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超级电容器应用的合成ZnS微球的电化学性能
将来非常需要综合的能源转换和存储机制来满足能源消耗的需求。目前的调查是为了探索在该领域具有巨大潜力的材料。本研究探讨了硫化锌（ZNS）作为超级电容器电极的电荷储存行为。合成是通过成本效益，高效和直接反射方法完成的。合成的ZnS纳米颗粒表现出极好的结晶度，平均水晶大小为17 nm，并且具有微球形态和微球形态传递了74 fg –1在电流密度下1 Ag –1的74 fg –1，而72 fg –1在扫描速率为1 mvs –1的速度速率范围内的速度能力以及对合成的能力的出色速率ands and synessn and synessn ands and ands ands and and and and an 贮存。
基于植物成分的纳米颗粒的绿色合成
1 Department of Pharmacy, University College of Technology, Osmania University, Amberpet, Hyderabad, Telangana 500007, India 2 Department of Pharmaceutical Analysis, MB School of Pharmaceutical Sciences, Mohan Babu University (Erstwhile Sree Vidyaniketan College of Pharmacy) Tirupati, India 3 Department of Pharmaceutical Analysis, Annamacharya College of Pharmacy, RAJAMPET-516126，印度安得拉邦4 4主要科学家，Cervel Therapeutics，222 Jacobs St. St. Suite 200，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿02141，美国5 Vishwakarma University，Pune-48，Pune-48，Maharashtra，印度Maharashtra，印度MAHARASHTRA，印度6号，Neem al neem al neem and rafles，Rafra and rafla 301705，印度7七山药学院（自治）的药物系
产品合成化学生物学工具化合物
生物活性天然产品一直是化学生物学新型生物学功能的重要指标。同时，他们推动创新推进合成有机化学。该讲座将说明几个案例研究，例如微生物果蝇甲烷酸，藻类生长因子thallusin和源自源自海洋毒素jasplakinolide的细胞骨架照片开关，以证明与化学生物学一起使用新颖的工具化合物，可以证明与化学生物学合成如何能够与众不同。
telborg邮件 - 气候融资，碳去除和生物多样性，政府行动 - 政策与资金，氢与合成燃料，核和地热能，可再生能源和能源存储，AI＆Robotics，材料和关键矿物
气候金融，清除碳和生物多样性，政府行动 - 政策与资金，氢与合成燃料，核和地热能，可再生能源和能源储存，AI和机器人，材料和关键矿产，生物供气候
和γ-通过新生聚（乙烯基...
聚合条件：溶剂：水（35毫升），压力：20 bar，发起者：硫酸钾（KPS），表面活性剂：五氟氯辛酸铵酸铵盐（APFO）（启动器浓度为10倍），速度：750 rpm; A来自GPC（DMF，40 O C，PS标准，RI检测器）（ɖ：多分散指数）; b来自DSC：加热和冷却周期从30到200 O C，10 O C/min。（T M：熔化温度和T C：结晶温度）； C使用以下公式从1 H NMR确定：[ʃ2.92ppm/（ʃ2.92ppm +ʃ2.26ppm）] x 100; d使用以下公式46：f（β）=aβ /（1.3aα +aβ）d ftir d;其中α和Aβ分别对应于763和840 cm -1频段的FTIR光谱中的吸收率； E来自FTIR（CM -1）：α763，β840和γ1233。
Weiheng Chen Synbiobeta 2025：全球合成生物学会议Weiheng ChenSynbiobeta 2025：全球合成生物学会议
Wilson Sonsini自豪地赞助Synbiobeta 2025：全球合成生物学会议，生物学成为蓝图和人类创新，工匠。参加此事件，以进行无与伦比的四天峰会，以研究合成生物学。探讨为什么在速度和可访问性飙升的同时阅读，写作和编辑DNA的成本下降。可以深入了解诸如细胞疗法，疫苗和生活药物之类的最先进的医疗进步。发现公司如何利用生物学生产基于生物的喷气燃料，纺织品，混凝土以及其他化学物质和材料。与开拓性的企业家互动，制作创新食品，农作物和香水。加入我们，查看这些技术在塑造可持续制造生态系统中的潜在应用。折扣通行证可用于公司参与者，请联系营销以获取更多信息。
评估使用扩散降解概率模型
生成的AI模型，例如稳定的扩散，DALL-E和MIDJOURNEY，最近引起了广泛的关注，因为它们可以通过学习复杂，高维图像数据的分布来产生高质量的合成图像。这些模型现在正在适用于医学和神经影像学数据，其中基于AI的任务（例如诊断分类和预测性建模）通常使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNNS）和视觉变形金刚（VITS）（VITS），并具有可解释性的增强性。在我们的研究中，我们训练了潜在扩散模型（LDM）和deno的扩散概率模型（DDPM），专门生成合成扩散张量张量成像（DTI）地图。我们开发了通过对实际3D DTI扫描进行训练以及使用最大平均差异（MMD）和多规模结构相似性指数（MS-SSSIM）评估合成数据的现实主义和多样性来生成平均扩散率的合成DTI图。我们还通过培训真实和合成DTI的组合来评估基于3D CNN的性别分类器的性能，以检查在培训期间添加合成扫描时的性能是否有所提高，作为数据增强形式。我们的方法有效地产生了现实和多样化的合成数据，有助于为神经科学研究和临床诊断创建可解释的AI驱动图。
化学合成和水的酶工程...
酶工程是增强生物催化性能并优化基于蛋白质的材料的强大方法。本研究采用祖先序列重建（ASR），合理设计和过程条件优化，以提高酶稳定性，催化效率和功能特性。探索了四个关键领域：用于手性胺合成，酶促酰胺键的形成，Baeyer-Villiger氧化选择性控制和基于蛋白质的含水材料的跨激酶工程。 为了增强来自硅杆菌pomeroyi（SP -ATA）的ω-转氨酸酶的热稳定性和底物范围，使用ASR来识别稳定突变，从而提高其工业适合性。 为酰胺键的形成，有理设计优化了铜绿假单胞菌N-酰基转移酶（PA AT），并与氯瓜羧酸还原酶还原酶（CAR SR -A）的蛋白质rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus的腺苷酸化结构域相结合。 工程的Y72S/F206N变体显着提高了与药物相关的羧酸的转化率，为化学合成提供了可持续的替代品。 在Baeyer-Villiger氧化中，研究了过程优化以控制区域选择性。 从杆菌和节肢动物物种中工程的Baeyer-Villiger单加氧酶（BVMO）通过增加氧气的可用性，将产品分布转移到了“正常”的内酯。 用于基于蛋白质的吸水材料，patatin诱变改变了带电的氨基酸组成。探索了四个关键领域：用于手性胺合成，酶促酰胺键的形成，Baeyer-Villiger氧化选择性控制和基于蛋白质的含水材料的跨激酶工程。为了增强来自硅杆菌pomeroyi（SP -ATA）的ω-转氨酸酶的热稳定性和底物范围，使用ASR来识别稳定突变，从而提高其工业适合性。为酰胺键的形成，有理设计优化了铜绿假单胞菌N-酰基转移酶（PA AT），并与氯瓜羧酸还原酶还原酶（CAR SR -A）的蛋白质rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus rugosus的腺苷酸化结构域相结合。工程的Y72S/F206N变体显着提高了与药物相关的羧酸的转化率，为化学合成提供了可持续的替代品。在Baeyer-Villiger氧化中，研究了过程优化以控制区域选择性。从杆菌和节肢动物物种中工程的Baeyer-Villiger单加氧酶（BVMO）通过增加氧气的可用性，将产品分布转移到了“正常”的内酯。用于基于蛋白质的吸水材料，patatin诱变改变了带电的氨基酸组成。如分子动力学模拟所证明的那样，富含LYS和ASP的变体增加了吸收吸水，这证明了酶工程在可持续吸收材料开发中的潜力。这项研究整合了计算和实验酶工程策略，以改善化学合成和功能性生物材料的生物催化，为工业生物技术和可持续材料科学提供新颖的解决方案。
AI在混合学习中的作用：系统文献评论
综合数据的发展和适应性的增长引起了人们对数据缺乏逻辑持续性的关键关注。在研究合成数据的一些核心承诺时，该对话论文旨在揭示进一步去政治化合成数据的潜在危害。借助合成数据，引入了技术机会，这些机会有望解决对培训AI模型所需数据的不断增长的需求。此外，对合成数据训练的模型被称赞为更精确和有效，同时带来比收集的数据便宜的模型（ZEWE 2022）。使用此对话论文，我旨在细微差别综合数据使针对AI驱动技术的批评复杂化的方式。我建立了关于综合数据承诺和危险辩论的两个要素的论点。第一个是数据稀缺性的概念 - 通常利用来主张实施和进一步开发合成数据来训练定制模型。第二，我讨论了数据污染和合成数据污染的关注点。通过这些入口点，我认为合成数据重新点燃了先前由学者在关键数据和监视研究领域提出的问题。因此，本对话论文的目的是呼吁对合成数据作为生存信息的批判性理解，就像收集的数据一样，并在模拟环境的背景下考虑合成数据及其发电的条件。