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揭示过渡金属配合物的医学潜力：从实验室到体内应用的金属基药物的转化原位活化
[a] MJSA Silva，G. Gasser 博士 Chimie ParisTech，PSL 大学，CNRS，生命与健康科学化学研究所，无机化学生物学实验室，F-75005 巴黎，法国 电子邮件：gilles.gasser@chimieparistech.psl.eu [b] MJSA Silva，PMP Gois 博士，葡萄牙里斯本大学药学院药物研究所（iMed.ULisboa）。电子邮件：pedrogois@ff.ulisboa.pt 摘要：金属基抗癌药物的开发受到阻碍，原因之一是它们对癌细胞缺乏选择性。在最近的一篇文章中，Zou 和同事们介绍了通过 Pd(II) 介导的金属转移成功在细胞内活化有机金 (I) 复合物以用于潜在的癌症治疗，克服了新型金基药物的一些脱靶活性。这种独特的策略在金属药物的使用和生物正交细胞内催化之间建立了完美的桥梁，以实现更先进、更具选择性的治疗。这种方法有望为未来的药物无机化学研究铺平道路。
用于微电子应用的 ALD Al2O3 涂层铜局部腐蚀机理的电化学表征
目前，微电子设备中用于芯片到封装连接的最常用材料是铝（Al）焊盘和铜（Cu）线。然而，用于连接这些组件的引线键合工艺可能导致金属间化合物的形成，从而导致电化学腐蚀 [1 – 3] ，以及产生柯肯达尔空洞 [4,5] 。这些问题严重限制了微电子封装的长期可靠性。为了解决半导体行业对材料的成本效益、性能和可靠性的担忧。自 21 世纪初以来，人们定期评估铜焊盘上的铜线键合（Cu-to-Cu 键合）方法，但从未发展成为工业应用。2018 年的综述 [6] 总结了挑战和局限性。铜是一种很有前途的微电子材料，因为它的电导率与铝的电导率之比为 5:3，而且熔点高，大大降低了电迁移 [7]。电沉积铜的固有特性，例如与发芽/生长类型相关的杂质和微观结构演变，会使其对腐蚀敏感。虽然铜的氧化膜提供了一定的防腐蚀保护，但它不像不锈钢等其他金属上形成的钝化膜那样稳定、致密或均匀 [8,9]。铜焊盘的集成对半导体行业提出了重大挑战。实现铜的受控表面状态对于实现与封装的可靠连接至关重要。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
用于太空应用的银镜堆栈可有效防止环境退化
Rajendra Kurapati、Vincent Maurice、Antoine Seyeux、Lorena H Klein、Dimitri Mercier 等人。用于太空应用的银镜堆栈对环境退化的先进保护。材料科学与技术杂志，2020 年，先进耐腐蚀材料和新兴应用，64，第 1-9 页。�10.1016/j.jmst.2020.01.019�。�hal-02489359�
酿酒剂的谷物的价值：木质纤维素分级及其对聚合物和复合材料应用的潜力
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
来自超曲线和应用的内态环的计算取向
摘要。这项工作介绍了几种与超椭圆形曲线内态环中的方向相关的算法。这个问题归结为通过三元二次形式代表整数，这是关于基于亚速基因的密码学中定向曲线安全的几个结果的核心。我们的主要贡献是表明存在有效的算法，这些算法可以解决该问题的二次判别n，直到O（p 4 /3）。我们的方法通过将其从O（P）增加到O（P 4 /3）并消除一些启发式方法来改善先前的结果。我们介绍了新算法的几种变体，并对它们的渐近运行时间进行了仔细的分析（在可能的情况下没有启发式）。我们一种变体之一的最佳证明的渐近复杂性平均是O（n 3 /4 / p）。最好的启发式变体对于足够大的n具有O（p 1/3）的复杂性（p 1/3）。然后，我们介绍了有关在方向订单之间的理想计算的几个结果。第一个应用是简化从矢量化到计算内态态环的已知还原，从而消除了对判别物分解的假设。作为第二个应用，我们将计算固定级别的等级曲线之间的计算问题与内态曲线中的计算计算问题之间的问题联系起来，并且我们表明，对于D度D度，我们的新算法在很大程度上，我们的新算法会改善整个问题的范围，并且在重要的特殊案例中，并且在Polynomial dimial dimial alg aS and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and nismial alg alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg。在最特殊的情况下，当这两种曲线都以小度的内态性为导向时，我们从启发式上表明我们的技术允许计算任何程度的同基因，假设它们存在。