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课程主题：化学反应中的能量转移
1. 在两个杯子中倒入等量的水。在进行演示时让水达到室温。 2. 为全班同学举起速效冷敷袋和热敷袋。 3. 询问学生是否曾使用过这两种产品治疗伤口。 4. 向学生解释，化学反应是产生冷敷袋冷却和加热效果的原因。解释当冷敷袋内单独袋子中的盐化合物与水接触时，会发生化学反应。 5. 测量并记录两个杯子的水温。在白板或交互式白板上记录初始温度，让全班同学看得见。 6. 启动热敷袋。 7. 将热敷袋放入杯子中。 8. 测量并记录水温。在全班同学看得见的地方记录最终温度。 9. 从杯子中取出袋子。将袋子在班上传递，让学生观察热传递。 10. 向学生解释，在冷敷袋冷却和加热过程中，化学能转化为热能。
新西兰数据表1产品名称
阿片类药物作为激动剂，拮抗剂或阿片受体的部分激动剂[13]。 阿片类动力学家与G蛋白偶联受体结合，引起细胞超极化。 最相关的阿片类镇痛药以激动剂方式与中央和周围神经系统中的MOP受体结合，以引起镇痛。 mop激活抑制了上升疼痛途径，包括穿过脊髓，脑干，丘脑和皮质的神经元[14]。 阿片类拖把激动剂还激活涉及脑干的抑制性下降疼痛途径。 外周科受体受体也可能在组织损伤和炎症部位介导镇痛。 拮抗剂与受体结合，但没有产生功能反应，同时阻止激动剂与该受体结合（纳洛酮）[13]。 部分激动剂与受体结合，但无论服用多少药物（丁丙诺啡），都只会引起部分功能反应。阿片类药物作为激动剂，拮抗剂或阿片受体的部分激动剂[13]。阿片类动力学家与G蛋白偶联受体结合，引起细胞超极化。最相关的阿片类镇痛药以激动剂方式与中央和周围神经系统中的MOP受体结合，以引起镇痛。mop激活抑制了上升疼痛途径，包括穿过脊髓，脑干，丘脑和皮质的神经元[14]。阿片类拖把激动剂还激活涉及脑干的抑制性下降疼痛途径。外周科受体受体也可能在组织损伤和炎症部位介导镇痛。拮抗剂与受体结合，但没有产生功能反应，同时阻止激动剂与该受体结合（纳洛酮）[13]。部分激动剂与受体结合，但无论服用多少药物（丁丙诺啡），都只会引起部分功能反应。
抗癌药物不良反应模式
摘要简介：抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的：这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行，旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法：对患者进行 6 个月的随访，以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 22.0。（纽约州阿蒙克）分析数据，并以描述性统计的形式呈现。结果：每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51（平均值 ± 标准误差）种药物。所有接受抗癌化疗的患者（100%）均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准，99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法，100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的，43.53% 的反应是无法预防的。结论：在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
高温固气可逆反应热化学储能的最新进展
摘要：太阳能是一种无限的可再生能源，其开发对于支持用可再生能源替代化石燃料至关重要。太阳能可通过聚光太阳能发电 (CSP) 与热化学能储存 (TCES) 相结合的方式利用，通过可逆固气反应转换和储存聚光太阳能，从而实现全天候运行和连续生产。目前，人们正在研究高效、经济且具有长期耐久性和性能稳定性的高温 TCES 系统。事实上，人们追求的是材料在多次充放电循环中容量损失减少或没有损失的循环稳定性。目前研究的主要热化学系统包括金属氧化物氧化还原对 (MO x / MO x − 1 )、非化学计量钙钛矿 (ABO 3 / ABO 3 − δ )、碱土金属碳酸盐和氢氧化物 (MCO 3 / MO、M(OH) 2 / MO，其中 M = Ca、Sr、Ba)。金属氧化物/钙钛矿可以在开环中以空气作为传热流体运行，而碳酸盐和氢氧化物通常需要闭环操作并储存流体（H 2 O 或 CO 2 ）。天然成分的替代来源也引起了人们的兴趣，例如丰富且低成本的矿石矿物或回收废物。例如，正在研究石灰石和白云石以提供最有前途的系统之一，CaCO 3 / CaO。基于氢氧化物的系统也在取得进展，尽管最近的大多数研究都集中在 Ca(OH) 2 / CaO 上。混合金属氧化物和钙钛矿也是广泛开发和有吸引力的材料，这要归功于它们的工作温度和储能容量的可能调整。材料的形状及其稳定性对于使材料适应其在反应器（例如填料床和流化床反应器）中的集成以及确保商业使用和开发的顺利过渡至关重要。回顾了自 2016 年以来 TCES 系统的最新进展，并特别强调了它们在太阳能过程中的集成以实现连续运行。
基于针对靶向治疗应用的碎片和环化反应的新型自使性接头
开发新型的自使性接头，基于碎片和环化反应的损坏的治疗应用，由弗朗西斯科·科尔扎纳·洛佩斯（FranciscoCorzanaLópez）和埃斯特·埃斯特·吉米尼斯·莫雷诺（EsterJiménezMoreno）执导的玛丽娜·萨拉斯·库贝罗（Marina Salas Cubero）的博士学位论文（由La Rioja大学出版）识别非货币商业sinobraderivada 3.0未竞争。 div>允许超出本许可涵盖的内容，可以从版权所有者那里要求。 div>
Pd/a-Ge 双层生长和生长后退火过程中界面介导固相反应的原位研究
图 2：(a) 在 SIXS 光束线 (SOLEIL) 进行实时研究的实验装置，(b) 入射角为 α i 的掠入射散射几何。指示了反射的 x 射线束。显示了布拉格角 2 θ 处主 Pd(111) 布拉格反射的指向几何。由于掠入射几何，动量转移 q = kf − ki 与表面法线 n 成角度 θ − α i 。ki 和 kf 分别是入射和散射 x 射线束的波矢。通过扫描探测器角度 δ 和 γ 获得 XRD 图。在沉积过程中，2D 探测器监测白色矩形指示的区域。
药物安全中的预测建模：研究AI在预测不良药物反应中的使用
摘要：药物安全中的预测建模利用人工智能（AI）积极识别和减轻不良药物反应（ADR），从而大大提高了药物保护工作。通过分析包括患者人口统计学，医学历史，药物相互作用，遗传易感性和临床试验数据的大量数据集，AI算法可以识别复杂的模式并以前所未有的准确性来预测潜在的风险。这超过了传统方法的局限性，这些方法通常依赖于对不良事件报告的回顾性分析。1个机器学习技术，例如深度学习和自然语言处理，在从包括电子健康记录（EHRS），社交媒体和科学文献的各种数据源中提取有价值的见解方面发挥了关键作用。例如，深度学习模型可以分析复杂的医学图像并识别与药物毒性相关的微妙生物标志物。
DS 7-46化学反应器和反应（数据表）
化合物配方ΔHr（KJ/g）手推车（K）危险指数丙酮C 3 H 6 O -1.72 706 N乙炔C 2 H 2 -10.13 2824 E丙烯酸C 3 H 4 O 2 -2.18 789 N Ammonia NH 3 2.72 -N Benzoyl peroxolil peroxoyl peroxolc c c c c c c c 3 H 4 o 7 H 6 N 2 O 4 -5.27 1511 E Di-t-butyl peroxide C 8 H 18 O 2 -0.65 847 E Ethyl ether C 4 H 10 O -1.92 723 N Ethyl hydroperoxide C 2 H 5 O 2 -1.38 1058 E Ethylene C 2 H 4 -4.18 1253 N Ethylene oxide C 2 H 4 O -2.59 1009 N Furan C 4 H 4 O -3.60 995 N Maleic anhydride C 4 H 2 O 3 -2.43 901 N Mercury fulminate Hg(ONC) 2 2.09 5300 E Methane CH 4 0.00 298 N Mononitrotoluene C 7 H 7 NO 2 -4.23 104 N Nitrogen trichloride NCl 3 -1.92 1930 E Nitroguanidine CH 4 N 4 O 2 -3.77 1840 E辛烷C 8 H 18 -1.13 552 N邻苯甲基酸C 8 H 4 O 3 -1.80 933 N RDX C 3 H 6 N 6 N 6 N 6 N 6 N 6 N 6 -6.78 2935 E银叠氮化物AGN 3 -2.05> 4000 E TRINITROTORYEN