XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPLD
薄膜微生物制造
微生物是一种固态电池（SSB），旨在为小型电子设备提供电力。SSB在性能，可持续性和安全性方面，由于其更高的热和化学稳定性，较高的能量密度以及不存在可易受的液体而具有显着优势。由于可植入的医疗设备或皮肤贴片等灵活的电子微型电视的需求不断增长，因此许多研究人员都集中在阳性和负电极的沉积以及固体电解质上，以开发微生物。在微型SSB中，薄膜电池（TFB）通常具有逐层堆叠结构，其中各种组件（阴极，电解质和阳极）顺序沉积在基板上，这也可以用作电流连接器。为了确保电气和离子电荷的能力转移，电极必须非常薄（最大厚度为几微米），电解质甚至更薄。为了实现这一目标，已经探索了各种沉积技术，例如磁子溅射，脉冲激光沉积（PLD），热蒸发，化学蒸气沉积（CVD），原子层沉积（ALD）和打印（Xia等，2023）。在其中，PLD被广泛认为是薄膜增长的多功能技术。由于有可能沉积密集和纯净的薄膜，PLD引起了科学家对固态电池开发的关注（SSB）（Julien and Mauger，2019年； Fenech和Sharma，2020年）。几个PLD的角色在PLD中，脉冲激光束从固体靶标燃烧材料，以薄膜的形式沉积在基板上。激光与靶材料之间的相互作用会引起激光光子的吸收，从而导致靶标和血浆形成的高层蒸发，由原子，分子，离子，电子和簇组成。等离子体的组成和膨胀与沉积参数密切相关，尤其是环境背景（例如真空或背景气体惰性或反应性）和激光参数（包括脉冲持续时间，波长和流量）。因此，可以通过控制沉积过程中的许多实验参数（例如激光波长，能量和脉冲长度，沉积温度和大气等）来调整所获得的纤维的组成，形态，结晶度和厚度。
2021 数学 WYCPS + PLD - 怀俄明州教育部
“数学实践标准”描述了各级数学教育者应努力培养学生的各种专业知识。这些实践依赖于重要的“过程和能力”，长期以来在数学教育中具有重要意义。其中第一个是美国全国数学教师委员会 (NCTM) 的解决问题、推理和证明、交流、表达和联系的过程标准。第二个是美国国家研究委员会的报告《加起来》中规定的数学能力：适应性推理、战略能力、概念理解（对数学概念、运算和关系的理解）、程序流畅性（灵活、准确、高效和适当地执行程序的技能）和生产性倾向（习惯性地认为数学是明智、有用和有价值的，同时相信勤奋和自己的效能）。“ 来源：http://www.corestandards.org/Math/Practice/
科学MCA -IV性能水平描述符（PLD）-MDE
有必要了解标准和基准的粒度水平如何确定在性能水平上可以描述它们的程度。可以在许多标准和基准下区分四个级别的性能级别，但在其他标准和基准测试中不是。例如，对于某些标准或基准，我们希望学生在“ Meets”级别上表现出掌握，并且标准和基准的KSA不会贯穿“高级”描述符。在另一种情况下，标准或基准可能不适合性能水平的细微区分。在这种情况下，标准或基准的KSA只能出现在“ Meets”级别上，学生要么可以做到。在阅读中，PLD可能是由于跨成绩更严格的文本复杂性而在整个等级上重复的，并且不建议表现期望的松弛性。
I AM 表现水平描述符 (PLD) 6 年级科学
内容连接器 低于熟练程度 接近熟练程度 达到熟练程度 分析、解释和计算思维 6.ESS.2.a.1 演示地球自转、公转、倾斜以及与太阳和月亮的相互作用如何导致季节、潮汐、白天变化、日食和月相。
替补 - iv：先生大法官赛义德·曼索尔·阿里·沙阿先生大法官Jamal Khan Mandokhail
1 Salman Akram Raja V.政府。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Ghazala Tehsin V. Ghulalam Dastagir PLD 2015 SC 327; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC 449; Hamim Akhtar V. adj，Gujranwala PLD 2015 LAH 500; Sardar Begum V. Azhar Masood PLD 2022 Sindh 565。 div> 2 Salman Akram Raja V.政府。 div> 旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Ghazala Tehsin V. Ghulalam Dastagir PLD 2015 SC 327; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC 449; Hamim Akhtar V. adj，Gujranwala PLD 2015 LAH 500; Sardar Begum V. Azhar Masood PLD 2022 Sindh 565。 div>2 Salman Akram Raja V.政府。 div> 旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>2 Salman Akram Raja V.政府。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>
可扩展的脉冲激光沉积钙钛矿太阳能电池的透明后电极
脉冲激光沉积（PLD）是一种具有复杂化学计量的薄膜，在成功制造高温超级导管（HTS）以薄膜形式的高温制造后，它引起了很大的研究注意。[1]从那时起，PLD主要用于与晶格匹配底物上多元化合物氧化物外延生长有关的应用，但尚未在光伏（PV）社区中进行探索。尽管在2000年代初通过PLD制造了高度导电的TCO，并通过PLD制造，并在OLEDS [2,3]中成功实现，但关于PV设备中PLD生长的触点的应用仍然很少。文献报道包括用于CIGS [4]的掺杂的ZnO膜和有机的太阳能电池和金属氧化物传输层用于卤化物钙钛矿太阳能电池。[6]此外，已经提出了PLD用于硫化葡萄糖剂吸收剂[7,8]，最近，对于卤化物钙钛矿吸收剂层。[9,10]
钙钛矿太阳能电池透明背电极的可扩展脉冲激光沉积
脉冲激光沉积 (PLD) 是一种成熟的复杂化学计量薄膜沉积技术，在成功制造薄膜形式的高温超导体 (HTS) 后引起了广泛的研究关注。[1] 从那时起，PLD 主要用于在晶格匹配基板上外延生长多种复合氧化物的应用，但在光伏 (PV) 领域尚未得到探索。尽管在 21 世纪初，高导电性的 In 基 TCO 已通过 PLD 制造并成功用作 OLED 的前触点 [2,3]，但关于 PLD 生长触点在 PV 设备中的应用的报道仍然很少。文献报道包括用于 CIGS [4] 和有机 [5] 太阳能电池的掺杂 ZnO 薄膜以及用于卤化物钙钛矿太阳能电池的金属氧化物传输层。 [6] 此外，PLD 已被提议用于硫族化物吸收层的制造 [7,8]，最近又用于卤化物钙钛矿吸收层。[9,10]
中性粒细胞介导的临床纳米糖用于聚焦超声消融后残留肿瘤
（dox）对中性粒细胞表现出极度的细胞毒性（图1C）。结果揭示了我们选择脂质体药物（PLD）作为模型药物的原因，也就是说，游离化学治疗药物（DOX）本身将在短时间内直接杀死中性粒细胞，因此不能用于准备化学@NES。将商业纳米果PLD与纯化的中性粒细胞一起孵育，形成PLD@nes。PLD载荷后没有明显的嗜中性粒细胞形态变化（图2b，e）。加载PLD后12小时确认中性粒细胞的活性（图1D和图S1）。众所周知，中性粒细胞在血液中以大约8小时的半衰期循环[27]。结果表明，尽管中性粒细胞死亡的比例随着延长的加载时间而增加，但可行性高于80％，这证明pld@nes可以在迁移到
基于活动的哺乳动物细胞膜编辑器的定向进化
细胞膜含有多种脂质，由于缺乏原位控制调节膜组成的方法，人们对于单个脂质生物学功能的了解一直受到阻碍。在这里，我们提出了一种编辑磷脂的策略，磷脂是生物膜中最丰富的脂质。我们的膜编辑器基于细菌磷脂酶 D (PLD)，它通过水或外源醇对磷脂酰胆碱进行水解或转磷脂酰化来交换磷脂头部基团。利用哺乳动物细胞中活性依赖性的定向酶进化，我们开发并从结构上表征了一个“超级PLD”家族，其活性比野生型 PLD 高 100 倍。我们证明了超级PLD 在活细胞中特定细胞器膜内光遗传学编辑磷脂以及体外生物催化合成天然和非天然设计磷脂的实用性。除了超级PLD之外，哺乳动物细胞中基于活动的定向酶进化是一种可推广的方法，可以设计出额外的化学酶生物分子编辑器。
SESUG论文120-2024，通过使用更新的患者重新及以后的机器学习方法来理解莱姆病的神经疾病表现
疾病控制与预防中心（CDC）估计，每年有47.6万例新的莱姆病新病例。许多患者在治疗后仍患病，这些患者通常被称为患有持续或慢性莱姆病（PLD/CLD），据估计，美国有近200万人患有PLD/CLD。PLD/CLD患者的生活质量严重受损，更频繁地利用医疗服务，并且比普通人群和其他患有其他慢性疾病的患者对工作能力有更大的限制。神经系统症状在PLD/CLD中很常见，并且与大脑的功能和结构变化有关。对莱姆病 - 促进因素，诊断工具或最佳治疗的神经系统表现知之甚少。在这里，我们分析了lymedisease.org项目的MylyMedata患者注册表，其中包含超过18,000名莱姆病患者。通过统计分析和ART机器学习（ML）方法的状态，我们确定了神经系统症状的患者的常见模式。我们基于无监督的非负矩阵分解的神经系统症状亚组的统计量均与ML主题建模进行比较。这项研究以前是在Pharmasug 2024提出的，并已通过修订样本进行了更新。