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在每个采样日（第1、2、3、5和7天），除了描述的标准测定程序外，还准备了确认板，以确认每个目标微生物的生长，通过将每种产物的环将每种产物的循环连接到适当的琼脂培养基上，然后在正确的温度下孵育。参考方法平台仅在第15天后根据欧盟指令进行。将候选方法的结果与ISO 4833-1：2013进行了比较。也为每个矩阵执行了一种特定的第二个参考方法，如表1所示。阈值RLU值（thr。rlus）在左侧的第三列中提供。表1：测试的所有基质和生物的接种摘要（每个基质，条件，重复和参考方法在矩阵研究中评估）。
官能团在还原石墨烯氧化物基质中对锂离子电池中高能阳极的影响
锂离子电池（LIB）的大多数高容量阳极材料需要碳质基质。在这种情况下，一种有希望的材料是氧化石墨烯（RGO）。在此，我们介绍了RGO对其物理化学特性（例如结晶度，特定表面积），电导率和电化学静态/划界行为等不同还原度的影响。发现在惰性和减少气氛下进行的热处理将RGO的远距离顺序提高到700°C的温度。在1000°C左右的温度下，结晶度降低。随着氧含量的降低，可以观察到周期1期间不可逆能力的线性降低，并且电导率的显着增加。尽管表面积增加，但可以观察到不可逆转的能力下降，这表明氧含量对容量损失的影响越明显。因此，由于降低热量，可逆能力不断增加至碳含量为84.4％。与期望相反，能力随着进一步的降低而降低。这可以通过将可逆的官能团的丧失和远程顺序降低，这可以解释，如DQ/DU分析与XRD分析结合得出的那样。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ace70a]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
LRTM：分子相互作用预测的左右过渡矩阵
摘要 - 分子相互作用对于大多数生物学过程至关重要。发现和鉴定分子之间的潜在关联可以提供对生物学探索，诊断和治疗性干预措施以及药物开发的见解。到目前为止，已经提出了许多相关的计算方法，但是其中大多数通常仅限于特定域，并依靠复杂的预处理程序，这限制了模型将其应用于其他任务的能力。因此，探索准确预测潜在关联的广义方法仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了用于分子相互作用预测的左右过渡矩阵（LRTM）。从扩散模型的角度来看，我们构造了两个过渡矩阵，以建模无向图信息传播。这允许建模链接的过渡概率，从而有助于分子两部分网络中的链接预测。广泛的实验结果表明，所提出的LRTM算法的性能优于比较方法。此外，所提出的算法具有交叉任务预测的潜力。此外，案例研究表明，LRTM是可以有效地应用于实际应用的强大工具。
M/EEG 信号的对称正定矩阵上的 Sliced-Wasserstein
在处理脑电图或脑磁图记录时，许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中，我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法，并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说，我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离，该距离具有强大的理论保证。然后，我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测，并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后，我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
量子电路酉矩阵生成扩展方法
摘要：本文对量子电路酉矩阵的自动生成进行了研究。我们认为量子电路分为六种类型，并给出了每一种类型的酉算子表达式。在此基础上，提出了一种计算电路酉矩阵的详细算法。然后，对于由量子逻辑门组成的量子逻辑电路，引入一种利用真值表计算量子电路酉矩阵的快速方法作为补充。最后，我们将所提算法应用于基于NCT库（包括非门、受控非门、Toffoli门）和广义Toffoli（GT）库的不同可逆基准电路并给出实验结果。关键词：量子电路，酉矩阵，量子逻辑门，可逆电路，真值表。
相同粒子的真空和工艺矩阵的操作解释
量子开关的一个有趣方面是它会引起量子操作序的叠加。在最近的一项工作 [ 9 ] 中，详细讨论了量子操作序的叠加和时空中因果序的叠加之间的区别，并证明了后者原则上只能在量子引力的背景下实现（参见 [ 10 , 11 , 12 ]）。对量子开关因果结构的详细分析揭示了过程矩阵描述的一个重要的定性方面——为了正确解释任意过程的因果结构，有必要引入量子真空的概念作为一种可能的物理状态。否则，过程矩阵形式主义的简单应用可能会得出一个误导性的结论，即平坦时空中的量子开关实现具有真正的时空因果序叠加。这表明了真空概念在量子信息处理中的重要性。关于真空在量子电路和光学实验中的一般作用，分别参见[13]和[14,15]及其参考文献。
过程矩阵的单次判别策略
因果关系这一主题最近在量子信息研究中引起了广泛关注。这项工作研究了过程矩阵之间的单次判别问题，这是一种定义因果结构的通用方法。我们提供了正确区分的最佳概率的精确表达式。此外，我们提出了一种使用凸锥结构理论实现此表达式的替代方法。我们还将判别任务表示为半正定规划。因此，我们创建了 SDP 来计算过程矩阵之间的距离，并根据迹范数对其进行量化。作为一个有价值的副产品，该程序找到了判别任务的最佳实现。我们还发现了两类可以完美区分的过程矩阵。然而，我们的主要结果是考虑与量子梳相对应的过程矩阵的判别任务。我们研究了在判别任务期间应使用哪种策略（自适应或非信号）。我们证明了无论选择哪种策略，区分两个过程矩阵为量子梳的概率都是相同的。
使用液相色谱 - tandem质谱法
摘要：碳水化合物是本质上最丰富的生物分子，特别是在几乎所有植物和真菌中都存在多糖。由于其组成多样性，聚糖分析仍然具有挑战性。与其他生物分子相比，碳水化合物的高通量分析尚未开发。为了解决分析科学中的这一差距，我们开发了一种多重，高通量和定量方法，用于食品中的多糖分析。具体而言，使用非酶促化学消化过程将多糖解散，然后使用高性能液相色谱 - Quadru-飞机飞行时间质谱法（HPLC-QTOF-MS）进行寡糖手指。基于产生的寡糖的丰富性，进行了无标签的相对定量和绝对定量。方法验证包括评估一系列多糖标准和早餐谷物标准参考材料的恢复。9种多糖（淀粉，纤维素，β-葡聚糖，曼南，Galactan，Arabinan，xylan，xyloglucan，chitin）通过足够的准确性（5-25％偏差）和高可重现性成功地定量（2-15％CV）。此外，该方法还用于识别和定量多种食品样品集中的多糖。使用外部校准曲线获得了苹果和洋葱的9种多糖的绝对浓度，其中某些样品在某些样品中观察到了各种差异。■简介本研究中开发的方法将提供互补的多糖级信息，以加深我们对饮食多糖，肠道微生物群落和人类健康的相互作用的理解。
甘油基质与 AgNW 电极
电子纺织品[5] 柔性触摸界面[6] 软机器人[7] 医疗监测[8] 和能量收集。[9] 智能材料在这些应用中占有重要地位。它们可以被描述为对外部刺激（以化学或物理刺激的形式）做出反应的材料，从而导致材料特性发生特定变化。如今，已经开发出多种智能聚合物材料，用于电容式或电阻式压力传感器以及湿度检测等应用。相对湿度是从农业生产到医疗监测等不同领域需要考虑的重要参数。[10,11] 人们提出了各种湿度传感器，它们具有多种传感技术，例如电容式、电阻式、电磁式、重量法和光学读数。[12,13] 电容式湿度传感器由夹在两个电极之间的活性传感材料制成。对于这种类型的传感器，人们实施了不同的方法来提高其灵敏度。第一个重要因素是传感材料的物理性质。许多研究人员对金属有机骨架 (MOF) 的使用很感兴趣，因为它们具有高孔隙率和高比表面积，可用于