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解构木质素时的主要目标是实现有用的产品或中间体的高收益,同时使不良副产品的形成成立,事实证明这是具有挑战性的。11要实现木质素向低分子量化合物的高转化,因此必须打破C - C键。12,13,例如,还原性催化分数(RCF)在很大程度上切割了C-C键完整14,芳香族单体的产量限制为15-30%。可以通过在高温和高压下的催化来实现木质素中的C - C键,但成本相对高。这激发了对替代方法的探索。在先前的工作中,我们报告了一种在环境温度或接近木质素中断裂C - C键的替代方法。这种方法将硫化与芬顿化学的解构结合在一起。在芬顿反应中,Fe 2+与过氧化氢反应,产生Fe 3+和高效的羟基自由基。17 - 19个先前的工作表明,芬顿反应产生的羟基自由基有效地裂解C - C键在磺酸聚合物(如木质磺酸盐)中,20,21种磺化聚乙烯,22和聚苯乙烯硫酸盐。23 - 25通过将硫基团添加到固定铁中,将氧化量反应定位于底物,从而导致这些聚合物有效分解至低分子量产物。Fenton反应在环境温度和大气压下进行。与需要能源密集型过程和高压反应器的方法相比,这是一个优势。此外,由于芬顿反应发生在水中,少量生物相容性铁作为催化剂,因此在生物转化之前几乎不需要后期处理。可以通过调整反应条件和试剂量(铁和H 2 O 2)来控制芬顿反应中实现的解构程度。可以对低分子量产物产物进行广泛的解剖,但是在解构的程度与通过过度氧化对挥发性化合物(例如CO 2)损失的碳量之间存在贸易。过度氧化还通过更大的氧化剂H 2 O 2的消耗导致成本增加。在这里,我们探索了来自Poplar的木质素的解构,Poplar是一种相关的生物能源原料,与用离子液体过程产生的富含糖流相关的26 a a e er分离。27我们先前的工作后,我们首先将杨树木质素磺化。28接下来,我们使用Fenton反应将磺化的木质素解散,表明我们可以通过不同的试剂浓度来控制解结和重聚的程度。然后,我们探索了分解产物的生物学可用性,并证明了分解产物向喷射燃料前体Bisabolene的转化。这项工作的目标是在整个过程中展示原理证明,包括转换为产品。下面我们报告结果并讨论了几个想法,以提高过程中每个步骤的收率。
我们提出了Vidim,这是一个视频间隔的生成模型,该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息,Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频,然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法,并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂,非线性或模棱两可的情况下失败,而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导,并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型,而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架,每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果,并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
摘要:计算思维被认为是当代教育中的关键能力,使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中,研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习(PBL)方法使用实验组中的问题解决的,或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后,对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此,PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善,而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此,结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
摘要母乳中含有可以保护母乳喂养婴儿免受感染的抗体。在这项工作中,我们检查了母乳中的抗体是否可以中和来自疫苗接种的女性的84个母乳样本中的SARS-COV-2(Comirnaty,mRNA-1273或Chadox1),并感染了SARS-COV-2,或者均受到侵蚀和疫苗接种。使用携带wuhan-hu-1,delta或ba.1 Omicron Spike蛋白的拟型囊泡口腔炎病毒测试了这些血清的中和能力。我们发现自然感染导致更高的中和滴度,中和与母乳中的免疫球蛋白A水平正相关。此外,在基于mRNA的疫苗和腺病毒载体的Chadox1 Covid-19疫苗之间观察到产生中和抗体的能力的显着差异。过度,我们的结果表明,来自自然感染的妇女或以mRNA基疫苗接种的妇女的母乳中包含SARS-COV-2中和抗体,可以为母乳喂养的婴儿提供免受感染的保护。
本研究调查了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗接种情况,并比较了影响孟加拉国公立大学 (PuU) 和私立大学 (PrU) 学生疫苗接种和犹豫的潜在因素。2021 年 9 月 25 日至 11 月 22 日期间,一份匿名自填问卷通过 Google 表单发送给 640 名 PuU 和 660 名 PrU 学生,最终有 1034 名 (461 名 PuU vs. 573 名 PrU) 受访者参与 (回复率:72.03% vs. 86.81%)。PuU 和 PrU 学生的汇总疫苗接种率几乎相似 (88.1%,95% 置信区间 (CI) 85.1 – 91.1 vs. 87.6%,95% CI 84.6 – 90.6)。研究采用二元逻辑回归来评估各种潜在因素与疫苗接受度之间的关联,结果显示,在 10 个预测因子中,“安全性”和“有效性”与两个群体的疫苗接受度均呈高度显著的正相关(P = 0.000,P = 0.005)。研究发现,“政治角色”具有不同的影响——在 PuU 和 PrU 学生中,与疫苗接受度分别呈显著的负相关(P = 0.02)和显著的正相关(P = 0.002)。此外,研究发现,“沟通”(P = 0.003)和“信任”(P = 0.01)与 PrU 学生有显著的正相关,而“谣言”(P = 0.03)与 PuU 学生有负相关。PuU 和 PrU 学生接受 COVID-19 疫苗的几率分别为 1.5 和 0.9。尽管卡方分析未显示性别与疫苗接种之间有任何显著关联,但在可能影响 PuU 和 PrU 学生疫苗接种决策的因素中发现存在差异。如果疫苗相关信息可用并有效地传达给大量人群,COVID-19 疫苗接种率可能会提高。实施多学科干预教育计划也可被视为提高学生参与大流行意识和疫苗准备的首选方法。
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噼啪声是噪声的一种感知方面,由脉冲声冲击引起,可在超音速喷气式飞机(包括军用飞机和火箭)的噪声中观察到。总体和长期频谱噪声指标不能解释对噼啪声的独特感知。听力测试旨在更好地了解对噼啪声的感知,并检查其与物理噪声指标的关系,例如压力波形的一阶导数的偏度,以下称为导数偏度。假设随着导数偏度的增加,对噼啪声的感知趋于增加。对 31 名受试者进行了两次听力测试,以检查他们对噼啪声的感知。在第一次测试中,受试者比较并排序了含有噼啪声的声音。在第二个测试中,采用类别缩放,受试者使用类别标签对噼啪声内容进行评级:1) 无噼啪声的平滑噪声,2) 无噼啪声的粗糙噪声,3) 零星或间歇性噼啪声,4) 连续噼啪声,5) 强烈噼啪声。顺序和评级测试均证实,噼啪声感知与导数偏度之间存在高度相关性。这些见解将有助于为社区噪声模型提供信息,使它们能够纳入喷气噼啪声造成的烦恼。
“在特定情境下读取、写入和传达数据的能力,包括对数据源和构造的理解、所应用的分析方法和技术,以及描述用例、应用程序和由此产生的价值的能力。” Gartner,2021 年