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纳米晶体和无定形钙来自废物贝壳的碳酸钙通过球铣削机械化学工艺
摘要：纳米晶钙碳酸钙（CACO 3）和无定形可CACO 3（ACC）是越来越多的技术兴趣的材料。如今，它们主要是由稳定剂存在的Caco 3试剂湿反应产生的。 但是，最近发现可以通过计算机来产生ACC。 方解石和/或arogonite是由ACC前体形成的软体壳的矿物相。 在这里，我们调查了以潜在的工业规模转换的可能性，即从废物软体动物贝壳中转换为纳米晶体Caco 3和ACC的生物性可可3（BCC）。 使用了水产养殖物种的废物贝壳，即使用牡蛎（Crassostrea gigas，低毫克方解石），扇贝（Pecten jacobaeus，Medive-mg方解石）和蛤（Chamelea Gallina，Aragonite）。 通过使用不同的分散溶剂和潜在的ACC稳定剂来进行球铣削过程。 使用了结构，形态和光谱表征技术。 结果表明，机械化学过程产生了晶体域大小和ACC结构域的形成的降低，而ACC域的形成是在微覆盖骨料中共存的。 有趣的是，BCC的行为与地球CACO 3（GCC）的行为不同，在较长的铣削时间（24小时）时，ACC重新延伸为结晶阶段。 在机械化学处理的BCC的各种环境中的衰老产生了方解石和aragonite的混合物，以特异性的质量比，而GCC的ACC仅转化为方解石。 ■简介如今，它们主要是由稳定剂存在的Caco 3试剂湿反应产生的。但是，最近发现可以通过计算机来产生ACC。方解石和/或arogonite是由ACC前体形成的软体壳的矿物相。在这里，我们调查了以潜在的工业规模转换的可能性，即从废物软体动物贝壳中转换为纳米晶体Caco 3和ACC的生物性可可3（BCC）。使用了水产养殖物种的废物贝壳，即使用牡蛎（Crassostrea gigas，低毫克方解石），扇贝（Pecten jacobaeus，Medive-mg方解石）和蛤（Chamelea Gallina，Aragonite）。通过使用不同的分散溶剂和潜在的ACC稳定剂来进行球铣削过程。使用了结构，形态和光谱表征技术。结果表明，机械化学过程产生了晶体域大小和ACC结构域的形成的降低，而ACC域的形成是在微覆盖骨料中共存的。有趣的是，BCC的行为与地球CACO 3（GCC）的行为不同，在较长的铣削时间（24小时）时，ACC重新延伸为结晶阶段。在机械化学处理的BCC的各种环境中的衰老产生了方解石和aragonite的混合物，以特异性的质量比，而GCC的ACC仅转化为方解石。■简介总而言之，这项研究表明，BCC可以产生纳米晶CaCO 3和具有物种特异性特征的ACC复合材料或混合物。这些材料可以扩大从医学到材料科学的CACO 3的应用程序的广泛领域。
人工智能在改变患者护理和诊断流程中的作用
人工智能 (AI) 在医疗行业内患者护理和诊断流程的变革中发挥着越来越重要的作用。本文探讨了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等 AI 技术对提高诊断准确性、简化患者护理和增强临床工作流程的变革性影响。通过分析最近的进展和案例研究，本文重点介绍了 AI 驱动的工具如何支持早期疾病检测、个性化治疗计划和患者数据的有效管理。它还探讨了与 AI 实施相关的潜在挑战和道德考虑，例如数据隐私和算法偏差。本文最后概述了 AI 在医疗保健领域的未来方向，强调需要继续研究、跨学科合作和监管框架，以最大限度地发挥 AI 的优势，同时解决潜在风险。通过这一探索，本文旨在全面了解 AI 在推进患者护理和诊断实践方面的作用，最终有助于建立更有效、更公平的医疗保健系统。
量子决策理论中的进化过程
近年来，人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为，因此需要开发其他方法。借助量子理论技术，人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体，因为这需要太多篇幅，可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到，而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中，我们仅限于考虑量子决策理论，而不会涉及量子技术其他应用趋势，例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然，一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处，但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中，人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而，在量子决策理论[10]的方法中，决策者不一定是量子设备，他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学，其中观察者是经典人类，而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中，量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具，可以描述现实的人类决策过程，包括
协调人造血细胞中HOX基因的调节
许多外膜受体，蛋白质和结肠蛋白具有共识氨基酸序列，即tonb盒，位于其氨基末端附近（16、19）。这些膜受体与TONB依赖性过程有关，例如摄取亚铁植物和维生素B12，并通过噬菌体（例如480和Ti）成功感染（有关综述，请参见参考文献14）。B组菌菌素具有一个TONB盒，也需要TONB蛋白的吸收（1，15）。 在tonb基因中的突变（4、8、12、17、18）的突变可以抑制tonb盒构成的序列和遗传学证据的存在，这是导致tonb盒子代表TONB盒子代表TONB蛋白与各种受体蛋白相互作用的位点的假设（8）。 检验该假设的一种方法是确定从TONB框中得出的寡肽是否可以抑制TONB依赖性过程。 因此，我们用合成的tonb盒五肽（glu-thr-val-ile-val）处理了大肠杆菌细胞，该肽是源自fhue受体的，它含有fhue受体，该受体与铁含量相结合。 然后，在这种五肽存在的情况下，我们阐述了几个依赖TONB的过程。 将两个无关的五肽用作对照。 TONB盒五肽（116 mg）购自耶鲁大学的蛋白质和核酸化学设施。 它以粉末形式存储在室温下，并根据需要以每毫升浓度为1 mg的五肽溶解在水中。 分别为Leu-Pro-Pro-Ser-Arg和Val-His-Leu-th-Pro，两个对照肽PP1和PP2分别为PP1和PP2。B组菌菌素具有一个TONB盒，也需要TONB蛋白的吸收（1，15）。在tonb基因中的突变（4、8、12、17、18）的突变可以抑制tonb盒构成的序列和遗传学证据的存在，这是导致tonb盒子代表TONB盒子代表TONB蛋白与各种受体蛋白相互作用的位点的假设（8）。检验该假设的一种方法是确定从TONB框中得出的寡肽是否可以抑制TONB依赖性过程。因此，我们用合成的tonb盒五肽（glu-thr-val-ile-val）处理了大肠杆菌细胞，该肽是源自fhue受体的，它含有fhue受体，该受体与铁含量相结合。然后，在这种五肽存在的情况下，我们阐述了几个依赖TONB的过程。将两个无关的五肽用作对照。TONB盒五肽（116 mg）购自耶鲁大学的蛋白质和核酸化学设施。它以粉末形式存储在室温下，并根据需要以每毫升浓度为1 mg的五肽溶解在水中。分别为Leu-Pro-Pro-Ser-Arg和Val-His-Leu-th-Pro，两个对照肽PP1和PP2分别为PP1和PP2。他们被购买了密苏里州圣路易斯的Froty Sigma Chemical Co.pp1和pp2的处理方式与TONB盒五肽的方式相同。对大肠杆菌的保护免受TONB盒五肽的致命作用。colicins b和ia与铁调节的外膜蛋白FEPA和CIR结合，并明显地恢复，并需要TONB蛋白进入细胞（1，15）。由于这些结肠蛋白包含一个TONB盒（11，19），因此我们测试了TONB盒五肽保护大肠杆菌免受结肠蛋白杀死的能力。大肠杆菌的结型菌株是从K. hantke获得的。colicins（7）。大肠杆菌
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
生物技术：原理和过程
74。Identify correct sequence of process of rDNA technology: (i) transferring rDNA into host (ii) isolation of DNA fragment desired (iii) isolation of DNA (iv) culturing host cells in medium at large scale (v) fragmentation of DNA by restriction enzyme (vi) ligation of DNA fragment into a vector (vii) extraction of desired product (a) (iii) – (ii) – (v) – (vi) – (i) – (iv) – (vii) (b) (iii) – (v) – (i) – (vi) – (ii) – (iv) – (vii) (c) (iii) – (v) – (ii) – (vi) – (i) – (iv) – (vii) (d) (iii) – (v) – (vi) – (i) – (ii) – (iv) - （vii）
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1