设计高活性催化剂的关键是确定活性的来源。然而,这仍然是一个挑战。[8,9] 特定催化剂的活性传统上与其表面性质有关。因此,具有大表面积、良好导电性和高迁移率的材料被认为是良好的催化剂,因为它们具有丰富的活性位点,有利于氧化还原反应中中间体的吸附和电子转移。这是广泛使用的催化剂合成策略的动机,例如纳米结构化、掺杂、合金化或添加缺陷。每种方法都旨在暴露优先晶体表面或对其进行工程改造以提高其活性。[10–12] 然而,从设计的角度快速准确地确定活性位点的位置仍然是一项艰巨的任务,这使得从许多潜在的有趣材料中发现高性能催化剂成为一项挑战。拓扑材料具有稳健的表面态和高迁移率的无质量电子。 [13–15] 此外,无论是从理论还是实验角度,许多最先进的催化剂(如 Pt、Pd、Cu、Au、IrO 2 和 RuO 2 )都被认为具有拓扑衍生的表面态 (TSS)。[16,17] 因此,有证据表明 TSS 在催化反应中发挥着重要作用。[18,19] 此类状态主要由
• 双子座任务期间的旋转系留太空舱实验 • 小型一次性部署系统 (SEDS) – SEDS 1:使用 20 公里系绳使小型有效载荷脱离轨道 – SEDS 2:演示了 20 公里系绳的控制部署 – PMG:使用 500 米导线演示了电动力学物理基础知识 • 航天飞机系留卫星系统 (TSS) - 20 公里绝缘导电系绳 – TSS-1:部署 200 米,演示了稳定的动力学和回收
抽象线性缩放关系(LSR)和Brønsted - Evans - Polanyi(BEP)或过渡状态缩放(TSS)关系有助于电子能量的预测。然而,温度效应和指数前通常被视为跨金属表面和同源系列的常数。振动缩放关系(VSR)提供了确定此类参数的方法。过渡状态振动缩放关系(TSVSR)在局部最小值和AH X(A = C,N,O)表面扩散的局部最小值状态与BEP关系相关,并扩展到热化学性质缩放。使用密度功能理论(DFT),我们将TSVSR扩展到过渡金属表面上的AH X脱氢反应,将局部最小值的振动模式与过渡状态相关。我们首先通过使用Slater-Koster结构因子并通过晶体轨道重叠种群(COOP)分析(COOP)分析(COOP)分析和能量重叠积分积分来预测TSS关系的斜率。此外,我们发现了通用的热化学性质缩放,从而使熵和温度校正能够估算到同源系列中的焓。我们证明了固有电子屏障低的反应中的显着振动校正,并且在金属和AH X吸附物的简单脱氢反应的固定前差异很大。
在西孟加拉邦的12个地区进行了一项调查,以识别精英柠檬基因型,从而鉴定了52个加入的鉴定,这些加入进一步通过使用22个定量特征进行描述性分析,层次群集分析,鉴别分析,相关性分析和主要成分分析和主要成分分析和Biplot分析和Biplot和Biplot分析。在12个定量字符中观察到了广泛的变化,即果实体重,果皮厚度,果汁重量,果汁量,果汁百分比,每种水果的种子数量,种子重量,种子长度,种子宽度,TSS:酸比,总糖和非还原糖导致层次聚类分析这些集群分析到20个集群。通过规范判别分析负责这种聚类的主要特征是水果长度,果汁量,果汁百分比,种子长度和TSS:酸。主成分分析(PCA)解释了七个组件,累积方差为77.432%。然而,双层分析揭示了评分图不同象限中存在的基因型具有较高的定量特征值,保留在相应的载荷图中。从这项研究中可以得出结论,可以利用柠檬基因型中发现的可变性,以选择精英材料,以进一步保守,详细的评估和作物改进计划中的利用率。
新鲜无花果被认为是一种极易腐烂的水果,保质期较短。因此,有必要在收获前和收获后寻找创新策略来提高其质量并延长其保质期。这项研究的目的是研究在收获前用两种浓度(1 和 2 mM)的草酸(AO)通过叶面施用处理的 Calabacita 品种新鲜无花果的收获后行为。共进行了 3 次独立应用,第一次是在无花果生长从 II 期转变为 III 期时,接下来的两次应用间隔 7 天。每种处理的果实在商业成熟时采摘,并在 1 ºC 和 90% 相对湿度的条件下储存 10 天。在第 0、7 和 10 天采集样本,并在每个日期测定重量、大小、总可溶性固体 (TSS)、可滴定酸度 (TA)、总酚、总抗氧化活性 (DPPH) 以及抗坏血酸过氧化物酶 (APX)、过氧化氢酶 (CAT) 和过氧化物酶 (POD) 的酶活性。结果表明,在两种浓度的 OA 下,无花果在整个储存过程中的重量、尺寸和 TA 均较高,而 TSS 含量较低。贮藏期间AO处理提高了CAT和APX活性,但对果实的非酶抗氧化系统没有影响。因此,我们可以得出结论,OA应用可以提高新鲜无花果的品质并增加其存储容量。
抽象的不加选择的电池浪费是危害人类健康和环境的巨大问题。这项研究旨在分析Ogun State的电池回收利用污染的健康影响,该公司拥有各种各样的电池回收行业。在该研究地点,在湿和干燥的季节中研究了40种水样品,以评估电池回收废物对地下水的影响。除TSS外,地下水的生理化学参数随季节而变化,并且在允许的极限范围内。The electrical conductivity (EC), turbidity, Phosphorus, Biochemical oxygen demand (BOD), Dissolve oxygen (DO), and Total suspended solid (TSS) within the study year ranges from 51.00 - 178.22 S/cm, 2.26 - 2.36 NTU, 0.089 - 0.66 mg/L, 13.3 - 14.2 mg/L, 5.06 - 5.67 mg/l和78.0-88.4 mg/l。Furthermore, the average concentrations (in ppm) obtained for Mn, Cu, Zn, Ni, Cd, As, Fe, Pb, Cr, and Co are 0.407 – 0.42, 0.355 – 0.369, 0.179 – 0.225, 0.061 – 0.265, 0.366 – 0.464, 0.488 – 0.631, 0.544 – 0.601, 0.481 - 0.576,0.284 - 0.334,0.3 - 0.382。重金属污染指数(HPI)值在3.880到4.528之间表示重金属污染的水平最小,但是水质指数(WQI)得分范围为124.68至131.46,表明潜在的环境危害。关键字:电池废物,重金属,物理化学参数和电池回收。简介
新南威尔士州共有 23 项全政府资格预审方案,其中至少有 7 项方案可供机构获取顾问和临时工。分析主要侧重于方案 5:由全州部门 (TSS) 实体采购的绩效和管理服务 (P&MS),并且在此范围内主要侧重于顾问而非更普遍的专业服务。分析还侧重于方案 7:临时工,并在相关情况下额外参考了特定职业的方案。(方案 7 临时工资格预审方案(方案 7)是针对公共部门使用的后台(非前线)临时工的强制性全政府方案。)
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题,因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术,以建模,监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述,从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法,包括随机森林(RF),支持向量机(SVM),梯度提升机(GBM)和广义线性模型(GLM)来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值,SDM统计软件包用于结合不同的方法,以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明,在2008年,RF模型执行了最佳(AUC = 0.92,TSS = 0.82和Kappa = 0.96),而在2023年,GBM模型显示出较高的性能(AUC = 0.95,TSS = 0.79,和Kappa = 0.95)。因此,出现了合奏模型的利用是一种有效的方法,可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型,获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高,到2023年。此外,考虑到气候场景和占据的土地利用变化,预计到2038年,研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23%。考虑了合奏模型的可靠结果,该模型提供了降低的不确定性,可以实施有效的计划,最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
2023 年 7 月 26 日 (U) 目录: 1. (U) 范围说明 2. (U) 警告和咨询 3. (U) 摘要 4. (U) 详情:按地区划分的每月事件 5. (U) 附录 A:海盗和海上武装抢劫统计和趋势 6. (U) 附录 B:定义和来源 7. (U) 附录 C:有效的美国海事咨询 1. (U) 范围说明 (U) 全球航运威胁 (WTS) 报告提供了过去 30 天内全球商船、航运业和其他海事利益相关者面临的威胁信息。本报告主要用于告知商船海员和海军部队。 2. (U) 警告、咨询和警报:有关有效咨询,请参阅附录 C。 3. (U) 摘要: A. (U) 秘鲁:7 月 24 B. (U) 马来西亚:7 月 23 日,四名劫匪在新加坡海峡分道通航系统 (TSS) 西行航道上登上一艘由拖船拖曳的驳船。C. (U) 菲律宾:7 月 23 日,不明人数的劫匪在八打雁锚地登上一艘停泊的液化天然气运输船。D. (U) 印度尼西亚:7 月 23 日,三名武装劫匪在苏门答腊塔拉汉锚地登上一艘停泊的油轮。E. (U) 印度尼西亚:7 月 22 日,四名手无寸铁的劫匪在新加坡海峡分道通航系统 (TSS) 东行航道上登上一艘正在航行的散货船。
热应激是影响全球小麦产生和生产力的关键因素。在这项研究中,在500种研究的种质系中,分析了126种小麦基因型在十二个不同的环境条件下生长的小麦基因型。使用五个生化参数,包括谷物蛋白含量(GPC),谷物淀粉糖含量(GAC),谷物总溶解糖(TSS),晶粒铁(FE)和六含锌(Zn)含量分析(六)多型GWAS(M),使用35 K单核苷酸多态性(SNP)基因分型测定和性状数据(包括谷物蛋白含量(GPC),谷物淀粉糖含量(GAC),谷物总糖(TSS),六个多型GWAS(M)含量GWAS(M),这揭示了与晶粒质量参数相关的67个稳定的定量性状核苷酸(QTN),解释了在热应激条件下的3%至44.5%的表型变化。通过考虑至少三个GWAS模型和三个位置的共识结果,最终的QTN被降低至16个,其中12个是新的发现。值得注意的是,分别通过高素质等位基因聚合酶链反应(KASP)方法验证了两个分别与晶粒Fe和Zn相关的新标记,即AX-94461119(AX-94461119(染色体2A)和AX-95220192(染色体7D)。候选基因,包括含P环的核苷三磷酸水解酶(NTPases),Bowman-Birk型蛋白酶抑制剂(BBI)和NPSN13蛋白。这些基因可以作为增强质量特征和未来小麦改善计划中耐热性的潜在目标。