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通过原子/分子层沉积研究对苯二甲酸铜金属有机骨架薄膜的气相合成
无溶剂合成和加工金属有机骨架 (MOF) 对于将这些材料应用于应用技术至关重要。MOF 薄膜的气相合成特别适合此类应用，但与传统的基于溶液的方法相比具有挑战性。因此，推进和扩大 MOF 薄膜的气相合成势在必行。结晶对苯二甲酸铜 MOF 薄膜通过原子和分子层沉积 (ALD/MLD) 在不同种类的基底上以气相生长。从先驱工作扩展而来，首次清楚地证明了 3D 相的形成，并揭示了该工艺对多种基底的适应性。在 ALD/MLD 工艺的早期阶段观察到定向膜生长，导致表面上取向的 MOF 晶体，当随着 ALD/MLD 循环次数的增加而进行各向同性生长时。值得注意的是，这项研究主要展示了使用具有晶格匹配拓扑的 DMOF-1 单晶作为起始表面，在气相中实现异质外延生长。这种方法为在气相中开发 MOF 超晶格材料提供了一种有吸引力的途径。
量子算法和遗忘的力量 - DROPS
所谓的焊接树问题是黑箱问题的一个例子，量子行走可以比任何经典算法 [3] 更快地解决该问题。给定一个特殊入口顶点的名称，量子行走可以使用多项式次数的查询找到另一个独特的出口顶点，尽管找不到从入口到出口的任何特定路径。二十年来，是否存在有效的量子算法来寻找这样的路径，或者路径寻找问题即使对于量子计算机来说是否也很难，这一直是一个悬而未决的问题。我们表明，一类自然的高效量子算法可以证明无法找到从入口到出口的路径。具体而言，我们考虑在算法叠加的每个分支中始终存储一组顶点标签，这些标签形成包含入口的连通子图，并且仅将这些顶点标签作为 oracle 的输入。虽然这并不排除量子算法能够有效找到路径的可能性，但尚不清楚算法如何通过偏离这种行为而受益。我们的无效结果表明，对于某些问题，量子算法必须忘记它们采取的解决问题的路径，才能胜过经典计算。
Hoole, J., Sartor, P., & Cooper, J. (2016). 安全生活疲劳和
在航空航天工业中，安全关键结构的安全寿命疲劳设计过程中存在保守性。这种保守性的存在是因为需要使用折减系数来抵消疲劳的概率性质，并导致部件不得不提前退役。了解不确定性的来源以及它们如何从设计输入传递到部件的安全寿命是挑战当前所需的保守性的第一步。基于方差的灵敏度分析 (VBSA) 可用于将过程输出中的不确定性分配给过程输入中的不确定性。本文使用起落架案例研究和“适合所有人的灵敏度分析”(SAFE) 工具箱探讨了将 VBSA 方法应用于安全寿命设计过程的可行性。VBSA 结果发现，表示与在部件内累积最多疲劳损伤的循环载荷相关的失效循环次数的参数对部件安全寿命值的不确定性贡献最大。虽然发现 VBSA 的总体概念适合进一步应用，但本文提出的具体实现显示出局限性，如果要在未来的工作中应用 VBSA 方法，则需要纠正这些局限性。
mRNA 疫苗是一种基因疗法吗？
2. 蛋白质的生成量。重要的是，mRNA 还包含一种机制，以确保我们的细胞不会被过多的蛋白质所淹没。想想《我爱露西》中的场景，露西和埃塞尔无法跟上糖果包装线。我们的细胞也是如此。如果 mRNA 片段永远留在细胞中，细胞将继续产生该蛋白质并很快被它淹没。出于这个原因，mRNA 链具有限制“蓝图”在 mRNA 被破坏之前可以使用的次数的机制。发生这种情况的主要方式之一是 mRNA 链末端存在“poly(A) 尾巴”。“A”代表腺嘌呤，是 mRNA 的组成部分之一。一系列腺嘌呤分子排列在 mRNA 链的末端——就像一条尾巴。每次使用 mRNA 蓝图制造蛋白质时，都会移除一个腺嘌呤分子。最终，尾巴变得太短，mRNA 无法继续使用，并被细胞破坏。疫苗中传递的 mRNA 也会发生同样的过程。因此，疫苗传递的 mRNA 在接种几天后就会消失，而一旦 mRNA 蓝图消失，刺突蛋白就无法再制造。
量子计算的 Rodeo 算法
我们提出了一种随机量子计算算法，该算法可以在选定的能量区间 [ E − ϵ, E + ϵ ] 内准备量子哈密顿量的任意特征向量。为了将所有其他特征向量的谱权重降低一个抑制因子 δ ，所需的计算工作量为 O [ | log δ | / ( pϵ )] ，其中 p 是初始状态与目标特征向量的平方重叠。这种方法被我们称为 rodeo 算法，它使用辅助量子位来控制哈密顿量减去某个可调参数 E 的时间演化。对于每个辅助量子位测量，特征向量的振幅都会乘以一个随机因子，该因子取决于它们的能量与 E 的接近程度。通过这种方式，我们以测量次数的指数精度收敛到目标特征向量。除了准备特征向量外，该方法还可以计算哈密顿量的全谱。我们用几个例子来说明其性能。对于误差为ϵ 的能量特征值确定，计算规模为 O [(log ϵ ) 2 / ( pϵ )] 。对于特征态准备，计算规模为 O (log ∆ /p ) ，其中 ∆ 是残差向量正交分量的大小。特征态准备的速度比相位估计或绝热演化的速度快得多。
细菌免疫疗法在减少儿童复发性上呼吸道感染方面非常有效：一项前瞻性观察性研究
抽象目的虽然免疫疗法是一种有吸引力的选择，因为它可以减轻经常性小儿呼吸道感染的负担（RTI），但就其有效性提供了有限的证据，并要求进行更多的研究以更好地了解这种治疗方式。方法我们进行了一项前瞻性队列研究，涉及57名受试者，以评估安全和有效性的3个月治疗方案，即典型或患者特异性细菌裂解物的3个月治疗方案可能会减少具有复发性发作历史的0至11岁儿童的RTI数量。进行了6个月的随访后，RTI和学校缺勤次数的数量急剧下降，显着下降了，从调整的平均值（标准误差）（0.6（0.04）插曲/月（0.1（0.03）发作至0.1（0.03）情节/月/月每月74.7％（74.7％）（74.7％的降低，P <0.001），调整后的平均分数为4.6（1.6（1.6（1.0）。 p <0.001）。症状的严重程度也显着下降。未观察到不良反应。结论研究产品的使用与儿童复发性RTI的风险降低有关，其安全性非常有利，需要在随机临床试验中进一步研究。
电子封装设备中微焊点的热疲劳失效：综述
摘要：电子封装产品在使用过程中，焊点在温度循环作用下发生热疲劳，对电子产品的性能和焊点的可靠性有显著的影响。本文对微电子封装焊点热疲劳失效机理、热疲劳过程的组织变化、对焊点疲劳寿命的影响因素以及热疲劳寿命的仿真分析与预测进行了综述。研究表明，在交变温度循环的高温阶段，焊点发生不均匀粗化，导致疲劳裂纹的产生。但焊料厚度和高温阶段的保持时间对热疲劳影响不显著。随着循环次数的增加，粗化区和IMC层不断增厚，裂纹沿金属间化合物（IMC）层与粗化区界面萌生并扩展，最终导致焊点失效。对于含铅和无铅焊料，含铅焊料表现出更快的疲劳裂纹扩展速率，并以穿晶方式扩展。温度和频率对焊点热疲劳寿命的影响程度不同，焊点的疲劳寿命可以通过多种方法和模拟裂纹轨迹进行预测，也可以通过使用统一的本构模型和有限元分析进行预测。
大麻和实际驾驶表现 - ROSA P
11-OH-THC 11-羟基-A9-四氢大麻酚 ANWB Algemene Nederlandse Wielrijders Bond（荷兰皇家旅游协会） BAC 血液酒精浓度 CS-C 闭眼身体摇晃测试的曲线表面 CS-O 睁眼身体摇晃测试的曲线表面 CTT 关键跟踪测试 CV-H '间隔时间的变异系数（SDIM） CV-IBI 心跳间隔时间的变异系数（SD/M） DOT 交通部 ECG 心电图 EtOH 乙醇 IBI 心跳间隔时间 MANOVA 多元方差分析 NHTSA 国家公路交通安全管理局 NIDA 国家药物滥用研究所 PWR-HR 心率功率密度谱在 .01 和 .14 Hz 频率之间的相对幅度 RT 反应时间 SD 标准差 SDLP 心率的标准差横向位置 SDSP 速度标准差 SDST 方向盘角度标准差 SE 标准误差（即SD 除以观测次数的平方根） SED 平均差异标准误差 SP 平均速度 THC W- 四氢大麻酚 THC-COOH 11-正-b9-四氢大麻酚-9-羧酸
拟议的全球共识指南
摘要 具有医学意义的真菌名称快速变化，给参与患者护理的临床实验室和临床医生带来了挑战。我们描述了两种具有不同驱动力的名称变化来源，即在种和属的级别。这里提出了一些减少名称变化次数的建议。我们敦促分类学家提供分类学新物种的诊断标记。鉴于由于分类单元采样变化导致系统发育树不稳定性，我们主张将属保持在尽可能大的大小。在复合体或系列中已鉴定物种的报告应尽可能包括总体物种的名称和分子兄弟（通常是隐蔽物种）的名称。由于在未来许多年里同一物种使用不同名称将是不可避免的，因此建立一个包含所有具有医学意义的真菌名称的开放获取在线数据库，并附有适当的命名法名称和同义词至关重要。我们进一步建议，在分类学发现继续进行的同时，临床实验室和临床医生对新名称更改的适应性应由常设委员会定期审查，以确保其随着时间的推移而得到验证和保持稳定性，并参考开放获取数据库，其中以透明的方式列出更改的原因。
移动应用学习在后天性脑损伤记忆干预中的应用：神经心理学关联
摘要 记忆障碍是后天性脑损伤的常见后果，常常导致日常功能障碍和独立性下降。Memory Link 是一个理论驱动的训练计划，针对中度至重度记忆功能障碍患者，使其能够获得数字设备技能来进行功能补偿。本研究考察了神经心理功能和初始训练表现如何影响我们的门诊记忆康复计划中的训练持续时间。我们进行了一次回顾性图表审查，延续到过去 12 年，获得了 37 名符合条件的参与者的数据。所有参与者都展示了对其数字设备中日历功能的技能学习，达到了标准点。结果表明，外显记忆（例如 CVLT-II、BVMT-R）、处理速度（例如数字符号编码、连线排序）、执行功能（例如连线切换）和感知能力（即积木设计）的神经心理测试表现与学习日历使用核心步骤的训练持续时间显著相关。此外，线性回归显示，初始训练表现是训练持续时间的重要预测因素。最后，认知障碍概况（就记忆功能的严重程度和是否存在其他缺陷而言）被发现是影响学习应用技能所需训练试验次数的重要因素。