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材料科学与工程学院
材料科学与工程学院（CMSE）成立于1994年，源自P.R. 的第一项化学纤维计划 中国由Qian Baojun教授和Fang Borong教授于1954年发起的。 cmse目前提供四个全国一流的本科专业（聚合物材料和工程，复合材料和工程，无机非金属材料工程以及功能材料（新能源和光电材料），现代工业学院，高级材料学院，两项一级门徒纪律。计划（材料科学与工程，化学）以及两个工程学博士计划（材料和化学工程，能源和功率）。 有21个国家，省和部长级科学研究基础隶属于CMSE，包括化学纤维和聚合物材料修饰的国家关键实验室（SKLFPM），高性能纤维的主要实验室和教育部（B）的产品（B），以及教育的先进玻璃制造技术中心的工程研究中心。 SKLFPM和教育部高级玻璃制造技术的工程研究中心均在2018年的国家评估中授予“优秀”。 材料科学和工程学的学科是在中国的“双重世界一流项目”中选出的，并通过基本科学指标（ESI）在世界上排名前1‰的学科。材料科学与工程学院（CMSE）成立于1994年，源自P.R.中国由Qian Baojun教授和Fang Borong教授于1954年发起的。cmse目前提供四个全国一流的本科专业（聚合物材料和工程，复合材料和工程，无机非金属材料工程以及功能材料（新能源和光电材料），现代工业学院，高级材料学院，两项一级门徒纪律。计划（材料科学与工程，化学）以及两个工程学博士计划（材料和化学工程，能源和功率）。有21个国家，省和部长级科学研究基础隶属于CMSE，包括化学纤维和聚合物材料修饰的国家关键实验室（SKLFPM），高性能纤维的主要实验室和教育部（B）的产品（B），以及教育的先进玻璃制造技术中心的工程研究中心。SKLFPM和教育部高级玻璃制造技术的工程研究中心均在2018年的国家评估中授予“优秀”。材料科学和工程学的学科是在中国的“双重世界一流项目”中选出的，并通过基本科学指标（ESI）在世界上排名前1‰的学科。
16S rRNA测序和靶向代谢组学分析揭示了根际微生物的多样性和类黄酮的动力学，在Baicalaria Baicalaria georgi
黄金中黄酮的生物合成途径已被广泛阐明，主要通过根特异性的黄酮途径（Fang等人。2022）。gente异黄酮合成途径起源于肉桂酸（图1），在SBPAL的作用下从氨基酸苯丙氨酸合成为生物合成前体。肉桂酸随后通过cinnamoyl coa连接酶转化为肉桂酸COA。pine chalcone合成酶催化肉桂酸COA产生pinocembrin chalcone，该核蛋白结构蛋白通过chalcone异构酶进行异构化，以产生pinocembrin。然后，类黄酮合成酶将pinocembrin转换为chrysin，该酸蛋白被6-羟化酶进一步羟基羟基羟基酶（Liu et al。2021）。黄氨基蛋白是由Baicalin-7-O-葡萄糖糖基转移酶葡萄糖醛酸糖苷至Baicalin，而Chrysin则被F8H转化为Norwogonin。NORWOGONIN通过O-甲基转移酶（OMT）在位置8的位置进行O-甲基化，以产生Wogonin，最终通过Baicalin-7-O-o-葡萄糖糖基转移酶将其葡萄糖醛酸化为Wogonoside（Pei等人。 2023）。NORWOGONIN通过O-甲基转移酶（OMT）在位置8的位置进行O-甲基化，以产生Wogonin，最终通过Baicalin-7-O-o-葡萄糖糖基转移酶将其葡萄糖醛酸化为Wogonoside（Pei等人。2023）。
16S rRNA测序和靶向代谢组学分析揭示了根际微生物的多样性和类黄酮的动力学，在Baicalaria Baicalaria georgi
黄金中黄酮的生物合成途径已被广泛阐明，主要通过根特异性的黄酮途径（Fang等人。2022）。gente异黄酮合成途径起源于肉桂酸（图1），在SBPAL的作用下从氨基酸苯丙氨酸合成为生物合成前体。肉桂酸随后通过cinnamoyl coa连接酶转化为肉桂酸COA。pine chalcone合成酶催化肉桂酸COA产生pinocembrin chalcone，该核蛋白结构蛋白通过chalcone异构酶进行异构化，以产生pinocembrin。然后，类黄酮合成酶将pinocembrin转换为chrysin，该酸蛋白被6-羟化酶进一步羟基羟基羟基酶（Liu et al。2021）。黄氨基蛋白是由Baicalin-7-O-葡萄糖糖基转移酶葡萄糖醛酸糖苷至Baicalin，而Chrysin则被F8H转化为Norwogonin。NORWOGONIN通过O-甲基转移酶（OMT）在位置8的位置进行O-甲基化，以产生Wogonin，最终通过Baicalin-7-O-o-葡萄糖糖基转移酶将其葡萄糖醛酸化为Wogonoside（Pei等人。 2023）。NORWOGONIN通过O-甲基转移酶（OMT）在位置8的位置进行O-甲基化，以产生Wogonin，最终通过Baicalin-7-O-o-葡萄糖糖基转移酶将其葡萄糖醛酸化为Wogonoside（Pei等人。2023）。
基于多重PCR的下一代测序作为周围的新型，有针对性和准确的分子方法，用于周围关节感染诊断
人工周围关节感染（PJI）诊断仍然具有挑战性。诊断标准，例如美国骨科医生学院和肌肉骨骼感染社会（MSIS）（MSIS）为PJI的诊断提供了良好的支持，在这些标准中，文化被认为是最关键的方面，该方面不仅提供了抗抗生素的抗生素（抗生素抗药性）的信息（也提供了抗生素的信息，因此在2011年的启发下，锻炼型号是在工作组中的，该培养物是在启发性的，这是在2011年的信息。 Al。，2013，2018;，生物膜形成，先前的抗生素使用和挑剔的病原体有助于传统培养的敏感性低（Stoodley等，2011; Wouthuyzen-Bakker等，2017），尽管使用Sonication和其他优化的培养方案来提高检测速率（Trampuz等），但Al al an al al an al and and and and and and and and and and and and。培养基PJI（CN-PJI）的范围为7.0至42.1％（Yoon等，2017）。
在患有心力衰竭的患者中启动SGLT2抑制剂
Solomon SD，Boer RA的McMurrayt B，Demets D，Af Hernandez，Inzuccchi SE，Mn Cosiborrod，CSP，CSP，Martinize F，Shah SJ，Shah SJ，Desai as，Jhund PS，Belothy J，Chiang CE，CJ，CJ，Comin-Colet J，Comin-Colet j，dobreart j，dobreanu j，dobreanu D，D，Fang JC，竞选MA，Habeb W，Haveb，Hanorio JW，Janssens SP，Katova T，Kathova T，Catherine B，O'Mara E，Saraiva JFK，Tereshchenko SN，治疗师J，Basque Country M，Vardeny。最多，尼斯E，林德霍尔姆D，彼得森M，兰基尔德；审判十二个委员会和调查人员。在心力衰竭中部署磨机减少了egezhion分数。n Engel J Med。2022 9月22日; 387（12）：1089-1 doi：10.1056/neja2206286。EPUB 2022 8月27日。PMID：36027570。
知识经济的专业化
∗我深切感谢我的顾问Jeremy Greenwood，Harold L. Cole，Hanming Fang和Emin Dinlersoz的持续支持。I am also grateful to Salome Baslandze, Gorkem Bostanci, Murat Alp Celik, Simon Fuchs, Pengfei Han, Joachim Hubmer, Xian Jiang, Dirk Krueger, Veronika Penciakova, Jose- Victor Rios-Rull, Baxter Robinson, John L. Turner, and participants at the Chicago Fed Rookie Conference, the St. Louis Fed研讨会，亚特兰大美联储研讨会，人口普查局研讨会，WEAI年度会议，宾夕法尼亚州宏观研讨会，提出了有用的建议。表达的任何观点是作者的观点，而不是美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和避免披露者已审查了此信息产品，以未经授权披露保证信息，并批准了适用于本版本的披露避免惯例。这项研究是在FSRDC项目编号2125（CBDRB-FY21-P2125-R8940; CBDRB-FY21-P2125-R9239; CBDRB-FY2222222-P2125-R9822; CBDRB-FY23-P223-P2258-R1058-R1058-R1058-R1058-R925222121-P21239；†affifiation：加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校。电子邮件：yueyuanma@ucsb.edu。
老挝经济监视器
20021年1月，老挝经济监测仪是由一个由Fang Guo（共同任务团队负责人，经济学家）组成的团队，Somneuk Davading（共同任务团队负责人，高级经济学家），Tanida Arayavechkit（经济学家，贫困者），Keomanivone Phimmahasay（经济学家）（经济学家）和Chandana Karlaratne（高级国家经济学）； Ekaterine T. Vashakmadze（高级国家经济学家），Ergys Islamaj（高级经济学家），Duong Trung Le（研究分析师），Vera Vencheva Kehayoya（顾问），Michael Corlett（高级金融部门专业人士），Vidaovanh Phounvixay（Melisise Jaudane Jaudone，KONES），带有埃及琳T. （经济学家），Khampao Nanthavong（私营部门专家），Shinya Nishimura（高级财务专家），Melania Lotti（分析师），Elena Georgieva-Andonovska（高级公共部门管理专家），Viengmala Phomsengsavanh（公共部门专家（公共部门专家）（公共部门专家）（公共部门专家）（公共债务）（RAMENATE）（悠久的债务）（老婆） Karacsony（高级经济学家），Nicholas Keyes（高级外交官）和Alounny Vorachakdaovy（顾问）。
中国两株含有替加环素耐药基因 tet(X4) 的多重耐药肺炎克雷伯菌的鉴定
替加环素是第一代甘氨酰环素，自2005年开始使用，是治疗严重感染的最后选择之一，尤其是治疗由广泛耐药的肠杆菌科细菌引起的感染（Sun等，2019）。首次使用后不久，一家医院分离出一株多重耐药（MDR）肺炎克雷伯菌菌株（替加环素敏感性降低，MIC = 4μg/ml），大大降低了替加环素的疗效（Ruzin等，2005）。迄今为止，已有多种已知机制与肺炎克雷伯菌对替加环素的耐药性相关，包括耐药-结瘤-细胞分裂 (RND) 型外排泵（如 AcrAB-TolC 和 OqxAB）的表达增强、核糖体 S10 蛋白（由 rpsJ 和 lon 基因编码；Ruzin 等，2005；Villa 等，2014；He 等，2015；Fang 等，2016）的突变、质粒介导的 tmexCD1-toprJ1 外排泵的获得（Lv 等，2020）、tet (A) 基因突变（Du 等，2018）。
环境废物管理和回收利用的进步
摘要 建立创新重点正在为解决社会面临的废物管理问题带来新的环境战略。通过确保新的废物管理系统与新方法和新技术相结合，新的创新战略有望解决实现绿色未来所面临的环境问题。通过强调人工智能 (AI) 的应用，废物管理中建立了创新和技术导向的战略；从而加强了废物分类和回收方法，提高了废物管理的生产率 (Fang 等人，2023)。据此，采用创新技术的废物管理方法是通过采用与循环经济相结合的可持续实践来增强减少废物和回收资源的技术，从而在适当的废物管理系统中实现革命性。此外，创新的废物管理战略、突出的废物管理增强系统正在不断发展，促进重要的环境可持续性方法。除了将技术进步和可持续战略融入创新废物管理的商业活动中外，确保社区参与和参与对于废物管理至关重要。
电子提交给ACS期刊的模板-NSF -PAR
1研究生，部门公民和环境工程，大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟（Urbana-Champaign），北马修斯大街205号，伊利诺伊州乌尔巴纳，伊利诺伊州61801。电子邮件：xiyuw2@illinois.edu 2副教授， 公民和环境工程，大学。 在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟（Urbana-Champaign），北马修斯大街205号，伊利诺伊州乌尔巴纳，伊利诺伊州61801。 电子邮件：gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会，可以自动从建筑安全法规中提取安全要求，以支持自动安全合规性检查，以检查与这些法规一起检测现场违规行为。 但是，由于非结构化文本的复杂性，以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。 因此，本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法，用于提取关系，该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来，以支持自动化现场合规性检查。 提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。 该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理（OSHA）部分进行实施和测试。 它的加权精度，召回和F-1度量分别为82.7％，81.1％和81.3％，这表明了良好的关系提取性能。 简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。 2018; Fang等。电子邮件：xiyuw2@illinois.edu 2副教授，公民和环境工程，大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟（Urbana-Champaign），北马修斯大街205号，伊利诺伊州乌尔巴纳，伊利诺伊州61801。电子邮件：gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会，可以自动从建筑安全法规中提取安全要求，以支持自动安全合规性检查，以检查与这些法规一起检测现场违规行为。但是，由于非结构化文本的复杂性，以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。因此，本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法，用于提取关系，该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来，以支持自动化现场合规性检查。提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理（OSHA）部分进行实施和测试。它的加权精度，召回和F-1度量分别为82.7％，81.1％和81.3％，这表明了良好的关系提取性能。简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。2018; Fang等。传统上，此过程是由现场经验丰富的安全经理手动进行的，该过程无法保证及时确定和解决违规行为（Tang等人。2020）预防潜在的安全事件。因此，许多研究工作已致力于自动化现场合规性检查过程。例如，计算机视觉技术已通过检测某些保护项目（例如硬帽和个人跌落保护系统）的存在来广泛用于监测站点条件（Fang等人2019; Nath等。2020），跟踪和预测工人和设备等站点对象的轨迹（Tang等2019;罗伯茨等。2020），并认可工人的运营以及与环境的互动（Teizer 2015; Zhang等人2015b; Park and Brilakis 2016;唐等。2020）。尽管有这些努力收集和分析现场信息，但通常以粗略的方式做出合规决策，而没有足够的考虑到建筑安全法规中所述的不同情况和/或例外。