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World File Search System和聚三
三泽空军基地 - AF.mil
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用纳米三核分光光度计
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。有关当前认证，请访问thermofisher.com/certifications©2025 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。mcs-tn1315-en 2/25
厚木、三泽和横田空军基地申请人须知 - Navy.mil
1. 报名的首要条件是，你必须符合“招募范围”。 招聘范围 I、II 和 III 针对现有基础员工，而 IV 针对外部申请人。 首先，检查哪个职位空缺类别适合您，然后按照职位空缺广告中的说明进行申请。 2. 每周三更新。此外，如果申请有中间截止日期，我们可能会在最终截止日期之前撤回该申请。 3. 基地内所有电话均为屏蔽号码。 此外，如果无法确认目的地电话号码，您将无法连接到 IP 电话。 请在职位空缺申请表中填写白天可以在基地内联系的电话号码，以便安排面试、录用通知等事宜。 4. 进入基地进行面试或其他检查时，您需要出示政府或地方政府颁发的有效带照片身份证明。 如果您是日本国民并申请在厚木空军基地工作，您必须具备以下条件之一： 1) 护照 2) 居民基本登记卡 (附有照片) 3) 个人编号卡 (附有照片) 4) 驾驶执照 + 打印证明书或者最近 3 个月内获得的、列有登记住址的居民登记卡 ※三泽空军基地：不需要居民登记卡 除上述以外，在三泽空军基地还可以使用以下材料。 5) 健康保险卡（如果您没有上面 1-4 中列出的带照片的身份证件） 6) 护照和居留卡（如果您是外国人，申请通行证时需要填写表格）如果您是外国人，您需要出示您的居留卡（如果您的申请正在等待审理，则无效）。 均在有效期内。 如果您有来自其他基地的 CAC，您可以用它作为身份证明，但如果没有护送您将无法进入。与其他人一样，您需要在通行证室领取宾客通行证。 不接受学生证、员工证等。 请注意，如果您在面试当天因缺少或不具备所需的身份证明而无法进入基地，您将错过面试机会，并且可能被视为失败。 请务必在所申请职位空缺广告的截止日期（或临时截止日期）前准备好相关证明。 有关居民基本登记卡的更多信息，请联系您所在的城市/区政府或行政中心。 5.前军人必须在工作申请中提交/附上 DD-214 的副本。退役美国军人必须提交“退役美国军人”中所示的所需文件（情况说明书：如何申请 MLC/IHA 工作，请访问 http://www.cnic.navy.mil/regions/cnrj/om/human_resources/fact_sheets.html 了解详情）
基于聚（Vinlydene氟化物 - 三氟乙烯）（PVDF-TRFE）的压电能量收割机：优化P（VDF-TRFE）膜以有效的机械到电能转换
如今，已经为广泛的应用开发了不同类型的能量收割机，其中有压电能量收割机在可穿戴电子产品中显示出很大的潜力，因为它们能够从机械振动或变形等环境来源收集能量。由于提高了效率，灵活性和生物相容性，目前的技术正在利用压电聚合物。在这个项目中，一种简单的方法，即滴铸件，用于制备基于聚（氟化氟化物 - 三氟乙烯）（p（vdf-trfe））的能量收割机。碳酸盐溶剂用于有效地制定P（VDF-TRFE）粉末的稳定墨水。退火和电晕螺栓以增强压电性能。在不同的力和电阻下测量了压电设备的机电性能。带有铂的压电设备，因为顶部电极分别产生高达3.8 V和0.025 µW cm -2的电压和功率密度。结果表明，基于P（VDF-TRFE）基于P（VDF-TRFE）的未来有希望的未来，以柔性，自供电和可穿戴的电子应用中的压电能量收集设备。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
聚腺苷二磷酸的动力学和静态分析
聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 (PARP) 蛋白家族参与多种功能，最显著的是 DNA 损伤反应。癌症易受 DNA 损伤的影响，这导致了几种 PARP 抑制剂 (PARPi) 的开发。这类药物已被证明对卵巢癌、乳腺癌和前列腺癌有治疗效果，但反应各不相同。因此，诊所需要选择可能从这些靶向疗法中受益的患者。体内 18 F-氟邻苯二甲酸酯摄取成像已被证明与组织中的 PARP-1 表达相对应。本研究表征了 18 F-氟邻苯二甲酸酯的药代动力学，并测试了动力学和静态模型，以指导未来研究中评估 18 F-氟邻苯二甲酸酯作为 PARPi 治疗反应生物标志物的指标选择。方法：14 名前瞻性入选的卵巢癌患者注射 18 F-氟苯那敏，注射后进行 60 分钟动态成像，随后进行最多 2 次全身扫描，测量静脉血活性和代谢物。从动态图像和全身扫描中提取 SUV 最大值和 SUV 峰值。评估动力学参数估计值和 SUV 与组织 PARP-1 免疫荧光的相关性（n=7）。群体动力学参数的模拟可以估计测量偏差和参数估计的精度。结果：18 F-氟苯那敏血液清除率各不相同，但不同患者的标记代谢物谱相似，支持使用群体母体分数曲线。可逆性2组织室模型和Logan参考组织分布体积(DVR)在PET采集的第一个小时内的总分布体积与免疫荧光检测的肿瘤PARP-1表达相关(分别为r=0.76和0.83；P=0.05)。DVR偏差和精度估计分别为6.4%和29.1%。从中点为57.5、110±3和199±4分钟的图像获得的SUV max和SUV peak与PARP-1表达高度相关(平均值±SD，r=0.79；P=0.05)。结论：注射后55-60分钟及以后的肿瘤SUV max和SUV peak以及至少60分钟的DVR似乎是PARP-1结合的可靠非侵入性测量方法。 18 F-氟苯那敏在卵巢癌中的吸收最好用可逆结合模型来描述。然而，示踪剂吸收的药代动力学模式有些变化，尤其是在后期。
卫生应用的聚烯粘合剂
APAO的问题之一是用于生产它们的Ziegler-Natta催化剂。这些催化剂的多个活性位点允许在产生的粘合剂中进行多种结构。金属新世是一种“单位点”催化剂，可以精确控制所得烯烃粘合剂的结构和分子量。这允许精确控制其性能的所有方面的设计师胶粘剂。例如，生产者可以控制非晶与结晶聚合物段的比率。这对于定制聚合物的特定粘附和凝聚力可能很有用。仔细设计化学的设计允许延迟结晶，这将出色的初始锚固结合到具有高内聚力的底物上，随着时间的推移而建立。同时，甲金属实现了狭窄的分子量分布，从而可以对粘度进行优越的控制。对这些各种因素的个性化管理可以产生具有非常具体且可预测的性能特征的粘合剂。