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原始发表论文的引用（记录版本）：Moro, G., Khaliha, S., Pintus, A. et al (2024). 氨基酸改性氧化石墨烯用于
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料，用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂，被选为基准物质，以测试这些材料的电活性有效性，从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面，促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω，从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强，1 小时后的去除效率为 76%，大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时，GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度，即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实，这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用，而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
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使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
KiloVault 与 Morningstar
KiloVault 和 Morningstar 简介：自 1993 年以来，Morningstar 已售出超过 400 万个，被公认为整个太阳能行业充电技术的专家。随着太阳能加储能系统在主流安装中越来越普遍，电池化学成分也越来越先进，电池制造商也越来越多地寻求帮助客户维护和保护其长期投资的方法。Morningstar 的储能合作伙伴计划™ (ESP) 使选定的优质电池合作伙伴能够为客户提供更成熟、记录更完善和控制更完善的储能系统，从而为客户提供额外的价值和支持。由于储能通常占整个系统成本的很大一部分，ESP 可帮助先进化学电池制造商提供系统所有者和运营商所需的最高保证水平。本文档旨在提供将 Morningstar 充电控制器与储能合作伙伴的电池集成的基本信息和建议。这些产品的正确集成取决于成功实施以下部分概述的自定义设置。这些设置是制造商合作的结果，并已得到双方的同意。
无线驱动的热和磁反应软式双向材料，具有可编程形状的形状
无线驱动和远程控制的活跃软材料已引起了大量的研究注意，因为与传统的智能材料相比，它们在各种各样的领域中具有潜在的潜在应用，其性能有所改善。[1-5]这些合成伴侣对环境刺激的反应并表现出模仿或与自然界观察到的行为或现象相匹配的能力。[6-8]在这些智能材料中，机械刺激响应材料从环境输入中收获能量，例如光线，[9-11]热量，[12,13]溶剂，[14,15]和物理领域和[16-18]，并将其转换为机械能量，无需通过机械形状，无需通过板上的功率来源。这些无线材料可以完成各种功能，例如运动[19-21]以及物体操纵和运输[22-24]作为执行器和传感器。在迄今为止报道的大量活跃智能材料中，由于它们的独特特征和独特的优点，液晶弹性体（LCE）和磁反应弹性体（MRE）最近与其他人脱颖而出。lces表现出大量的菌株（高达400％）和高度工作，以响应多种环境刺激，例如温度[25-27]光，[11,28]和电场。[17,18,29] LCES内部元素的预定对齐（由导演n描述）启用了已在软执行器和生物启发的设备中使用的复杂的3D可逆形状。这些局部菌株共同起作用，以实现指定的形状 - 修复行为，这通常是平面外弯曲的。[6,11,30]外部刺激会根据LCES的当地董事场诱导收缩和拉伸菌株的对齐中的订单参数。另一方面，MRE由柔软的弹性体（SE）矩阵组成，其嵌入式硬磁性微或纳米果（MMPS或MNP）组成。外部磁场在嵌入的MMP或MNP上产生局部力和扭矩。分离的扭矩会导致身体变形和MRE材料的净旋转，而颗粒所经历的力会融合到净力，从而置换MRE或变形。[31]磁性致动具有远距离，健壮和快速致动的优势，并且瞬间的能力
为什么制定B计划比拥有
●使您成为更好的老师：计划和准备的很大一部分是在进行研究。研究教育理论并研究最佳实践有助于定义和塑造自己的教学理念。研究您深入教授的内容也将帮助您成长和改进。●提高学生的表现和成就：作为一名老师，您应该拥有所教的内容。您应该了解您的教学内容，为什么要教书，并且应该为如何每天向学生展示它的计划。这最终使您的学生受益。您作为老师的工作不仅要呈现信息，而且要以与学生共鸣的方式呈现，并使他们想学习它足够重要。这是通过计划，准备和经验来实现的。●使一天过得更快：停机时间是老师最大的敌人。许多老师使用“空闲时间”一词。这是简单的代码，因为我没有花时间来计划。老师应准备和计划足够的材料以持续整个
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
人工智能带来更多空间和时间
保证准确性。○ 可以通过不同的选项将图像传输到 Parquery 的服务器，如下页所述。○ Parquery 需要在项目开始后 3 到 4 周内保证结果的 99% 准确性。在此期间，