摘要:认可采用环保生物降解塑料作为对塑料污染规模的回应的措施,这对来自自然的材料的创新产品产生了需求。离子液体(ILS)具有破坏生物聚合物的氢键网络,增加生物聚合物链的迁移率,减少摩擦并产生具有各种媒介和机械性能的材料。由于这些品质,IL被认为是增塑生物聚合物的理想选择,使它们能够满足生物聚合材料的广泛规格。该迷你审查讨论了不同的IL塑料对由各种生物聚合物(例如淀粉,壳聚糖,藻酸盐,纤维素)制成的材料的加工,拉伸强度和弹性的影响,并特别涵盖了IL塑料包装材料和生物医学和成型化学物质的材料。还讨论了针对IL生物聚合物的基于IL的增塑剂中的挑战(成本,规模和生态友好性)和未来的研究方向。
摘要。在这篇 Outlook 论文中,我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动(例如心肺和自主神经活动)时,可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面:(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号,因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑,从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.NPh.9.3.030801]
多磷烯是具有P - - N作为骨骼的无机有机杂化聚合物,以其主链结构和高度活跃的P - Cl键形成的独特物理化学特性而闻名。聚磷酸的各种功能特性使其成为许多领域的有希望的研究前景,包括固体聚合物电解质,阳极材料,隔膜等。本综述讨论了主要的合成途径,各种功能的修改以及模板沉淀自组装poly Merization。其中,模板诱导的降水自组装是多磷酸形成纳米球,纳米片和纳米管的出色策略。固态锂电池是有希望的储能候选者,但是在室温下,常用的PEO电解质的LI +电导率限制为10-6 s·CM -1。具有乙醚氧侧的基于多磷酸的电解质倾向于具有更好的离子电导率,并且阻燃。聚磷酸有机聚合物也是一种有吸引力的碳纤维前体,也是阳极电极的理想选择。在高温碳化后,碳基质上掺杂原位的N,P杂种可以改变碳中立性和赋予带电的位点,从而进一步提高锂储存能力。此外,聚磷酸具有在隔膜和其他电池系统上使用的潜力。
在本文中,我们提出了 Skip-Plan,一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉,但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中,我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边,我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先,我们跳过所有中间状态监督,只关注动作预测。其次,我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式,我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明,Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
抽象是一种由仓鼠细胞中肿瘤抑制基因控制的血管生成的分泌抑制剂,与血小板和基质蛋白血小板传播的片段相似。这两种蛋白质在生化上相似,并且在免疫学上进行了交叉反应,并且可以在两个功能测定中互相代替。人类势头细胞蛋白在体内抑制了本体内的新血管形成,并且在体外抑制了内皮细胞的迁移,仓鼠蛋白GPL40也是如此。gpl4o和人血小板传播一样,使平滑肌细胞刺激了表皮生长因子。血小板传播基因已定位在人类铬-15。这些结果证明了泛素粘合剂糖蛋白血小板蛋白的功能,该功能可能在新生血管形成的正常生理下调中很重要。此外,它们增加了血小板传播可能是众多靶标分子之一,肿瘤抑制基因可以抑制肿瘤生长。
• 内德·菲尔普斯教导我们,增长和繁荣取决于企业家精神和“长期而普遍的本土创新”——取决于在社会中创造空间“让个人独立思考,寻找冒险,释放他们的想象力并探索未知”(我引用)• 因此,他认为增长和生产力的放缓是社会未能培育创新和个人创造力——这种失败有时可能导致民主危机• 今天,我向你们讲述一个意大利经济的简短故事,它与这种增长观非常吻合
建议的工作流程 建议的工作流程是,该人应该在网站上申请证书,该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头,其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论,即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件,AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案;使用远程医疗来衡量能力和绩效,这可能取决于环境和社会规范
简介 十一年前,马希尔 (Maher) 问道:“谁在创造?” (Maher 2012),并提出了几个创造性应用的分析空间,包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架,其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行,以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架,其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而,对于人与人工智能互动中创造力的位置,人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动,这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行(Deterding 等人,2017 年;Spoto 和 Oleynik,2017 年),随后扩展到生成应用(Muller、Weisz 和 Geyer,2020 年),针对特定算法方法进行了改进(Grabe、Duque 和 Zhu,2022 年),并针对其他算法方法进行了批评(Zheng,2023 年)。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇,但它们并没有解决创造力在何处发生(以及由谁或什么通过这些动作发生)的问题。在这篇短文中,我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念,提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
结果:在完全调整的连续模型中,每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍(2.14 [1.98,2.31],p <0.0001)。在完全调整的分类模型中,当使用第一次世界大战(T1)作为参考组时,第二个三分线(T2)和第三次三重(T3)与0.88倍(1.88 [1.88 [1.64,2.17],p <0.0001),p <0.0001)和2.63倍(3.63倍[3.63 [3.63 [3.11,4.23]中, T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关,并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中,除了与总体结果保持一致外,我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。
