近年来,由于其独特的特性以及在气体和生物传感器中的潜在应用,对磁石墨烯(MGO)的兴趣显着增加。在本评论文章中给出了MGO合成技术的广泛摘要,例如化学还原,水热合成和溶剂热合成。及其在气体和生物传感器中的许多用途,MGO的灵敏度,选择性和稳定性也被突出显示。除了可以鉴定氨,硫化氢和挥发性有机化合物的气体传感器外,MGO还可以用作鉴定蛋白质,葡萄糖,胆固醇和DNA的生物传感器。文章的结论讨论了该领域的未来方向以及在各个行业的MGO研究中的可能应用。
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 2 LUT 大学,拉赫蒂,Mukkulankatu 19,FI-15210,芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校,先进材料中心,物理系,MA 01854,美国 4 德累斯顿工业大学,纺织机械和高性能材料技术研究所,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 5 坦佩雷大学,工程与自然科学系,FI-33101,芬兰
首席研究者已经对GO纳米片的基本物理特性和应用进行了研究。在GO纳米片和GO膜中的离子电导率中,我们发现离子电导率超过了Nafion的电导率。在还原形式的情况下,RGO,还通过还原方法成功控制了P型,N型和解体半导体特性的降低形式。此外,GO的氧官能团是负电荷的,杂种是通过与各种金属离子的静电相互作用形成的,并且发现以RGO杂种,金属氧化物和金属纳米颗粒的降低形式在RGO纳米片上支持。在GO和RGO纳米片的合成中,使用液体等离子体掺杂了各种原子,并且通过热液合成和Freeze-Drysing从GO和RGO纳米片形成的3D结构也成功。因此,着重于研究获得的材料中的钻石相变,我们首先合成了N-RGO的氮掺杂钻石。尽管结果是初步的,但我们观察到在纳米颗粒相中T C = 30 K的Meissner效应,而在大量相中,T C = 130 K。此外,从高温和高压在高压中合成的钻石显示出T C = 65 K的铁磁过渡。此外,它们还致力于合成硼掺杂和氧气掺杂的钻石。这些结果表明,在掺杂的钻石中开发各种功能材料的有效性,并且有必要迅速促进掺杂或表面修饰的钻石的研究和开发。
ICR Consilium Chris Gardner, David Daley, Lindsey Neville Tel: +44 (0) 20 3709 5700 Email: arecor@consilium-comms.com Notes to Editors About Arecor Arecor Therapeutics plc is a globally focused biopharmaceutical company transforming patient care by bringing innovative medicines to market through the enhancement of existing therapeutic products.通过应用我们创新的专有技术平台Arestat™,我们正在开发糖尿病和其他指示中专有产品的内部投资组合,并与领先的药品和生物技术公司合作以提供治疗产品。Arestat™平台由广泛的专利组合支持。有关更多详细信息,请访问我们的网站www.arecor.com
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射,因此与环境相关的参数,例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务,对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证,并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络,例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息,但是(Aeronet-OC)不涵盖所有光谱带或(Radcalnet)不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中,我们讨论了光辐射测定法中仪器,测量方法和不确定性估计的最新进展,并提出了以下观点,即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络,为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情,我们认为,这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用(Aeronet,
• Determines granular process inefficiencies • Finds, monitors, and sets up tasks for automation with bots or scripts • Extrapolates information from occurrences on a workstation or recorded from screens, creates process documentation, and automates simulation model generation • Restores or expands a model and provides process recommendations based on previous data
