摘要:基于密度功能理论(DFT)和波函数分析,紫外和可见的分光光度计(UV-VIS)光谱和1-Meso的Raman光谱以及通过手性纳米矩阵的手性分离获得的1-Meso和1-RAC。通过过渡密度矩阵(TDM)和电荷密度差(CDD)图研究了1-MESO和1-RAC的电子激发特性。基于基于赫希菲尔德分区(IGMH)的非独立梯度模型,讨论了分子间相互作用。使用静电电势(ESP)研究了1-MESO和1-RAC与外部环境的相互作用,并根据外部磁场下的磁诱导电流研究了1-MESO和1-RAC的电子定位度。通过1-RAC的手性分离,两个对映异构体,1-(p,p)和1-(m,m)。通过分析1-Meso,1-Meso,1-(P,P)和1-(P)和1-(M,M),过渡电动偶极矩(TEDM)和过渡磁性二极管矩(TMDM)的电子圆二色(ECD)光谱来揭示分子的电磁相互作用。发现,由于结构的反转,1-(p,p)和1-(m,m)具有相反的手性特性。
量子元流膜,即量子发射器的二维亚波长阵列,可以用作设计混合腔设计的镜子,其中光学响应由空腔限制的场的相互作用给出,并由阵列支撑的表面模式。我们表明,具有正交偶极取向的量子跨额层堆叠层可以用作具有螺旋性的腔。这些结构表现出超大的共振,可以通过数量级来增强进气场的强度,同时保留了谐振器内部循环的场的握力,而不是常规腔。可以利用围绕共振的空腔传动的快速相移,以敏感地检测穿过腔的手性散射器。我们讨论了这些谐振器作为手性分子歧视的传感器的可能应用。我们的方法通过测量粒子诱导的相移来描述一种新的手性传感方式。
rmf&fu,物理。修订版Lett。 127,047001(2021)Gali&Rmf,物理。 修订版 b 106,094509(2022)Hecker,Willa,Schmalian和Rmf,Phys。 修订版 b 107,224503(2023)Lett。127,047001(2021)Gali&Rmf,物理。修订版b 106,094509(2022)Hecker,Willa,Schmalian和Rmf,Phys。修订版b 107,224503(2023)
国家科学资格确定了竞争部门11/E1的第二阶级大学教授的职能 - 一般心理学,心理学和心理学计量学为心理学家的职业提供了,通过克服州考试(2011年6月)的题为《伦巴迪心理学家专业登记册》第A部分(2011年6月)(注册日期15/09/09/2011111111101100000000000000000岁)。国家和国际期刊科学出版物的作者(附件1)。 签名,意识到 - 根据艺术。 76 D.P.R. 445/2000-根据《刑法》和《特殊法律》宣布,该信息对真理做出了回应。 签名的声明已收到有关个人数据处理的信息,该信息在以下链接上发布:https://privacy.unipv.it。 签名人知道,可以在帕维亚大学网站上发布该文档。国家和国际期刊科学出版物的作者(附件1)。签名,意识到 - 根据艺术。76 D.P.R. 445/2000-根据《刑法》和《特殊法律》宣布,该信息对真理做出了回应。 签名的声明已收到有关个人数据处理的信息,该信息在以下链接上发布:https://privacy.unipv.it。 签名人知道,可以在帕维亚大学网站上发布该文档。76 D.P.R.445/2000-根据《刑法》和《特殊法律》宣布,该信息对真理做出了回应。签名的声明已收到有关个人数据处理的信息,该信息在以下链接上发布:https://privacy.unipv.it。签名人知道,可以在帕维亚大学网站上发布该文档。
麻省理工学院,马萨诸塞州剑桥 GPA:5.00/5.00 人工智能与决策工程硕士候选人 预计 2025 年 2 月 数学、计算机科学和物理学学士学位,辅修音乐与技术 2020-2024 − 计算机科学:机器学习、密码学、算法、编程、优化方法、高级 NLP、计算理论、深度学习、高级复杂性理论、量子复杂性理论 − 数学和物理:推理和信息、统计学、离散应用数学、抽象代数、实数和复数分析、量子力学 III、统计物理学、电磁学 II、广义相对论、量子场论 I、量子信息 III − 其他:指导和教学、谈判分析、管理探索 − 教学:研究生密码学和密码分析助教(18.425,2023 年秋季)、概率和随机变量(18.600,2023 年春季)、线性代数(18.06,2022 年秋季)、离散应用数学原理(18.200,2022 年春季) Pragati 公立学校,德瓦卡,德里,印度 2018-2020 CBSE,高级中学。科目:数学、物理、化学、计算机科学、英语 98.4% 奖项
基于运动的分层方程(HEOM)计算,我们从理论上研究了连接到两个储层的三角形三量子点(TTQD)环的相应控制。我们最初通过添加偏置电压并进一步调节量子点之间的耦合强度来证明,偏置引起的手性电流将通过顺时针向逆时针方向转换,并触发前所未有的有效霍尔角。转换非常快速,相应的特征时间为80-200 ps。另外,通过添加磁性弹力来补偿原始系统中的手性电流,我们阐明了施加的磁性环与浆果相之间的关系,该相位可以直接测量手性电流并揭示磁电耦合关系。
已经评估了已评估了使用TDN或SYN的多种烟草(TDN)和合成尼古丁(SYN)以及多种电子烟液体,通过ChiraL chirid-Syromtion(Chirail chirail coly detroper)(CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE(CHIRARE CHIRAL)的驱动器(r-和S-核酸元)确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布( (dad-uv)。 生成的数据用于测试不匹配的VS。 匹配C Heetham等人的假设。 是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。 在本研究中进行了两组实验。 第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的(三个特征为烟草衍生,而8个则以合成尼古丁为特征)。 商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁(TDN)源或合成尼古丁(SYN)的。 一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。 第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。 电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。 根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。 第一个商业TDN样品中的第一个商业中都没有已评估了使用TDN或SYN的多种烟草(TDN)和合成尼古丁(SYN)以及多种电子烟液体,通过ChiraL chirid-Syromtion(Chirail chirail coly detroper)(CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE(CHIRARE CHIRAL)的驱动器(r-和S-核酸元)确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布( (dad-uv)。生成的数据用于测试不匹配的VS。匹配C Heetham等人的假设。是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。在本研究中进行了两组实验。第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的(三个特征为烟草衍生,而8个则以合成尼古丁为特征)。商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁(TDN)源或合成尼古丁(SYN)的。一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。第一个商业TDN样品中的第一个商业
由于化学提供了无与伦比的灵活性,分子自旋是未来量子技术的有前途的基石,这使得设计针对特定应用的复杂结构成为可能。然而,它们与外部刺激的相互作用较弱,因此很难在单分子水平上访问它们的状态,而单分子水平是它们在量子计算和传感等领域应用的基本工具。在此,我们预见到一种创新的解决方案,利用手性诱导的自旋选择性对电子转移过程的影响,利用手性和磁性之间的相互作用。设想使用一种自旋到电荷的转换机制,该机制可以通过将分子自旋量子比特连接到一个二元组来实现,其中电子供体和电子受体通过手性桥连接。通过基于实际参数的数值模拟,结果表明,即使在相对较高的温度下,手性诱导的自旋选择性效应也可以实现分子量子比特和量子点的初始化、操纵和单自旋读出。
在计算机辅助药物发现中,训练定量结构的实力关系模型,以预测化学结构的生物学活性。尽管媒体图神经网络最近成功地完成了这项任务,但重要的化学信息(例如分子手性)被忽略了。为了填补这一关键差距,我们提出了用于分子表示学习的分子内核图神经网络(MOLKGNN),其中具有SE(3) - /构象不变性,手性 - 意识和解释性。对于我们的molkgnn,我们首先设计了分子图卷积,以通过比较原子的相似性与学习分子核来捕获化学图案。此外,我们传播相似得分以捕获高阶化学模式。为了评估该方法,我们对跨越众多重要药物靶标的九个精心策划的数据集进行了全面的评估,这些数据集具有现实的高级失衡,并且证明了Molkgnn在计算机辅助药物发现中比其他图神经网络的优越性。的意思是,学识渊博的内核确定了与主要知识一致的模式,从而确认了这种方法的务实解释性。我们的代码和补充材料可在https://github.com/meilerlab/molkgnn上提供。
图1。多价逻辑薄膜元素带有加密。(a)蒸发诱导的自组装(EISA)CNC膜上iTO/玻璃基板上。通过精确降低NaCl溶液,CNC的手性螺距通过相对湿度控制(比例尺为1mm)调节。(b)由光子带隙(相对湿度,H和盐浓度,S)和光子能量(波长,W和极化状态,P)触发的生物多值逻辑系统的图形符号,并通过以下转换后的字母字母来解码电信号。(c)基于集成电路的光通信启用了主动手性生物介电层。特定的输入提供了光学通信,并通过在系统中调整H通过加密传输“制造”信号。