引言纳米技术代表了一个快速增长的领域,在催化,太阳能,废物管理和传感技术中采用了不同的应用。在医疗领域,纳米材料用于药物输送,疾病诊断,心血管疾病的治疗,伤口愈合和抗菌剂的发育。纳米颗粒,尤其是使用贵金属合成的纳米颗粒,表现出在单个分子或散装金属中未发现的独特物理化学特性。Silver nanoparticles, in particular, are widely used due to their versatile applications.然而,纳米颗粒合成的常规方法是昂贵且对环境毒性的,因此需要探索替代性,环保合成方法。使用植物材料对银纳米颗粒的绿色合成提供了一种具有成本效益,快速和环境良性的方法。富含植物成分的植物提取物是银离子的还原剂,促进纳米颗粒合成。诸如温度,pH,植物提取物浓度和硝酸银浓度等因素会影响合成过程。Premna Integiria L.长期以来一直在传统医学中用于其抗菌和抗氧化特性。这项研究旨在使用综合假单胞菌的水叶提取物合成银纳米颗粒,并评估其物理化学特征和生物学活性。
QIAamp DNA Blood Midi 程序可产生可直接进行限制性消化或扩增的纯 DNA。使用合适的离心机转子,大约 1.5 小时内可同时制备八个样本,手动操作时间约为 30 分钟。QIAamp DNA Blood Midi 试剂盒适用于用 EDTA、柠檬酸盐或肝素处理的全血,样本可以是新鲜或冷冻的。无需分离白细胞。该程序不需要苯酚/氯仿提取或酒精沉淀,只需极少的操作。DNA 在缓冲液 AE 或水中洗脱,可直接加入 PCR 或其他酶促反应,也可以安全地储存在 –30 至 –15°C 下以备后用。纯化的 DNA 几乎不含蛋白质、核酸酶和其他污染物或下游应用的抑制剂。DNA 的大小范围高达 50 kb,主要为约 30 kb 的片段。
原子和固态自旋集合是有前途的量子技术平台,但实际架构无法解析单个自旋。不可解析的自旋集合的状态必须遵循置换不变性条件,但目前尚不清楚生成一般置换不变 (PI) 状态的方法。在这项工作中,我们开发了一种系统策略来生成任意 PI 状态。我们的协议首先涉及用工程耗散填充特定的有效角动量状态,然后通过改进的 Law-Eberly 方案创建叠加。我们说明了如何通过现实的能级结构和相互作用来设计所需的耗散。我们还讨论了可能限制实际状态生成效率的情况,并提出了脉冲耗散策略来解决这些问题。我们的协议解锁了以前无法访问的自旋集合状态,这可能有利于量子技术,例如更强大的量子存储器。
抽象有效检测油泄漏对于最大程度地减少环境破坏至关重要。这项研究介绍了一种利用深度学习的新颖方法,特别是Yolov8体系结构,并增强了用于漏油检测的先进计算机视觉技术。通过细致的数据集策划和模型训练,Yolov8模型的总体准确性(R-评分)为0.531,平均平均精度(MAP)为0.549。的性能在不同的溢出类型上有所不同,该模型在区分漏油和自然特征方面表现出明显的准确性,分别达到了高达0.75和0.68的精度和召回率,以进行光泽检测。可视化(例如盒子丢失,班级损失和混乱矩阵)提供了对模型性能动态的见解,揭示了损失的稳定下降和对时期准确性的提高。在此数据集中,测量值是由安特卫普·布鲁日(Antwerp Bruges)港口执行的无人机测量。此外,实用的应用显示了该模型在检测图像和视频数据中各种漏油类型方面的多功能性,从而确认其在环境监测和灾难响应方案中实际部署的潜力。这项研究代表着朝着更有效的漏油事件检测的重大迈进,这有助于环境可持续性和弹性工作。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
简单总结:四肢瘫痪是人类可能遭受的最严重的疾病之一,影响着全球超过 250 万人。四肢瘫痪不仅影响行动能力,还会影响自主呼吸,以至于幸存者可能依赖呼吸机,死亡率增加。虽然没有治疗方法可以恢复四肢瘫痪后的呼吸功能,但仍需要进行更多探索性研究,以确定改善四肢瘫痪呼吸功能衰退的治疗方法。在这里,我们研究了两种模拟人类损伤形式的四肢瘫痪模型,使用小鼠脊髓挫伤,位于第三颈椎节段以上(C3 模型)或第六颈椎节段以下(C6 模型)膈神经的神经支配。这些神经负责膈肌(主要吸气肌)的收缩。通过测量自主呼吸和膈肌活动,我们发现两种模型中的膈肌活动都减少,但只有 C3 模型导致自主呼吸减少,类似于四肢瘫痪人类的症状。此外,我们发现只有 C3 模型的膈肌基础收缩力下降。我们得出结论,C3 模型是探索四肢瘫痪后恢复呼吸的干预措施的合适模型。
1美国威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系,美国威斯康星州53705,美国2威斯康星大学麦迪逊分校,威斯康星州麦迪逊大学,威斯康星州53705,美国3美国神经科学系,医学院,医学和公共卫生学院威斯康星州麦迪逊,威斯康星州麦迪逊市,美国威斯康星州53705,美国5这些作者同样贡献了6个铅接触 *通信:Xinyu Zhao(Waisman中心和威斯康星大学麦迪逊大学医学与公共卫生学院神经科学系,麦迪逊大学,麦迪逊大学,麦迪逊大学,麦迪逊,麦迪逊大学,美国西澳州53705,USA; AVIAD HAI(威斯康星大学麦迪逊分校工程学院生物医学工程系,威斯康星州麦迪逊,美国53706,美国;电话:(608)890-3411;电子邮件:ahai@wisc.edu);或阿里·罗森伯格(Ari Rosenberg)(威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院神经科学系,美国威斯康星州麦迪逊市53705;电话:(608)265-5782;电子邮件:ari.rosenberg@wisc.edu)
1 过程与材料科学实验室(LSPM-CNRS UPR-3407),巴黎北索邦大学(USPN),93430 Villetaneuse,法国; anhnn@hus.edu.vn (信息来源); thanhhuyen.vltn@gmail.com(HTTN); valerie.bockelee@lspm.cnrs.fr (VB); frederic.schoenstein@univ-paris13.fr (FS) 2 越南科学技术院材料科学研究所,越南河内 Cau Giay 区 3 激光物理实验室(LPL-CNRS UMR-7538),巴黎北索邦大学(USPN),93430 Villetaneuse,法国; jeanne.solar d@univ-paris13.fr 4 Jean Lamour 研究所,UMR 7198 CNRS - 洛林大学 Artem 校区,54000 Nancy,法国 5 R&I 二氧化硅合成工程师,SOLVAY,92400 Courbevoie,法国; ch.benosman@gmail.com 6 巴塞罗那材料科学研究所(ICMAB-CSIC),UAB校区,08193 Bellaterra,西班牙; agomez@icmab.es(AG); msimon@icmab.es (MS-S.); anaesther@icmab.es (AEC) 7 PIMM、法国工艺学院、CNRS、Cnam、HESAM 大学,151 Boulevard de l'Hopital,75013 巴黎,法国; Sylvie.GIRAUL T@ensam.eu * 通信地址:silvana.mer cone@univ-paris13.fr
摘要 - 机器学习系统在实时,关键的决策领域(例如自动驾驶和工业自动化)中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络(Baynns)是估计预测不确定性的原则方法。但是,它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值,将贝恩的参数进行二进制,以及在基于Spintronics基于旋转的计算中(CIM)硬件阵列中实现它们的进一步,可以提供可行的解决方案。但是,设计用于卷积神经网络(CNN)拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的,因为它们可能需要大量的辍学模块,并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中,我们引入了MC-SpatialDropout,这是一种基于空间辍学的近似贝恩,带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外,每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍,能量消耗量为94。11×,同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
经典发动机将热量从热源转移到冷源,方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中,自然会限制发动机的最大效率,该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限,体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明,可以从量子系统中获取额外的工作能力,称为“能效”。理论上,这些发动机的运行可以分为“冲程”,以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征