XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhelical
帮助英国实现净零排放
促进英国经济增长——欣克利角 C 核电站目前在英国各地支持着约 23,500 个就业岗位。由 200 多家英国公司组成的 Sizewell C 财团已与威尔士（9 亿英镑）、英格兰北部（25 亿英镑）和英格兰东部（44 亿英镑）签署了谅解备忘录 (MoU)，概述了建设阶段的具体经济效益。欣克利角 C 核电站的技能开发工作目前已完成 60% 以上，通过打造一支技术熟练的劳动力队伍，帮助解决英国实现净零排放目标的关键性全国技能短缺问题。到建设结束时，将为英国各地支持 71,000 个就业岗位，新的卓越中心将提供 30,000 个新的培训机会。到目前为止，已有 1,300 多名学徒接受了该项目的培训。推动创新——Sizewell C 与诺丁汉大学、伯明翰大学、Helical Energy、Atkins 和 Altrad Babcock 合作，正在开发一种示范性直接空气捕获装置，该装置每年可从大气中去除 100 吨二氧化碳。最终与 Sizewell C 产生的热量进行“规模化”整合，每年可捕获 150 万吨二氧化碳，相当于英国铁路网的年排放量。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
血流动力学表明左心室辅助装置植入后有和没有中风结果的患者之间的差异
中风仍然是用左心室辅助装置（LVAD）治疗的心力衰竭患者并发症和死亡率的主要原因。血液动力学起着LVAD中风后风险和病因的核心作用。然而，对血液动力学变量的详细定量评估及其与LVAD支持患者的中风结果的关系仍然是一个挑战。用于植入后血液动力学的植入前评估的方式可以帮助应对这一挑战。我们为数字双胞胎队列的12例LVAD支持介绍了一硅血流动力学分析； 6报告了中风结果，而没有6个。对于每个患者，我们创建了一个后植物双胞胎，其LVAD流出移植物从心脏门控的CT图像中重建；以及通过去除LVAD流出移植物和从主动脉瓣开口的驱动流量来估计基线流的前植物双胞胎。使用描述符来表征螺旋流，涡流产生和壁剪应力的表征。与没有中风的病例相比，在6例中，螺旋流动，涡流产生和壁剪应力的描述符的平均值更高。将LVAD驱动流动的描述符与估计的植入前流量进行比较时，正螺旋的程度较高，与没有的情况相比，中风的病例中的涡度和壁剪较低。我们的研究表明，LVAD植入后血液动力学的定量分析。从植入前的流动场景中进行的血液动力学改变可能会揭示与LVAD支持期间中风结果相关的隐藏信息。这对理解中风病因具有广泛的影响；并使用患者数字双胞胎进行LVAD治疗计划，手术优化和功效评估。
高级难度的字段
高级难度理论的领域1。立体化学纽曼预测；控制新的立体中心（Felkin-Anh，Zimmerman-Traxler）的模型；方形平面和八面体过渡金属复合物的几何异构体；识别具有多个立体中心的分子中的异构体可能性。2。酶根据反应类型分类；同位素标记研究；涉及辅酶A的代谢途径A。3。相位和化学平衡潜热和Clausius-Clapeyron方程；综合性能；平衡常数的温度依赖性。4。分析技术质谱法（分子离子，碎片，同位素分布）； IR数据的解释。5。光化学光催化；乐队间隙；量子产量；半导体。6。mo理论mo图的硅藻图；金属 - 配体相互作用。The following topics will not appear at IChO 2025: Formal group theory Planar, axial, or helical chirality Enzymatic kinetics Quantitative understanding of any isotope effects Kinetics of complex reactions Steady state and quasi equilibrium approximations NMR spectroscopy Synthetic polymers Photocatalytic organic mechanisms Pericyclic organic mechanisms Crystal field theory Thermodynamics and kinetics of吸附固态晶体结构不预期：记住心脏实用的代谢途径1。真空过滤2。薄层色谱图3。微观底片和96井板的使用显微镜反应不会出现在ICHO 2025上：不预期使用不混可能的溶剂来提取学生的提取：使用：使用分光光度计本身
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
识别蛋白质复合物中动态区域的策略：趋化性受体信号状态中的甲基化伴随灵活性变化
• 受体在未甲基化状态与甲基化状态下表现出更大的 ns 时间尺度动态 • 甲基化螺旋 2 可能参与增加未甲基化状态的灵活性 • 动态发生在受体的两种状态下的多个时间尺度上 摘要 细菌化学受体以阵列形式排列，螺旋受体排列为二聚体的三聚体，与组氨酸激酶 CheA 和偶联蛋白 CheW 偶联。配体与外部结构域结合会抑制激酶活性，从而导致游泳行为改变。对持续刺激的适应涉及特定谷氨酸残基的可逆甲基化和去甲基化。然而，信号通过螺旋受体传播到组氨酸激酶的确切机制仍然难以捉摸。受体胞质结构域的动力学被认为在信号转导中起重要作用，目前的模型提出受体不同区域存在逆动态变化。我们假设适应性修饰（甲基化）通过稳定部分有序域来控制动力学，这反过来又调节激酶 CheA 的结合。我们使用固态 NMR 研究了化学受体甲基化和非甲基化状态之间的动力学差异。未甲基化受体 (CF4E) 相对于甲基化模拟物 (CF4Q) 显示出更大的灵活性。甲基化螺旋 1 (MH1) 在甲基化受体中已被证明是灵活的。我们的分析表明，除了 MH1 之外，甲基化螺旋 2 在未甲基化受体中也变得灵活。此外，我们已经证明受体的两种状态都具有刚性区域和具有中间动力学的片段。研究中用于识别动态区域的策略适用于具有内在无序性和跨多个时间尺度的动力学的广泛蛋白质和蛋白质复合物。
高温量子谷霍尔效应具有量化的电阻和
拓扑绝缘子的边缘状态可用于探索低维和拓扑界面上出现的基本科学。实现可靠的电导量化已被证明对螺旋边缘状态具有挑战性。在这里，我们在扭结状态下显示了宽的电阻平台 - 伯纳尔双层石墨烯中量子谷霍尔效应的表现 - 量化为零磁场处的预测值。高原耐药性的温度依赖性非常弱，高达50 kelvin，并且在数十MV的直流偏置窗口内是平坦的。我们演示了拓扑控制开关的电气操作，开/关比为200。这些结果证明了扭结状态的鲁棒性和可调性及其在构建电子量子光学设备方面的承诺。
poly（l- proline）通过环
摘要：位于蛋白质 - 水界面的Poly（Proline）II螺旋基序稳定天然蛋白质的三维结构。在此报告是合成仿生聚（脯氨酸）稳定的多肽纳米结构的第一个例子，该纳米结构是通过连续的N-羧基氢化物（NCA）聚糖的直接开环聚合诱导的自组装（ROPISA）过程获得的。发现使用多功能8臂启动器对于形成纳米颗粒至关重要。蠕虫状胶束以及球形形态。证明了纳米结构用染料的负载。这种快速和开放式的过程可访问具有在纳米医学中应用的基于氨基酸的纳米材料。