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集成阵列波导光栅的单束量子级联激光阵列
摘要：量子级联激光器 (QCL) 因其灵活的设计和紧凑的体积而成为一种无处不在的中红外光源。制造具有高功率水平和良好光束质量的多波长 QCL 芯片对于许多应用而言都是非常可取的。在本研究中，我们通过在单个芯片上集成五个 QCL 增益部分阵列和阵列波导光栅 (AWG)，展示了 λ ∼ 4.9 µ m 单片波长光束组合 (WBC) 红外激光源。来自切割面的光反馈使激光能够产生，而集成的 AWG 将每个增益部分的发射光谱锁定到其相应的输入通道波长，并将它们的信号在空间上组合到单输出波导中。我们的芯片具有来自公共孔径的高峰值功率，每个输入通道超过 0.6 W，在脉冲模式下运行时，边模抑制比 (SMSR) 超过 27 dB。我们的主动/被动集成方法可实现从 QCL 脊到 AWG 的无缝过渡，无需再生长或衰减耦合方案，从而实现稳健的设计。这些结果为开发适用于高光谱成像等应用的高度紧凑中红外源铺平了道路。
在Terahertz量子级联激光器中被动模式锁定的理论模型，具有分布式饱和吸收剂
摘要：在研究和工程中，短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸，通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想，而无需主动调制需要专用的外部电路。但是，完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器（QCLS），这标志着其操作中的显着限制，因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型，该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在，通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间，将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明，在存在强
非洲药物研发中心实施首个全自动 AI/ML 虚拟筛选级联
我们介绍了 ZairaChem，这是一种基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的工具，用于训练小分子活性预测模型。ZairaChem 是完全自动化的，需要的计算资源很少，并且适用于广泛的数据集，从全细胞生长抑制测定到药物代谢特性。该工具已在整体药物发现和开发 (H3D) 中心端到端实施，该中心是非洲领先的综合药物发现单位，之前没有 AI/ML 功能。我们利用了十多年来在疟疾和结核病药物发现研究中收集的内部数据，并建立了模型来预测 15 个关键检查点检测的结果。随后，我们在组织规模上将这些模型部署为虚拟筛选级联，以提高当前实验检测的命中率。我们展示了在合成和实验测试之前对化合物进行计算分析如何将进展率提高多达 40%。此外，我们证明了该方法可用于优先考虑化学系列中的小分子，并评估新化学型成功的可能性，从而促进有限实验资源的有效利用。该项目是 H3D 中心（一家在资源匮乏的环境中运营的研究中心）与 Ersilia 开源计划（一家致力于在全球南方建设数据科学能力的年轻科技非营利组织）之间首次开展的合作的一部分。
DNA纳米结构抗体复合物为人类补体级联激活的几何需求提供了见解
摘要：经典补体途径被抗原结合的IgG抗体激活。单体IgG必须寡聚以通过六聚体C1Q复合物激活补体，而IgG的六聚化突变体似乎是有希望的治疗候选者。然而，结构数据表明，没有必要结合所有六个C1Q臂以启动补体，从而揭示了C1和六聚体IgG复合物之间的对称不匹配，这尚未得到充分解释。在这里，我们使用DNA纳米技术来生成特定的纳米结构以模板抗原，从而控制IgG价值。这些DNA纳米含量的IgG复合物可以激活对细胞模拟脂质膜的补体，这使我们能够确定IgG价值对补体激活的影响，而无需突变抗体。我们使用生物物理测定法与3D冷冻电子断层扫描一起研究了这一点。我们的数据表明，C1复合物的补体C4裂解与抗原数量成正比。增加的IgG价值也转化为更好的终端途径激活和膜攻击复合物的形成。一起，这些数据提供了有关纳米图案抗原抗体复合物如何影响C1复合物激活的见解，并提出了通过抗体工程调节补体激活的途径。此外，据我们所知，这是DNA纳米技术首次用于研究补体系统的激活。
通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
Cascade Residual Multiscale Convolution and Mamba- Structured UNet for Advanced Brain Tumor Image Segmentation
Abstract: In brain imaging segmentation, precise tumor delineation is crucial for diagnosis and treatment planning. Traditional approaches include convolutional neural networks (CNNs), which struggle with processing sequential data, and transformer models that face limitations in maintaining computational efficiency with large-scale data. This study introduces MambaBTS: a model that synergizes the strengths of CNNs and transformers, is inspired by the Mamba architecture, and integrates cascade residual multi-scale convolutional kernels. The model employs a mixed loss function that blends dice loss with cross-entropy to refine segmentation accuracy effectively. This novel approach reduces computational complexity, enhances the receptive field, and demonstrates superior performance for accurately segmenting brain tumors in MRI images. Experiments on the MICCAI BraTS 2019 dataset show that MambaBTS achieves dice coefficients of 0.8450 for the whole tumor (WT), 0.8606 for the tumor core (TC), and 0.7796 for the enhancing tumor (ET) and outperforms existing models in terms of accuracy, computational efficiency, and parameter efficiency. These results underscore the model's potential to offer a balanced, efficient, and effective segmentation method, overcoming the constraints of existing models and promising significant improvements in clinical diagnostics and planning.
级联z-智能异临型中的有向电荷转移的能量平台：无鼻催化剂
摘要：开发了一种通用策略来构建级联Z-Scheme系统，其中有效的能量平台是直接电荷转移和分离的核心，阻止了意外的II型电荷传输途径。尺寸匹配的（001）TIO 2 -G-C 3 N 4 /BIVO 4纳米片het- erojunction（t-cn /bvns）是第一个这样的模型。与BVN相比，在没有可见光光照射下没有cocatalysts和昂贵的牺牲剂的情况下，CO 2将CO 2降低至CO的光活性提高了19倍，与其他报道的Z-Scheme系统相比，即使是Z-Scheme系统也优质，即使以贵族为导向器，这也是如此。基于范德华（Van der Waals）的实验结果和DFT计算，超快时间尺度上的结构模型表明，由于平台延长了空间分离的电子和孔的寿命，因此引入了T，并且不会损害其还原和氧化电位。
适用于现代电动汽车应用的基于差分平坦度的电池/超级电容器混合源级联能量/电流控制
1 可再生能源研究中心（RERC），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国；burin.y@tfi.kmutnb.ac.th 2 泰法创新研究所（TFII），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国 3 曼谷北国王科技大学技术教育学院电气工程教师培训系（TE），曼谷 10800，泰国 4 南锡能源研究小组（GREEN），洛林大学，F-54000 南锡，法国； damien.guilbert@univ-lorraine.fr 5 皮特什蒂大学电子、通信和计算机学院，110040 皮特什蒂，罗马尼亚 6 ICSI Energy，国家低温和同位素技术研究与发展研究所，240050 拉姆尼库瓦尔恰，罗马尼亚 * 通讯地址：phatiphat.t@fte.kmutnb.ac.th (PT); nicu.bizon@upit.ro (NB)
NEM1-SPO7/PAH1磷酸酶级联酶级别需要酿酒酵母Spo7 spo7的基本尾巴，脂质合成
酿酒酵母NEM1 - Spo7蛋白质磷酸酶复合物脱磷酸化，从而在核/内质网膜上激活PAH1。pah1，一种磷酸磷酸酶，催化磷酸化磷酸化以产生二酰基甘油，是脂质代谢中最高度调节的酶之一。在脂质磷酸酶反应中产生的二酰甘油醇用于合成储存在脂质滴剂中的三酰基甘油。NEM1 - SPO7/PAH1磷酸酶级联反应的破坏会导致过多的生理缺陷。spo7是NEM1 - SPO7复合物的调节亚基，是NEM1催化功能所需的，并且与PAH1的酸性尾巴相互作用。SPO7包含三个保守的同源区（CR1 - 3），对于与NEM1相互作用很重要，但其与PAH1相互作用的区域尚不清楚。Here, by deletion and site-speci fi c mutational analyses of Spo7, we revealed that the C-terminal basic tail (residues 240-259) containing fi ve argi- nine and two lysine residues is important for the Nem1 – Spo7 complex – mediated dephosphorylation of Pah1 and its cellular function (triacylglycerol synthesis, lipid droplet formation, maintenance of核/内质网膜形态和温度升高时的细胞生长）。合成肽的戊二醛交联分析表明，Spo7碱性尾巴与PAH1酸性尾巴相互作用。这项工作使我们对酵母脂质合成中SPO7功能和NEM1 - SPO7/PAH1磷酸酶级联的理解促进了我们的理解。