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利用双极电化学技术控制导电聚合物中复杂电阻梯度的图案化
由于其电导率的微调，这些聚合物已成为设计微电子局部电活性模式的一种替代方案。 [12,13] 在这种情况下，通常使用不同的制造技术，例如注射打印、光热图案化、3D 打印和压印，以及电子束或紫外光刻，[14–21] 例如，在聚吡咯和聚（3,4-乙烯二氧噻吩）/聚苯乙烯磺酸盐基底上产生明确的导电图案。 [16,20] 然而，人们非常需要用于导电基底局部图案化的低成本和直接的方法。 在这种情况下，双极电化学 (BE) 被认为是一种有趣的替代方法，用于局部改性导电物体。 [22–27] 该概念基于由于外部电场 (ε) 的存在而导致的导电基底的不对称极化。在这种条件下，在暴露于电解质溶液中的ε 的物体双极电极 (BPE) 的每个末端都会产生极化电位差 (ΔV)。在存在电活性物质的情况下，仅当ΔV 超过热力学阈值电位 (ΔVmin) 时，BPE 的两端才会发生氧化还原反应。这一概念已用于不对称生成图案化梯度，范围从材料的化学组成到润湿性。[28–33] 近年来，该方法还被用于通过双极电解胶束破坏或电接枝来产生有机薄膜梯度。[34–36] 一种有前途的替代方法是利用导电聚合物有效的绝缘体/导体转变来产生不对称的充电/放电梯度。[37] 例如，Inagi 等人。已经利用这一概念，使用 U 型双极电化学电池在不同的 π 共轭聚合物（如聚苯胺、聚-3,4-二氧噻吩、聚-3-甲基噻吩和共聚（9-芴醇）-（9,9-二辛基芴））中诱导导电模式。[38–41] 此外，已经证明，通过使用复杂的双极电化学装置，可以产生陡峭的局部掺杂梯度。[42] 在此，我们利用双极电化学方法，在掺杂有十二烷基苯磺酸根阴离子（DBS）的柔性独立聚吡咯条（Ppy）上产生局部电阻梯度。之前已有报道通过双极电化学对导电聚合物进行不对称改性，但主要集中在光学跃迁（颜色变化）上。由于对于导电聚合物，电导率
证书
位于印度瓜洛尔（Gwalior）的Lakshmibai国家体育研究所（LNIPE）具有丰富的历史，并对体育，体育和研究领域产生了重大影响。由印度政府教育和文化部于1957年8月成立为Lakshmibai体育学院（LCPE），该机构多年来发展起来。它最初是乌贾因（Ujjain）维克拉姆大学（Vikram University）的附属学院，后来于1964年成为吉瓦尔大学（Jiwaji University）的一部分。以其国家的重要性认可，该机构于1973年更名为Lakshmibai国家体育学院（LNCPE）。在1982年，它达到了Jiwaji大学的“自治学院”的地位，并于1995年获得了“被认为是大学”的认可，随后被任命为Lakshmibai国立体育研究所（LNIPE）。lnipe致力于通过生产高质量的教师和领导者来提升体育教育的地位。它于1957年介绍了三年的体育学士学位（BPE），随后是1963年的两年体育硕士（MPE）。在1980年成为印度第一个提供为期一年的哲学计划（M.Phil。）体育教育。该研究所还提供博士学位。定期和兼职基础的程序以及各种
与L3VPN配置EVPN的无缝集成（...
在上图中，描绘了运行VXLAN EVPN的单个数据中心织物。数据中心中存在的VRFS（VRF_A，VRF_B）需要在基于WAN/CORE的基于MPLS的段路由（MPLS-SR）上扩展。数据中心织物边界开关充当边框提供商边缘（边框PE1，边界PE2）与MPLS-SR与L3VPN（VPNV4/VPNV6）互连VXLAN BGP EVPN。使用IPv4标记的unicast以及VPNV4/VPNV6地址 - 家庭（AF），BPE通过EBGP与提供商路由器（P-Router）互连。P-Router作为提到的AF的BGP路由 - 反射器，并通过IBGP将必要的路由传递到MPLS-SR提供商边缘（PE3，PE4）。超过BGP作为控制平面的使用，在同一自主系统（AS）中的MPLS-SR节点之间使用IGP（OSPF或ISIS）进行标签分布。从上图（PE3，PE4）中所示的PE中，可以使用AS Inter-As选项A将数据中心或核心网络VRF扩展到另一个外部网络。即使此图仅显示一个数据中心，MPLS-SR网络也可以用于互连多个数据中心织物。
myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷
基因组基础模型具有精确医学，药物发现和理解复杂生物系统的变革潜力。然而，现有模型通常效率低下，受到次优的令牌化和建筑设计的约束，并偏向参考基因组，限制了它们在稀有生物圈中对低丰度，未培养的微生物的表示。为了应对这些挑战，我们开发了Genomeocean，这是一个40亿参数的基因组基础模型，该模型对超过600 GBP的高质量重叠群进行了训练，这些基础是从地球生态系统中各种栖息地收集的220 TB元基因组数据集的高质量重叠群。基因瘤的一项关键创新是直接对元基因组样品的大规模共组合进行培训，从而增强了稀有微生物物种的表示，并提高了以基因组为中心方法的概括性。我们实施了基因组序列产生的字节对编码（BPE）代币化策略，以及建筑优化，实现高达150倍的更快序列产生，同时保持高生物学保真度。Genomeocean在代表微生物物种和产生受进化原理约束的蛋白质编码基因方面表现出色。此外，其微调模型还展示了在天然基因组中发现新型生物合成基因簇（BGC）的能力，并执行生物化学上完全合理的完整BGC的零拍合成。Genomeocean为元基因组研究，自然产品发现和合成生物学设定了一个新的基准，为这些领域提供了强大的基础。
无标题 - 国际核信息系统 (INIS)
jiefitsf 能量.. BropkhiUjen 是；一个肯定的 aciic n/平等机会雇主'...报告'.Vb, BNL pS!3(>0.bpE^QSTl-45()0-- fSt^.^iiitt'ibution caJeg.oiii<|s'L'C~tO() a.nd C.C-.50.0.^ gt fieivdl iiviscc'tlanebusand;'过程ro^jqtts |iiuclearandTibri.iiut'leaiM。Pi'inte.tf ', "t'nited'St'ateisirfsVn'Vrieai^vaiUibiefi'bm Strvict'., VjS..J?t r pft.i'tni'.cnt|of 1 t'Q'n >nit'rpt''528S.端口 j(^ii>'adV'.Si>ring'ne^d.. ' \'A 2.2X&1..NTIS pi-iere'codes;Npri; ti tt'd '复制 — A05，ni:ii:ro'fic 1 iie*-c*o.ijy ^~ .v|j.l.此 .repqi-t 已准备好为 n-n .'。该项目由圣彼得堡国立大学的一个机构赞助。L'hited 也不 |5t ？ate.s Gbv.^rrimt'iit 'tioi'。任何机构 • rf t i'-ni5i\'any “Of,-their employ^©St-nor-.any : t)f;theit'C ?pnt'演员。s'tilH'phtractovs”，或其“einpiQye.0^，niak'ejs：任何 v .warranty.,, exp'^es^ !Bt'd,;'oi:;iissUmes 任何 li'gal-责任范围包括：设备的准确性、完整性或使用性，包括但不限于： ； bi：r，epfes ipfHrigt'p'i'tvajel.v ow'ned .rig : &|si. 参考，CL>••此处指任何“特定”^f^ia:i;pVod;uetJ.i)rocessyQ.r;s(Si'^制造商，或' : pthe<' \vis.e,-dQ®.lipt%necei^ari:iy . epristitute oj；注入；' .iQj^e»^:t/'-i:tc6ift'mi! 'ricfeli«rt5'OT!-fa.yoi;in 1 ^ b.v;the. tijiift d'Statbs.Gp.vernm.ftrit oi' &ny' i 'agen-e^t'vw^ffl^iftioV'br%u'bfqn'tKai！ 't^t''fh'ifti'C(itfc' - --ipfHrigt'p'i'tvajel.v ow'ned .rig : &|si.参考，CL>••此处指任何“特定”^f^ia:i;pVod;uetJ.i)rocessyQ.r;s(Si'^制造商，或' : pthe<' \vis.e,-dQ®.lipt%necei^ari:iyepristitute oj；注入；' .iQj^e»^:t/'-i:tc6ift'mi!'ricfeli«rt5'OT!-fa.yoi;in 1 ^ b.v;the.tijiift d'Statbs.Gp.vernm.ftrit oi' &ny' i 'agen-e^t'vw^ffl^iftioV'br%u'bfqn'tKai！'t^t''fh'ifti'C(itfc' - --
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。