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通过立体移动的π延伸反应[7]用作分子扳手
由线性融合的多环芳烃（PAH）组成，取决于它们的大小，形状，最重要的是边缘结构。基于边缘NRS可以分类为coveed，扶手椅边缘和锯齿形边缘NRS。9 - 13 Cove-Edge-NRS 14具有特别的兴趣，因为它们有可能是手性的，这是由于Cove地区的空间障碍引起的非平面性。圆形的NRS可以采用扭曲的con，无论是螺旋的还是摇摆的（随机扭曲），包括沿着其边缘的特定c s层。15 - 18然而，由于螺旋构和摇摆构构之间的最小相对能量差异，由于内部海湾的手性迅速，螺旋构和摇摆构构之间的相对能量差异很小。14,19,20具有ord区域的NR，例如Wang等人的Supertwistacene 21。和三分之一的HBC（Hexa- peri -hexabenzocoronene）22由Campana等人。- 表现出较高的屏障，可以室温手性分辨率。带有海湾区域的纳米摄影师相对扭曲相对困难，因为大多数环在正交平面上占据了，替代方案有限。
使用TMTPRO 32-PLEX试剂增强蛋白质定量和样品吞吐量，并从热科学轨道上的延伸支持特征延伸
使用Proteome Discoverer 3.2软件和Sequest®HT搜索算法进行数据分析。肽的修饰包括用于HELA的氨基甲基甲基化（C）的动态修饰，用于蛋白质混合物的羧甲基化（C），TMTPRO标签（N-末端，K）和MET氧化。FDR阈值在渗透剂节点中设置为1％，以识别肽和蛋白质鉴定的高置信度。在报告基因离子量化器节点中指定了11 ppm的记者离子峰积分耐受性，并使用新的集成的报告频道控制通道范围的范围范围范围进行了剥离和非剥离的控制通道，对剥离和非置换通道组的归一化进行了归一化。
世卫组织传统医药战略延伸：2014-...
强调世卫组织在提供技术支持以酌情将循证传统和补充医学纳入会员国卫生系统和服务方面发挥的重要作用，以及在支持采取措施规范传统和补充医学实践方面发挥的重要作用，包括支持传统和补充医学的合法和可持续资源，以及根据国家法律法规保护和养护传统和补充医学资源，特别是知识和自然资源3；
非学分延伸学习和劳动力技能课程和证书
为了实现我们大胆的愿景，里德利学院重视：• 公平、机会和包容：我们的成功取决于校园社区的每一位成员都实现他们的教育目标• 关注学生：我们的实践、优先事项和政策都是以学生至上的原则制定、实施和审查的• 教育卓越：我们为每位学生提供的教学、学生服务和体验始终超出预期• 创新：我们拥抱变化，使我们更接近实现我们的愿景，同时坚持我们的价值观，接受并非每项创新都会成功的可能性• 诚信：我们的言行始终符合我们的使命• 管理：我们的决策是考虑到它们对我们的校园、我们的地区和世界造成的财务、社会和环境影响。
向最后的边疆迈进一步，成为世界上最大的延伸
Felix & Paul Studios 联合创始人兼 Infinity Experiences Inc 首席创意官 Felix Lajeunesse 补充道：“艺术与科技相交的新方式反映了我们向星空迈进的步伐。太空体验一直受到科技的影响。借助沉浸式技术，观众可以从内部体验宇航员的旅程。因此，限制不再是进入太空，而是我们如何将太空带回地球。这正是太空探索者：无限展览所提供的——一种大规模的多感官体验，让人们有机会进入国际空间站，体验地球以外的生活，并感受到漂浮在太空中的感觉。我们很高兴与 Kingsmen Exhibits 和新加坡科学中心合作，将这一开创性的体验带到东南亚。”
20242711_ UKHSA乙型肝炎B PGD-有效性延伸通知
对本PGD的授权用户的限制应注意，如果他们被委托进行免疫某些团体的委托，则该PGD不构成允许的许可，即超出他们被委托进行免疫的群体之外的免疫接种。组织批准（法律要求）角色名称标志日期委托医疗总监，NHS英格兰 - 西北
从扩展影院到扩展现实：人工智能如何拓展和延伸影院体验
本文探讨了扩展电影的概念及其与扩展现实 (XR) 的关系，重点关注人工智能 (AI) 在扩展和延伸表达可能性方面的潜力。扩展电影是指通过为观众创造沉浸式和互动式体验来挑战传统电影惯例的实验电影和多媒体艺术形式。另一方面，XR 模糊了物理现实和虚拟现实之间的界限，提供了沉浸式的叙事体验。扩展电影和 XR 都旨在突破传统规范的界限，通过整合技术、互动性和跨感官元素来创造沉浸式体验。本文通过案例研究强调了 AI 在优化 XR 的 3D 场景创建和增强整体体验方面的作用。它还介绍了几种基于 AI 的技术，例如生成模型和 AI 辅助渲染，这些技术可促进高效和有效的 3D 内容创建。此外，它还探讨了在 3D 建模软件中使用 AI 插件，以及使用 GAN 和 VAE 等技术从 2D 图像生成 3D 模型和纹理。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是开发一种解码方法，以同时估计单个手指的屈曲和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解确定了电动机（MUS）发射信息，并将MUS进一步分为不同的池中，以通过细化程序屈曲和扩展单个手指。MU发射速率，然后通过双变量线性回归模型（神经驱动方法）估算单个手指力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能明显更好（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵巧的手指运动提供了可靠的神经解码方法。的意义：进一步探索我们的方法可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。