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在Sandia National Laboratories的Z机器上的磁惯性融合的概述D. A. Yager-Elorriaga，1 M. R. R. Gomez，1 D. E. Ruiz，1 S. A.
图2。使用0.03-30-0.015-30 s在50和75°C下的0.03-30-0.015-30 s在各种温度下对ALD ZRO 2进行测量，在50和75°C下，0.03-10-0.015-10 s在100 - 275°C的范围内，范围为100 - 275°C： 2胶与温度。
无机纳米多孔涂层的聚合物渗透合成：聚合物模板会影响其性能吗？
图 2. QCM 测量的聚合物模板浸润氧化锌前体后的质量变化总结。使用不同浓度 Zn(acac) 2 的乙醇溶液相前体（实验中使用的浓度在图中标出）浸润 PIM-1 和 PS-P4VP 模板引起的质量增加（分别为 a 和 d）（a 和 d 中所示的每个实验中沉积的 PIM-1 和 PS-P4VP 的质量分别表示为红色和黑色条）；（b 和 e）浸润 0.5wt% Zn(acac) 2 的 PIM-1 和 PS-P4VP 模板在暴露于 EtOH 和 H 2 O 后的质量变化；（c）1-5 次 SIS 循环后 PIM-1 和 PS-P4VP 模板的质量变化（如实验细节中所述，聚合物模板在 SIS 之前用 EtOH 处理）。
通过吸收和扩散实验探索环境空气中金属有机骨架薄膜的稳定性和降解
在这里，我们探讨了探针分子（甲苯）在四种流行结构的 MOF 薄膜中的质量转移：HKUST-1、ZIF-8、UiO-66 和 UiO-67。HKUST 代表香港科技大学，ZIF 代表沸石咪唑酯框架，UiO 代表奥斯陆大学。使用石英晶体微天平 (QCM) 量化客体的吸附和扩散。将 MOF 薄膜暴露在普通环境空气中，并表征其对吸收性能的影响。虽然所有 MOF 薄膜的晶体度都是稳定的，如 X 射线衍射 (XRD) 所示，但我们表明，HKUST-1 和 UiO-67 中甲苯的吸附量和速率常数在暴露于环境空气后严重下降。另一方面，UiO-66 和 ZIF-8 是稳定的，吸附和扩散性能不受样品与实验室空气长期接触的影响。为了揭示缺陷并阐明降解机理，我们使用红外光谱，并将导致传质阻力增加的缺陷与之前描述的缺陷联系起来。对于 UiO-67，实验补充了使用不同客体分子以及 MOF 粉末的吸收实验，结果显示类似的降解和表面屏障演变。在 UiO-67 MOF 中发现的此类传质表面屏障尚未在 UiO 型 MOF 中出现。研究表明，尽管材料的结晶度
磨砂钢上的腐蚀抑制剂分布
假设：磨蚀性的钢表面表现出复杂的多余物质环境。吸附污染物底物可以减少可用的腐蚀抑制剂的量并降低其效率。了解抑制剂优先吸附的知识。Experiments: The quantitative extent and strength of adsorption of the representative corrosion inhibitor benzotriazole (BTAH) from toluene to particular substrates is given, including corrections for solution self-association, and complemented by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), sum-frequency genera- tion spectroscopy (SFG), and quartz crystal microbalance (QCM)测量。发现：所有底物显示吸附的BTAH层。基于吸附强度，发现优先吸附在钢>钢铁>碳酸钙和石榴石>二氧化硅的顺序中 - 当BTAH有限时，这很重要。然而，有了充足的btah，在等温线的高原区域吸附的量更相关，并且该顺序是碳酸钙和碳酸钙和二氧化硅>铁氧化铁> Garnet> Garnet> Steel。尽管污染物底物耗尽了BTAH浓度，但钢仍应具有完整的BTAH抑制剂单层。这项工作是通过爆破过程进行较大的新型腐蚀抑制剂传递方法的一部分，以防止爆炸和重新粉刷之间的腐蚀。2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。
利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
人类数字双胞胎（HDT）驱动的人类周期系统：关键技术和应用氮化硅离子敏感场效应晶体管
营养不良，肝病，肾病，休克，水肿和心血管疾病。相比之下，可以在脱水中发现高水平的白蛋白（高蛋白血症，> 55 g/L），体重或体内脂肪的增加。3在健康人的尿液中排泄少量白蛋白，尿液中白蛋白的参考范围为2.2-25 mg/l。4,5但是，当由于糖尿病或肾脏损伤而变得更可渗透时，可能会发生升高的尿白蛋白排泄。1,6严重的肾小球滤过机制可以增加以增加尿白蛋白排泄，该尿白蛋白排泄称为微藻或大藻蛋白尿，具体取决于丢失的白蛋白量。5,6微量白蛋白尿是指从24小时的尿液中收集24 h尿液或30-300 mg/l的尿白蛋白排泄，从随机或先生的尿液收集中。4这种白蛋白显示出最早的糖尿病性肾病阶段。然而，在没有早期检测和治疗的患者中，微量白蛋白尿可能会在一年中的一年中发展到不可逆的大藻（4300 mg/day）。因此，在非糖尿病患者中有慢性肾脏疾病和心血管疾病的人的肾脏损害的早期迹象。6已提出许多方法来确定尿液中的白蛋白量，例如酶联免疫吸附测定法（ELISA），7种荧光，8,9 Immunotortytimetry（IT），10,111111111111 IN）免疫法（IN），12个padimimmunoas- Say（RIA），RIA），13和CHEMIA，13和CHEMIA（CLIA），13和CHEMIA（CLIA）。14,15尽管这些方法是高灵敏度和特异性，但它们存在一些局限性，例如健康危害，耗时，劳动力密集的协议以及需要经验丰富的技术人员。因此，已经开发了几种传感器方法作为一种简单的方法来确定HSA的量，例如石英晶体微生体（QCM），16,17电化学传感器，18-20
专门专门从事微电子，信号和...
应用程序过程必须在线提交应用程序文件（所有零件必须在单个PDF文件中扫描，并通过在线应用程序应用程序在线放置）。文件，过程，在线申请和时间表将在FSDM网站上查看：http：//www.fsdmfes.ac.ma/acces/candidature2022-2023。选择程序选择候选者的选择是基于两个连续的过滤器。对文件的研究，然后进行书面测试。文件的研究基于获得许可证的年份和持续时间，一般平均水平，专业，…。书面测试将是一个持续两个小时的MCQ，其问题将与模拟电子，数字电子，信号受训者和奴役有关。非常重要：可以根据与COVVID相关的健康状况的演变来修改这些程序。候选人必须定期咨询FSDM网站（http://www.fsdm.usmba.ac.ma），并确保激活并编写其电子邮件地址。在远程口服维护的情况下，联系人将通过电子邮件进行！协调员和协调员联系人：pr。rachid el alami坐标：2me2s.fsdm@usmba.ac.ac.ma物理系，科学院Dhar -Mehraz University Sidi Mohamed Ben Abdellah，Atlas bp 1796-1796-30000
预备役军人的初步军事准备
预备役人员的初始军事准备 1. 一般要点 预备役人员初始军事阶段 (PMIR) 是增加由民间社会志愿者组成的作战预备役人员数量的一部分。 PMIR 应该能够帮助空军实现其预备役人员的招募目标。同时，还必须满足年轻新兵的期望。为此，除了关系层面之外，我们还追求基础军事训练的实用性。接待单位内部设立赞助，方便青年志愿者融入。 PMIR 可让候选人在活动期间：• 了解公民身份以及国防的挑战和使命； • 获得空军普通兵种的基本军事技能； • 获得一级公民预防与救援证书（PSC1）。多项选择测试和对已获得知识的检查使您能够验证和确认您的知识。它们是获得证书、证明和证明的条件，用于验证预备役人员初始军事准备的每个阶段。 2. 在罗莫朗丁第 273 空中支队进行的预备役初始军事训练 (PMIR) 年龄在 16 岁至 30 岁之间的年轻志愿者参加为期 12 天的国防启动和改进军事训练 (PMIP-DN)。通过这些初步测试的人可以自愿参加预备役初始军事训练（FMIR）继续接受训练。您在参加本课程的第一天必须年满 17 岁，并签署为期一年的预备役承诺 (ESR) 合同。新的周期包括额外5天的军事训练，以及20天的部队适应阶段。 3. 预备役人员初始军事阶段的组成 初始军事准备包括两个阶段： 1. 启蒙和提高军事阶段（PMIP-DN），其组成为： o 国防军事启蒙阶段（PMI-DN）。这7天期间会进行一系列的测试。获得 PMIP-DN 参与证书即证明其成功，并且是继续接受培训的条件。或国防高级军事训练期（PMP-DN）。这 5 天的培训将以一系列测试结束。获得 PMIP-DN 参与证书即表示成功，并允许进入预备役初始军事训练 (FMIR)。这两个时期是连续发生的，在二月份学校假期的两周内，他们作为寄宿学校学生，没有工资。 2. 预备役初始训练 (FMIR)： • 要完成本课程，您必须在课程第一天年满 17 岁，并签署合同