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![结中结中的结的扩散
多琳的类器官以建模共同开发
标题将植物免疫带到光线-NSF -PAR
可溶[5,5] C130-D5H（1）原始分子与... -NSF-PAR
通过DNA有机半导体复合物1 的手性光电动功能
费米子三角晶格莫特绝缘子的量子气显微镜](/simg/3/3407bd287457eaf8ead75eb08d26eebd5f9c86fc.webp)
结中结中的结的扩散 多琳的类器官以建模共同开发 标题将植物免疫带到光线-NSF -PAR 可溶[5,5] C130-D5H（1）原始分子与... -NSF-PAR 通过DNA有机半导体复合物1 的手性光电动功能 费米子三角晶格莫特绝缘子的量子气显微镜
图2。在模拟时间时l = 500的快照𝜏（a）0，（b）9.8×10 6和（c）1.9×10 7的EO。217 Kymoknot确定的打结区域是红色的，而未打结的聚合物部分为218彩色蓝色。（d）沿着DNA链的3 1 219 Trefoil结中包含的珠子指数的开始（红线）和末端（蓝线），用于用于在面板中生成快照的轨迹（a，b，c）。220（e）结，n结中的珠子数量是根据（d）计算的模拟时间的函数。221
金属限制合成 ZnS2 单层催化剂用于合成二氮
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通过二维刺激的拉曼绝热通道在空间上强烈限制了原子激发
摘要：我们考虑一种通过二维刺激的拉曼绝热通道（2D搅拌）过程的亚波长超定位和原子质波的图案的方法。最初在其地面上制备的原子与Doughnut形的光学涡流泵束相互作用，而波动波则在空间中具有恒定（顶帽）强度曲线的激光束。梁以违反直觉的时间序列发送，其中stokes脉冲在泵脉冲之前。与行动波和涡流束相互作用的原子通过2D搅拌将其转移到最终状态，而位于涡流束核心的原子保持在初始状态，从而在基态原子的空间分布中形成了一个超鼻纳米尺度原子位。通过数值模拟，我们表明，2D搅拌方法的表现优于建立的相干种群捕获的方法，从而产生了原子激发的更强限制。Gross-Pitaevskii方程的数值模拟表明，使用这种方法可以在被困的Bose-Einstein冷凝物（BEC）中创建2D明亮和深色的孤子结构。该方法允许人们避免由常规方法固有的衍射极限设置的限制，以形成局部孤子，并完全控制纳米分辨率缺陷的位置和大小。
血管结合的多通盘椎间盘纳米结构，用于小剂量多西他赛的三阴性乳腺癌生长
三重阴性乳腺癌（TNBC）中的紫杉烷功效受到肿瘤积累不足和严重的脱靶效应的限制。纳米药物提供了一个独特的机会来增强这种药物的抗癌效力。在这里，对封装多西马谢尔（DTXL）和近红外化合物脂质-CY5进行了1,000 nm compoidal聚合物纳米结构（DPN）的盘状聚合物纳米结构（DPN）。dpn。与常规的“单个通用”方法相比，所得的“多通道” DPN表现出更高的DTXL载荷，脂质-CY5稳定性和刚度。共聚焦显微镜证实，MDA-MB-231细胞不接受DTXL-DPN，而是宁愿坐在细胞膜旁边，并缓慢释放其DTXL。空DPN对TNBC细胞没有毒性，而DTXL-DPN具有可与游离DTXL相当的细胞毒性潜在（IC 50 = 2.6 nm±1.0 nm，而在72 h时为7.0 nm±1.09 nm）。在原位鼠模型中，DPN在TNBC中积累的DPN比自由DTXL更有效。仅使用2 mg/kg DTXL，每2天静脉内给药，总共13种治疗，DTXL-DPN诱导的肿瘤退化，并在120天以120天的自由-DTXL的生存率与30％的生存率相关。所有未经治疗的小鼠在90天之前屈服。总体而言，这些数据表明，循环血小板的行为的血管限制的多通道DPN可以有效地将化学疗法分子递送到恶性组织中，并有效地治疗至少紫杉烷剂量的原位性TNBC。
氧化锆薄膜的原子层沉积
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通过结构破坏盐的纳米结合水的强大增强
摘要：对于地球上存在的大多数水，影响其行为的两个最重要的因素是无机或有机基质中的确定性以及溶质的存在。在这里，我们研究了3 nm孔中的结构对水溶液中水溶液的水分的影响，浓度高达1.0 m。已知在这种浓度范围内的大量水溶液中的水分差异在NaCl存在下会非常略微降低，并且在KCL存在下非常略微增加。然而，在这里，我们观察到与纯水的使用率相比，在同一置换中相比，在共有h 2 o -kcl中的水差增加了2倍。这种异常强烈的累积作用和破坏添加剂的结构可能对自然界水性物种的流动性和运输具有深远的影响。
被不可穿透的球形腔限制的多个电子原子的能态、振子强度和极化率
[1] 张志华, 庄国忠, 郭可欣, 袁建华, Superlatt.微结构。 2016，100，440。[2] a)FK Boz，B. Nisanci，S. Aktas，SE Okan，Appl。冲浪。科学。 2016年，387，76； b) S. Yilmaz，M. Kyrak，国际。 J. Mod.物理。 B 2018 , 32 , 1850154. [3] RLM Melono, CF Lukong, O. Motapan, J. Phys. B：At.，Mol.选择。物理。 2018，51，205005。[4] G. Safarpour、MA Izadi、M. Nowzari、E. Nikname、MM Golshan、Commun。理论。物理。 2014 ，61，765。[5] Y. Yakar，B. Çakır，A. Özmen，Int. J. Mod.物理。 J 2007 , 18 , 61 [6] H. Kes, A. Bilekkaya, S. Aktas, S. Okan, Superlatt.微结构。 2017 ，111，966. [7] a)O. Akankan、I. Erdogan、H. Akbas ̧、Phys. E 2006,35,217； b) XC Li、CB Ye、J. Gao、B. Wang、Chin。物理。 B 2020 , 29 , 087302. [8] a)XC Li, CB Ye, J. Gao, B. Wang, Chin.物理。 B 2020，29，087302； b) JD Castano-Yepes、A. Amor-Quiroz、CF Ramirez-Gutierrez、EA Gomez、Phys。 E 2020，109，59。[9] a)H. El, AJ Ghazi, I. Zorkani, E. Feddi, A. El Mouchtachi, Phys. B2018，537，207； （b）E. Niculescu、C. Stan、M. Cristea 和 C. Trusca，Chem.物理2017 ，493 ，32。[10] a)B. Cakir、Y.Yakar、A.Ozmen，Chem.物理。莱特。 2017年，684，250； b) Y. Yakar、B. Çakir、A. Özmen，Chem.物理2018，513，213。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
对 PILATUS3 CdTe 探测器进行多能量校准，用于磁约束聚变等离子体的硬 x 射线测量
1 普林斯顿等离子体物理实验室，美国新泽西州普林斯顿 08540 2 DECTRIS 有限公司，瑞士巴登-达特维尔 5405 3 威斯康星大学麦迪逊分校工程物理系，威斯康星州麦迪逊 53706，美国 PPPL 开发了基于 PILATUS3 X 100K-M CdTe 探测器的多能量硬 X 射线针孔相机，以安装在 WEST 托卡马克上。该相机将用于研究热等离子体特性（例如电子温度）以及非热效应（例如 LHCD 产生的快速电子尾和逃逸电子的诞生）。该系统的创新之处在于可以为探测器的每个 ~100k 像素独立设置阈值能量。此功能允许以足够的空间和时间分辨率（~1 厘米，2 毫秒）和粗能量分辨率测量多个能量范围内的 X 射线发射。在本工作中，使用钨 X 射线管和各种荧光靶（从钇到铀）的发射，在 15-100 keV 范围内校准了每个像素的能量依赖性。对于每个能量间隔，对应于 K α 发射线对的数据都与特征响应度（“S 曲线”）拟合，该响应度描述了每个像素 64 个可能的能量阈值上的探测器灵敏度；通过对每个 ~100k 像素的电荷灵敏放大器后的 6 位数模转换器的电压进行微调，可以探索这种新颖的能力。本工作介绍了校准结果，包括统计分析。结果发现，可实现的能量分辨率主要受 S 曲线宽度的限制，对于阈值能量高达 50 keV 的情况，S 曲线宽度为 3-10 keV，对于 60 keV 以上的能量，S 曲线宽度为 ≥ 20 keV。