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World File Search System聚苯
邻苯二甲酸酯给FDA的信
食品药品监督管理局（FDA）具有法定责任，以确保与食物接触的包装和生产材料不包含可能损害消费者的有毒化学物质。1 FDA已批准用于食品接触材料（FCM）的九种类型的邻苯二甲酸盐 - 通常在食品制造组件和快餐包装中发现的化学物质，这使塑料更耐用，柔韧性和透明。但有越来越多的证据表明，暴露于邻苯二甲酸盐对人类，尤其是婴儿和儿童的大脑发育极为有害。我们敦促FDA审查这一证据，并使用其现有当局禁止FCM的邻苯二甲酸酯。One way in which the FDA could achieve this goal is by granting the relief requested in the pending objections to FDA's denial of the 2016 food additive petition submitted by Earthjustice and other stakeholders and by reconsidering its denial of the related 2016 citizen petition, which together asked that the FDA revoke food-additive authorizations and prior-sanctioned uses of certain phthalates in FCM.
![dibenzo [a，c]苯嗪衍生的异构体](/simg/7\7b859a20290432315b8cc37e91d67f021e8f0ca1.webp)
五苯甲烷的形态，结构和电性能
研究了五苯薄膜在氧化锡（ITO）涂层玻璃上的物理和结构特性。使用20、30和60分钟的沉积时间的热蒸发方法沉积了五苯薄膜。现场发射扫描电子显微镜（FESEM）图像显示，膜厚度随沉积时间的增加而增加，在60分钟时出现了散装相位层。通过五射线衍射（XRD）模式证明了与15.5Å晶格间距相对应的薄膜相位的存在，其沉积时间为20和30分钟。同时，在沉积时间为60分钟，晶格间距为14.5Å，在五苯甲酸膜中验证了散装相的存在。原子力显微镜（AFM）的五苯甲烷膜结晶度的图像显示，沉积在Ito涂层玻璃上的五苯甲烯膜表现出具有模块化晶粒的相似岛屿的形成，从而产生了细晶体结构。从电流 - 电压（I-V）和电流密度 - 电压（J-V）特性中，五苯甲烯薄膜是欧姆的，并且随着五苯苯乙烯的厚度的降低而增加。五苯甲烯膜在透明底物上的宽带和窄带光电设备的发展中显示出潜力。
高级材料 - 苯氧PKTMHP -200
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回收用废物苯二锂离子电池 -
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与铜（II）盐的反应中的和4,7-苯噻烷和4,7-苯噻烷
[Cu（no 3）2（4,7-hphen）2]（no 3）2（1）和[Cu（cf 3 so 3 So 3）（4,7-Phen）2（H 2 O）2] CF 3 SO 3（2），
PHENOXY PK™ HB 树脂
产品描述 PHENOXY PK™HB 树脂与大多数苯氧基树脂相比具有较低的粘度。苯氧基树脂（聚羟基醚）是坚韧、易延展、无定形的热塑性聚合物，具有出色的热稳定性、粘合强度和防潮性能。苯氧基树脂可以通过其羟基官能团与异氰酸酯、三聚氰胺树脂或酚醛树脂反应而交联。交联的苯氧基树脂在许多基材上表现出优异的耐化学性、硬度和附着力，包括钢、铝、玻璃和碳纤维以及尼龙和聚酯 (PET) 等塑料。PHENOXY PK™HB 还可以配制成含有潜在硬化剂（如双氰胺）的单组分环氧树脂，在适当固化后可在基材上提供更好的韧性和粘合强度。PHENOXY PK™HB 可溶于许多极性非质子溶剂，例如 MEK、环己酮和乙二醇醚。应用
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。