QD2 和 QD3 中间(图 7b 右下插图),单光子可以通过左波导或右波导发射,编码为 |L > 或 |R>。由于 QD2 和 QD3 发射的能量不同(ω 2 和 ω 3 ),所得状态可以表示为 |1 ω2 , L > 或 |1 ω3 , R >。这种双色可调单光子
摘要:在翻译研究(TS)中,普遍的研究方法是定性的。但是,研究翻译过程和结果的重要性增加了定量方法的重要性。这提出了一个挑战,因为许多TS学者对这些技术缺乏熟悉。本文提出了一种解决方案,概述了一种有效的定量研究方法,并强调了此类研究的关键方面以解决此问题。定量研究的关键组成部分是明确的研究设计,可以通过几个步骤来确保彻底和准确的结果创建。必须考虑定义所研究的样本和人群,以及信号涉及的变量的范围,并指出研究假设和问题。为了确定所得数据的可理解性和意义,应牢记哪些结果可以肯定或反驳假设,以及哪些类型的结果很重要。虽然定量研究通常是重点,但值得整合定性分析并考虑所得产品。关键词:定性研究,定量研究,翻译研究(TS),统计,研究设计,混合方法。
纳米载体和 QD-FA-DOX 纳米缀合物。所得 ZP 值如表 2 所示。ZP 在 QD-FA-DOX 纳米缀合物的稳定性中起着至关重要的作用。ZP 值(正或负)越高,分散性越稳定。一般来说,zeta 电位值大于正的纳米粒子
尽管各国努力打击非法资金流动、洗钱和腐败,但每年仍有数百万美元从发展中国家流出并藏匿在金融中心。这些资源的盗窃破坏了经济增长,并剥夺了最需要这些资源的人获得公共服务的权力。世界各国在处理被盗资产时都面临法律限制,尤其是缺乏与犯罪分子的技能和创造力相匹配的资源的发展中国家。问题的严重性表明需要采取更有效的方法来追回被盗资金。在过去 15 年中,只有 50 亿美元(占被盗资产总额的一小部分)被归还给原籍国。大多数发展中国家的资产追回专家都将受益于培训以及与国际金融中心和其他经常聚集财富的司法管辖区的额外联系。交换信息和有效合作的能力将使他们能够有效地追踪、扣押和没收犯罪所得。自 21 世纪初《联合国反腐败公约》和《联合国打击跨国有组织犯罪公约》通过以来,资产追回问题变得更加突出。《联合国反腐败公约》有一章专门讨论资产追回,以及资产追回网络的出现。通过帮助各国建立系统以获取有关犯罪和腐败所得的来源、目的地和最终受益人的信息,资产追回网络旨在帮助世界各地的资产追回专家打击腐败和洗钱。本目录首先研究了可能的国际合作战略以及正式司法协助 (MLA) 请求和非正式援助之间的区别。其次,该目录列出了资产追回网络,以及有关其结构和运作的信息,以帮助资产追回专家访问适当的网络并配合他们追缴犯罪所得的关键工作。
转化率较高。所得聚合物可溶于氯仿、四氢呋喃 (THF) 和甲苯等普通有机溶剂,且具有由其 1H NMR 和 IR 光谱 (图) 所示的推测结构。聚合物的 1H-NMR 光谱显示苯基质子 (7.6-7.1 ppm)、乙烯基质子 (5.3-4.7 ppm) 和其他脂肪族质子 (2.7-1.3 ppm) 的正确开环单体比例为 10: 2: 10。聚合物的 IR 光谱在 911 cm -1 和 742 cm -1 处显示吸收带,这分别归因于 =CH 反式和顺式双键的平面外弯曲。总之,DPCO 是通过 PCON 的 cx;'-芳基化和还原制备的。通过 WCI4(OArh/Pb(Et)4 催化体系对 DPCO 进行 ROMP,得到 1:2 的丁二烯和苯乙烯交替共聚物。值得注意的是,这些共聚物在整个链上具有均匀的组成,而传统的苯乙烯和丁二烯共聚物中存在一些嵌段。所得聚合物为塑料材料,玻璃化转变温度约为 36.4°C。这与 Wood 方程对在 soc 下制备的丁二烯和苯乙烯共聚物的预期值一致。
图1。Croft-seq的示意图。(a)具有gDNA(橙色)的链球菌Cas9的示意图,与距离dsDNA(绿色)结合,其中包含与NGG PAM序列(黄色)近端的错配(红色)。(b)Croft-Seq工作流的简化示意图。人类基因组DNA在用Cas9核酸酶消化之前用磷酸酶处理。将所得的DNA末端选择性地绑扎到生物素化衔接子上。然后除去适配器的过量,然后将连接的DNA富含磁珠富集。除去互补的非生物素化DNA链,并合成新的第二个DNA链。所得的DNA从珠子中释放出来,并通过PCR扩增进行测序。(c)Croft-seq生物信息学分析的工作流程。成对末端读数,测序和清洁残留适配器序列,首先与参考基因组保持一致。对齐的读数,该脚本使用4 bp读取窗口搜索陡峭的读取深度变化,并优先考虑潜在的脱离目标脱离靶向的读数和目标序列相似性的双向。只有靶向位置
在本应用说明中,我们演示了 Dragonfly 3D World 中可用于分析电池高分辨率 X 射线 CT 扫描的工具。可以检查图像,并对任何感兴趣的特征进行手动测量和注释,例如阴极和阳极之间的悬垂距离。可以通过深度学习实现单个阳极和阴极组件的分割,并演示了对所得分割区域的测量。