其他hatcesthatConvertertenerGyinclude:1)冰箱(电气热),2)空调(电热),3)3),3)洗涤车(电气力学)(4)洗碗机(4)洗碗机(电气机械)(电气式电气机械),5)电动阀(5)Microwavevoven(Ellowertrical)(单)(6)(6)
Milano giuseppemaria.paterno@polimi.t Engineering Living Matter的目标是修改生物学属性以利用生物的独特能力。一种普遍的方法涉及通过合成生物学技术或功能材料对特定刺激有反应的生物,旨在调节细胞和生物的电生理学和活性。这种方法也适用于细菌,尽管它们的电生理学,生物电性,生物能学和行为之间的连接直到最近才开始阐明。最近的研究表明,细菌膜电位是动态的,而不是静态参数,并且起着重要的生物电信号传导作用。这种交流范式控制着它们在微生物群落中的新陈代谢,行为和功能。鉴于膜电位动力学介导了这种语言,因此操纵此参数代表了细菌工程的有前途且有趣的策略。在这里,我表明可以通过基于材料的方法来实现细菌膜电位的精确光学调节。具体而言,我们发现在膜位置的异构化反应在生物模拟机制内诱导电势的超极化或去极化,具体取决于激发态失活途径,从而重现了视网膜的初始命运。这可以触发神经元样的生物电信号传导,并可以突出以前未表征的离子通道在细菌电生理学中的作用。最后,我还展示了有关抗生素摄取的光调节的观点,以及在财团和多种种族生态系统中细菌运动和组装行为的光控制
这一年在理解最有用的介电和电静脉的放松剂类型铁电体方面已经取得了重大进步。很明显,原始的超透明模型只是对非常高温行为有效的第一个近似模型,实际上,尼贝特铅镁和PZT材料都是磁性自旋玻璃杯的紧密类似物。极性微区之间的相互作用会导致vogel-fulcher,例如放慢和冷冻,并提供对宏大域转变,滞后行为和耦合弹性响应的了解。
结构变异(SV)是重大的基因组改变,在包括癌症在内的遗传多样性,进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率,准确性和可扩展性方面面临挑战,尤其是在处理大型基因组数据时。近年来,图形处理单元(GPU)和机器学习(ML)的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合,以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架,该框架利用深度学习模型(用于在GPU上并行处理)以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担,而且还提高了与常规方法相比,SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试,我们在速度,准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力,并为在临床和研究环境中更有效,更精确的结构变体分析铺平道路。
1美国印第安纳波利斯印第安纳州莱利儿童医院儿科部,美国印第安纳州印第安纳波利斯印第安纳大学医学院儿科学系2小儿血液学/肿瘤学系2糖尿病学,印第安纳州印第安纳波利斯儿科科学系,美国,印第安纳州印第安纳波利斯,5小儿胃肠病学科,印第安纳大学印第安纳州印第安纳波利斯医学院儿科学系儿科胃肠病学科美国印第安纳波利斯,印第安纳州肌肉骨骼健康中心8号,印第安纳大学医学院,印第安纳波利斯,美国,美国9个细胞,发育和癌症生物学系,奈特癌症研究所,俄勒冈州健康与科学大学,波特兰,波特兰,或美国,美国,
抽象无线通信如今被视为一种破坏性技术。的确,即使有线系统可以轻松达到100%的可靠性,它也会引起大量的接线,这对质量的影响不高,对寿命也没有可忽略的影响。为了节省时间和计划,无线通信传感器显示为接线优化,可以快速安装而无需修改通用电气网络。,但是这种系统需要嵌入的能量。为了证明适合各种环境的无线技术概念的有效性,包括空间,航空或建筑物的有效性,在本文中描述了微型和自主锂离子电池的发展。在太空,飞机飞行,寒冷环境或收获条件中的原型表演进行了讨论。还引入了高于250Wh/kg或低温工作电解质(低于-20°C)的新化学物质。关键字:二级锂离子电池,极端环境,高能量,航空航天,收获1介绍,即面临对航空航天中高能量,轻质可充电电池的需求不断增长的,必须考虑到诸如温度,引力,真空或振动等环境限制。在高温下(高于100°C)或低温(降至-40°C,-60°C)的化学分布,具有高能或能力的高能量或能力,具有真空度或非常低压,并且额外的较薄构型和/或柔性,非常小的3D尺寸(少于几个MM3)成为这里的必要性。这些考虑因素导致了微型和自主液体电池的开发,以证明适用于各种环境的无线技术概念的有效性,包括空间,航空航天,军事或公共场所,范围从任务范围内,范围从几乎不需要的循环(例如启动申请)到需要千万千分之一的任务。涉及卫星,在地面进行测试以及-40°C和 +60°C之间的存储
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或任何雇员均未对任何信息,设备,产品或流程的准确性,完整性或有用性做出任何法律责任或责任,也不属于任何法律责任或责任,或者承担任何法律责任或责任感,或者表示其使用不会侵犯私有拥有权利。在本文中提及任何特定的商业产品,流程或服务,商标,制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可,推荐或受到美国政府或其任何机构的认可。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或任何代理机构的观点和意见。
免责声明 本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息,但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。