XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTwist
金纳米棒手性种子生长为具有等离子体光学活性的四重扭曲纳米粒子
一种制备具有手性形态的稳定无机纳米粒子的稳健且可重复的方法可能是这些材料实际应用的关键。本文介绍了一种制备四重扭曲金纳米棒的优化手性生长方法，其中使用氨基酸半胱氨酸作为不对称诱导剂。在半胱氨酸作为手性诱导剂、抗坏血酸作为还原剂的情况下，反复还原 HAuCl 4 后发现在单晶纳米棒表面形成了四个倾斜的脊。通过对晶体结构进行详细的电子显微镜分析，提出不对称性是由于初始纳米棒上形成了突起（倾斜脊）形式的手性面，最终导致扭曲的形状。半胱氨酸的作用是协助对映选择性面演化，密度泛函理论模拟的表面能支持了这一观点，表面能随着手性分子的吸附而改变。因此，R 型和 S 型手性结构（小面、梯田或扭结）的发展将不相等，从而消除了 Au NR 的镜像对称性，进而导致具有高等离子体光学活性的明显手性形态。
情节扭曲：当RNA证据挑战我们对DNA结果的期望时，Alexandra Richardson，MS； Terra Brannan，博士； Colin Young博士； Marcy Richa
情节扭曲：当RNA证据挑战我们对DNA结果的期望时，Alexandra Richardson，MS； Terra Brannan，博士； Colin Young博士； Marcy Richardson博士； Carrie Horton，MS-CGC； Heather Zimmermann，博士背景：配对的DNA和RNA测试（DGT-RGT）通过检测位于标准的下一代序列（NGS）捕获以外的剪接变体和提供变体分类中的证据范围来提高DNA结果的准确性。DGT-RGT的另一个好处是识别导致意外或非常规剪接事件的变体。在这里，我们提出了一个变异级别的病例系列，该病例序列突出了通过DGT-RGT在一个临床诊断实验室中鉴定出的意外RNA发现。变体呈现：变体1-NF1 C.888+2T> C会影响剪接供体部位内的规范位置，从而根据当前ACMG指南将其分类为病原（LP）。最近的研究表明，+2位置的T> c取代能够在某些基因组环境中产生野生型转录本。DGT-RGT并未确定与该变体相关的明显异常剪接，这与载体中缺乏神经纤维瘤病一致。变体2- BRIP1 c.727a> g（p.i243v）是中期错义变化，在硅剪接站点中，该算法预测了创建强大的de从头供体站点。RNA研究证实了这种新型供体部位的使用，但出乎意料地表明，外显子内的现有隐性受体位点同时被激活，从而有效地在外显子内产生了伪内龙。在计算机剪接算法中预测了新型U2受体位点的创建。变体3＆4 NF1 C.5750-184_5750-178 duptttcttc和atm c.3480g> t（p.v1160v）分别是内含子和同义中的中性和同义性中性变化。RNA测试确定了使用远处的隐性受体部位引起的异常转录本。这两个变体都会增加神秘受体上游隐秘的多吡啶氨酸段中的嘧啶含量。多嘧啶界是受体剪接位点识别中的重要组成部分，但据我们所知，尚未据报道隐性多吡啶氨酸裂纹激活作为异常剪接的机制。变体5＆6 -BRCA2 [C.6816_6841+1534DEL1560; c.6762delt]和APC c.1042c> t（p.R3248*）预计由于过早终止密码子（PTC）而导致无义介导的衰减（NMD），因此根据ACMG指南将其归类为致病性。然而，RNA测试表明，这些变体引起了框架内的剪接事件，从而去除了PTC，这一发现与载体中相关的基因 - 疾病表型不存在一致。变体7- lztr1 c.2232g> a（p.a744a）是一种高频同义词，位于内含子的下游，它通过毫无常见的U12剪接体剪接。RNA测试表明，新型U2受体位点经常与现有的上游，隐秘的U2供体站点一起使用，但仅在某些个体中。其他具有低级异常剪接的概率对于弱化隐秘的U2供体部位的常见多态性是纯合的。结论：据我们所知，这是影响内含子的U2/U12-身份的单个核苷酸变化的第一个例子，它也例证了转录组中的个体变异性。
AOTG 提供与众不同的增长战略
乍一看，AOTG 的最大持股与成长型投资组合中常见的大盘股公司相同，包括 Alphabet、微软和亚马逊。但该基金的最大持股还包括高通 (QCOM) 和超微半导体 (AMD)——这些公司的年增长率为 35% 至 80%。他们每年的收入已经达到数十亿到数百亿美元，考虑到他们的盈利能力和增长率，他们的估值相对较低。按照名单往下看，还有一些独特的中型和小型股，使 AOTG 有别于其他成长型基金。其中包括 Sterling Check (STER)、Toast (TOST)、LendingClub (LC) 和 DLocal (DLO)。
CSET-Silicon-Twist-1.pdf
在过去五年中，中国人民解放军 (PLA) 在采用人工智能进行战斗和支援方面取得了重大进展。中国领导人普遍预计人工智能将引领军事“智能化”，其特点是无处不在的传感器网络、更频繁的机器对机器交战和更快的作战节奏。1 但解放军在人工智能和相关技术方面的进步很大程度上取决于能否继续获得一类特殊的半导体——人工智能芯片——这些芯片用于训练先进的机器学习系统。通过分析解放军部队和国有国防企业在 2020 年授予的 24 份公共合同，本政策摘要对中国军方如何获得这些设备进行了有限但详细的分析。
CSET - 硅扭曲
在过去五年中，中国人民解放军 (PLA) 在采用人工智能进行战斗和支援方面取得了重大进展。中国领导人普遍预计人工智能将开启军事“智能化”，其特点是无处不在的传感器网络、更频繁的机器对机器交战和更快的作战节奏。1 但解放军在人工智能和相关技术方面的进步很大程度上取决于能否继续获得一类特殊的半导体——人工智能芯片——这些芯片用于训练先进的机器学习系统。通过分析解放军部队和国有国防企业在 2020 年授予的 24 份公共合同，本政策摘要对中国军方如何获得这些设备进行了有限但详细的分析。
基于超扭转分数阶滑模控制的最优模型预测调节直流微电网直流侧电压
摘要：本文旨在从本质上调节电力系统扰动条件下直流微电网的直流母线电压。因此，提出了一种新型最优模型预测超扭转分数阶滑模控制 (OMP-STFOSMC)，用于三相交流-直流转换器，可有效提高微电网的稳定性和动态性能。传统的模型预测控制器严重影响动态稳定性，导致过冲、下冲和稳定时间过长。可以用滑模控制器代替这些传统控制器，以适当解决此问题。传统滑模控制器的主要缺点是控制信号中的高频抖动，这会影响系统，并且使其在实际应用中不令人满意且不可行。所提出的 OMP-STFOSMC 可以有效提高控制跟踪性能并减少高频抖动问题。随机分形搜索 (SFS) 算法因其高探索性和良好的局部最优规避能力而被用于最佳地调整控制器参数。考虑不同的运行条件来评估所提出的控制器的动态和无抖动性能。通过比较分析的仿真结果，可以观察到所提出的OMP-STFOSMC具有更好的动态稳定性特性。关键词：直流微电网，跟踪性能，抖动问题，OMP-STFOSMC，SFS算法
交替扭曲Quadrilayer石墨烯中相关性的出现
最近，交替的Twist多层石墨烯（ATMG）已成为Moiré系统家族，它们与扭曲的双层石墨烯共享几种基本特性，并有望在魔术角附近托管类似强的Electron-Electron相互作用。在这里，我们研究了交替的扭曲Quadrilayer石墨烯（ATQG）样品，扭曲角为1.96°和1.52°，它们从1.68°的魔法角度略微去除。在较大的角度，我们才发现仅当ATQG被掺杂而没有超导性的签名时，我们才能发现相关绝缘子的特征，而对于较小的角度，我们找到了超导性的证据，而相关绝缘体的符号则弱化。我们的结果提供了对ATMG相关相的扭曲角依赖性的见解，并阐明了魔术角范围边缘的中间耦合方案中相关性的性质，在魔术角范围的边缘范围内，分散和相互作用的相同顺序相同。
Twist Bioscience 文库制备和靶标富集检测试剂盒是一款高度模块化的靶标富集下一代测序 (NGS) 试剂盒，具有
Twist Bioscience 文库制备和靶向富集检测是一种高度模块化的靶向富集下一代测序 (NGS) 试剂盒，具有从固定面板到全外显子组测序的各种应用。该试剂盒利用基因组 DNA (gDNA) 的片段化、连接和扩增来制备 NGS 文库，并利用基于珠子的杂交文库捕获来富集文库。Twist Bioscience 为用户提供了高度的灵活性，以满足实验室的需求，包括酶促或机械片段化、使用 Twist 全长组合双 (CD) 索引适配器或通用双索引 (UDI) 引物的两组不同的索引化学反应、单重或多重富集选项、用于文库富集的市售固定面板和定制面板选项，以及“标准”16 小时杂交选项或可运行 15 分钟至 4 小时的“快速”杂交选项。整个手动文库制备和靶向富集方案可以在最短一天或最多三天内完成。
扭曲的范德华异质结构中的超导量子干扰
摘要：我们证明了约瑟夫森连接和超导量子干扰装置（Squid）的形成，使用干燥转移技术堆叠并确定性地错误地对机械地位，机械地对2的NBSE 2的植物进行了非对齐。发现所得扭曲的NBSE 2-NBSE 2连接的当前 - 电压特性对晶体学轴的未对准角度敏感，打开了一个新的控制参数，以优化设备性能，这在薄纤维 - 模拟式固定的连接处不可用。随后已经实施了单个光刻过程，以将约瑟夫森连接塑造成典型的环形区域约25μm2的鱿鱼几何形状，并且较弱的环节宽约600 nm。在t = 3.75 k时，在应用的磁场中，这些设备分别显示出较大的稳定电流和电压调制深度，分别为δi c〜75％和δv〜1.4 mV。关键字：范德华异质结构，约瑟夫森交界处，超导量子干扰装置，二维材料，NBSE 2 S