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脂质体对市场认可为药品的表征：分析方法，准则和标准化方案
脂质体是纳米大小的基于脂质的囊泡，其药物输送能力广泛研究。与标准携带者相比，它们具有更好的特性，例如改善现场靶向和药物释放，保护药物免受降解和清除的保护以及较低的毒性副作用。目前，科学文献对基于脂质体的系统进行了丰富的研究，而EMA和FDA已授权了14种类型的脂质体产品，而许多其他脂质体产品已获得国家机构的批准。尽管在过去的二十年中，人们对纳米构造和纳米医学的兴趣稳步增长，但由于纳米系统表征的内在复杂性，调节和标准化其发展和质量控制的所有阶段和质量控制的所有阶段仍然严重不足。在缺乏强大和标准化的方法（2型文档）的同时，已经提出了许多纳米系统研究指南（脂质和非脂质系统）的指南。因此，正在使用广泛的技术，AP PRACHES和方法论，从而产生可变质量的结果，并且很难相互比较。此外，此类文档通常受到更新的约束，并重写进一步使主题复杂化。在这种情况下，这项工作的目的是弥合脂质体表征的差距：此处据报道，适合脂质体特征的最新标准化方法（与Corre Sponding 2型文档有关），并以短暂而务实的方式进行了修订，重点是为阅读器提供艺术状态的实用背景。特别是，本文将对开发的方法进行重音，以评估脂质体市场认可所需的主要关键质量属性（CQA）。
碳硼烷在硼中子俘获疗法 (BNCT) 中的体内应用：结构、配方和检测分析方法
摘要：碳硼烷已成为硼中子俘获疗法 (BNCT) 中最有前途的硼剂之一。在此背景下，体内研究尤为重要，因为它们提供了有关这些分子生物分布的定性和定量信息，这对于确定 BNCT 的有效性、确定其定位和（生物）积累以及其药代动力学和药效学至关重要。首先，我们收集了用于体内研究的碳硼烷的详细列表，考虑了碳硼烷衍生物的合成或使用脂质体、胶束和纳米颗粒等递送系统。然后，确定了每项研究中采用的配方和癌症模型。最后，我们研究了与碳硼烷检测有关的分析方面，确定了文献中用于离体和体内分析的主要方法。本研究旨在确定碳硼烷在 BNCT 中使用现状和缺点，确定未来应用的瓶颈和最佳策略。
INP DHBT分析建模：朝向THZ晶体管
摘要 - INP双极双极晶体管（INP DHBTS）是考虑到Tera-Hertz（THZ）应用的关键技术之一。提高其频率性能是具有挑战性的，并且很大程度上取决于各种参数（制造过程，几何和外延结构）。在本文中，开发了一种新颖的方法来考虑这些参数并预测技术的频率性能。这种方法包括重建小信号模型的S参数矩阵。小型信号模型的元素被识别，并详细描述了它们的评估。 一旦用当前的最新设备功能进行校准，该模型与测量值显示了很好的一致性。 基于此结果，对发射极和基础技术特征进行分析以及垂直结构的优化。 最后，详细介绍了开发THZ晶体管的必要优化。 这项工作为技术改进提供了指南，并为设计以高于THZ的频率运行的晶体管开辟了道路。小型信号模型的元素被识别，并详细描述了它们的评估。一旦用当前的最新设备功能进行校准，该模型与测量值显示了很好的一致性。基于此结果，对发射极和基础技术特征进行分析以及垂直结构的优化。最后，详细介绍了开发THZ晶体管的必要优化。这项工作为技术改进提供了指南，并为设计以高于THZ的频率运行的晶体管开辟了道路。
等效刚度的分析建模与参数研究
不同于大多数工程材料，拉胀材料具有负的泊松比。拉胀材料用于医学、体育科学、传感器和执行器等各个领域。拉胀结构由多个并联和串联的单元组成。本文通过分析提取了拉胀单元和结构的等效刚度。研究了拉胀单元的角度和梁长等几何参数对拉胀单元和结构等效刚度的影响。使用 Abaqus 软件对拉胀结构进行模拟，验证了提取的方程。在本研究中，使用数值模拟来研究拉胀单元参数对其等效质量的影响。研究结果表明，改变拉胀单元的几何参数会影响拉胀结构的振动行为。此外，还研究了拉胀结构几何参数对泊松比的影响。
智能交互技术对个人内部空间塑造的影响：用户对交互形状特征偏好的分析研究
随着交互式技术在个人生活空间中越来越普遍，了解用户的偏好以及与这些技术的互动变得至关重要。本研究旨在研究用户对个人生活空间中交互式技术的偏好，特别关注交互式照明、家具和空间变化。本研究的结果将为未来个性化交互式环境的设计和开发提供参考。一组不同的参与者完成了一份问卷，评估他们对不同家庭空间中交互式技术的偏好。使用描述性统计数据分析收集的数据。结果表明，个人生活空间中交互式技术的接受度越来越高。大多数受访者表示更喜欢交互式颜色变化，其次是交互式家具。偏好的性别差异也很明显，男性更喜欢形式变化，而女性则更喜欢交互式家具。这些发现对个性化交互式环境的设计具有重要意义。它强调了考虑用户的偏好并让他们参与设计过程以创造量身定制的体验的重要性。本研究通过强调研究交互式技术及其在人们的家庭和环境中的潜在应用的重要性，为该领域做出了贡献。通过为设计和开发未来个性化交互环境提供宝贵的见解，该研究强调需要满足用户不断变化的需求和偏好，以增强他们的整体生活体验。
sc-1-3-3-Analytical-skills.pdf
推理，业务计算和数据解释并获得相关技能。2。获得使用言语推理的能力。3。应用在相关领域获得的技能和能力4。解决与定量能力，逻辑推理和言语能力有关的问题
中央分析实验室UTP
Over the course of 1 week, I learn 12 analytical devices (Transmission Electron Microscopy, UV-Visible Spectroscopy, Water Testing (pH, Turbidity & Total Suspended Solid), Gas Chromatography Mass Spectroscopy, NMR, High Performance Liquid Chromatography, Thermal Gravimetry Analyzer/Differential Scanning Calorimetry, Scanning Electron Microscopy & Field Emission Scanning Electron Microscopy/EDX, Fourier在大学技术中心分析实验室中，转化红外光谱，X射线衍射仪，表面积和孔隙分析仪。我的主管是Hashila夫人，她指导我通过该设施的所有机器，并向所有技术人员进行了介绍。在这里我在中央分析实验室中概述了我在整个期间取得的三个主要结果：
使用引用空间的量子计算中材料科学的分析映射
量子计算是一项快速发展的技术，可利用常规信息理论，计算机科学和量子力学原理来解决复杂的计算问题。信息和通信技术的最新突破已经对量子计算研究产生了深刻而有趣的见解。为了在量子计算方面取得更多进展，研究人员目前正在专注于在这个新兴的研究领域中利用材料科学，以实现胜过处理能力。此后，通过使用Citespace分析已发表的学术文献计量数据来进行材料科学在量子计算中的作用。它通过分析年度出版增长率，平均引文结构分析，国际研究合作分析，大多数引用的出版物分析和关键字共发生网络分析来评估该领域的研究现状。推断出两分门，量子纠缠和自旋波动是研究热点。超导量子位和自旋轨道耦合是材料科学辅助量子计算研究中当前最活跃的研究领域。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。 此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。中国，美国和日本正在这一领域进行调解。此外，它为研究人员提供了未来的研究指令和重要线索，以进一步扩散研究领域的知识。
分析方法开发和验证...
这项研究的目的是开发一种新型，敏感和准确的分析方法，用于在大量药物中同时估算empagliflozin和Linagliptin在大量药物中，以及通过使用甲醇和60 a after in af Flow a flow a flow a flow a flow a flow a afters c18（100 x 2.1mm id），在沃特斯的收购上（100 x 2.1mm id）在HPLC分离中进行HPLC分离。发现Empagliflozin和Linagliptin的保留时间为1.320和2.343分钟。用照片二极管阵列检测器在270nm的波长下实现定量。根据国际协调会议（ICH）指南对开发的方法进行了验证。基于峰甲基素的峰值曲线为50-150 µg/ml的线性校准曲线，而Linagliptin％回收率为25-75 µg/ml，分别为99.2％和99.47％的empagliflozin和Linagliptin。发现LOD为0.24 µg/ml和0.734 µg/ml。和LOQ为0.090 µg/ml，empagliflozin和Linagliptin为0.701 µg/ml。该方法被发现是特定的，并且使用CAB进行单独和剂型组合药物的常规质量控制分析。
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。