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生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
热色素学：温度敏感的智能材料
为什么我们要使用太阳玻璃？“情绪戒指”背后的科学是什么？这两个配件的例子以铬材料的流派为中。铬材料是通过由外部刺激的影响引起的物质的电子密度（ð或d电子）改变各种颜色的材料。在大多数情况下，颜色变化是可逆的和可控制的。取决于外部刺激的性质，使用前缀为前缀的后缀染色体命名，该前缀用于描述刺激导致颜色变化。像热色素相似，与外部刺激热有关，光色素与光有关，由于离子的交换而发生离子化，息肉性与刺激的电位相关，溶剂化的溶剂与溶剂与溶剂相关，溶剂与溶剂交易，蒸气色素敏感受到蒸发和机械刺激的影响。表1提供了铬现象和负责任刺激的全面列表[1-3]。
正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
引用Amdur，T.，A。R. Stine和P. Huybers。 2021年。“全球表面温度对11年太阳周期的响应强迫与一般循环一致
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
在体外进行退火温度的优化温度
在聚合酶链反应（PCR）技术中，通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA：DNA变性，引物 - 板板退火和DNA合成，由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数，其中之一是退火温度（T。）。在亚和超级最佳的TA值下，可以形成非特异性产物，并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时，优化T。特别关键。在本文中，我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度（TAOPT）值，并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t，OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb，因此在每个连续循环中TA较高。
二维材料的温度打印和涂层
（或溶剂混合物），可进一步加工成可印刷或可涂覆的油墨。这些悬浮液的行为通常用 Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) 理论描述，[3] 这意味着悬浮液中纳米片的浓度有一个上限，超过该上限悬浮液就会变得不稳定。[4] 尽管如此，高浓度悬浮液（油墨）对于形成渗透粒子网络是必要的，[5] 并且满足高通量印刷和涂层方法的流变学要求（例如高粘度）。无论浓度如何，悬浮液在热力学上都是不稳定的，并且粒子倾向于通过聚集来降低其表面能。[6] 为了降低沉降速度，必须最小化溶剂和 2D 材料之间的表面能差异，[3] 这使得分散介质的选择限制为少数溶剂，而这些溶剂的溶解度范围可能不适合后续加工。在传统的油墨配方中，为了解决上述问题，将二维材料悬浮液加工成可印刷或可涂覆的油墨，需要使用表面活性剂、粘合剂和流变改性剂等添加剂。[7–10] 例如，需要高浓度的聚合物粘合剂（如70 mg mL-1乙酸丁酸纤维素）来将石墨烯油墨的粘度提高到适合丝网印刷的水平。[11] 由于典型的添加剂会对电子性能产生不利影响（例如，
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
打印速度和喷嘴温度对拉伸的影响
3D 打印是一种增材制造技术，通过逐层软化热塑性长丝来快速创建 3D 模型。在使用 3D 打印技术制作物体时，有几个参数会影响打印物体的强度，包括打印速度和喷嘴温度。本研究旨在调查打印速度和喷嘴温度对使用 ABS 长丝打印产品的拉伸强度、几何形状和表面粗糙度的影响。打印速度分别为 30、40 和 50 mm/s，喷嘴温度分别为 235、245 和 255 o C。根据 ASTM D-638-02a 对打印样品进行拉伸试验。对尺寸为 30x30x40 mm 的打印样品进行表面粗糙度和几何形状测试。在垂直侧进行表面粗糙度和几何形状测试以检查层数和高度变化。结果表明，根据研究，最佳打印速度和喷嘴温度为 30 mm/s 和 255 o C，此时拉伸强度高达 33.52 MPa。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。