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血液或体液中的DNA纯化（自旋方案）
开始之前要做的事情■将样品平衡到室温（15–25°C）。■将水浴或加热块加热到56°C以供步骤4使用。■在步骤11中平衡缓冲液或蒸馏水到室温。■确保根据第16页的说明准备了缓冲液AW1，Buffer AW2和Qiagen蛋白酶。■如果在缓冲液中形成沉淀物，请在56°C下孵育。
使用机器学习评估美国数据经济
随着数字经济中数据收集和使用的激增，国民经济账户编制者和用户对数据存量和流量的理解和统计处理引起了关注。在本文中，我们通过总结职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量美国商业部门自有数据存量和流量的价值。我们的方法通过使用机器学习模型和在线招聘广告文本代理职业级别的时间使用因素，增强了传统的成本总和方法，用于衡量国民经济账户中其他自有知识产权产品（Blackburn 2021）。在我们的实验估计中，我们发现美国商业部门对自有数据资产的年度现值投资从 2002 年的 840 亿美元增长到 2021 年的 1860 亿美元，年均增长率为 4.2%。2002-2021 年期间的累计现值投资为 2.6 万亿美元。除了年度现价投资外，我们还提供历史成本净存量、实际增长率以及对工业部门增加值的影响。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性，比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始，而传统方法（例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造）至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划，旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞，分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前，学生仅使用风洞进行经典实验，使用现成的模型（例如横流中的圆柱体和翼型）以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单，提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型（例如汽车车身形状）的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法：（1）从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和（2）从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造，包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长，并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型，并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。
利用封存的二氧化碳作为地热工作流体来发电和储存能量
在本文中，我们描述了一种新型 CPGES，称为地球电池扩展 II (EBE II)，它使用大型表面储罐或气量计在接近大气压的条件下储存二氧化碳。这使得电池放电阶段最多可产生 260 MW e 的电力，而单靠 CPG 只能产生 2.5 MW e。此外，新的 CPGES 系统可以配置为生产可在接近大气压下升华的固体 CO2（干冰），提供 -78 °C 的散热器，可用于一般冷却目的，特别是用于从空气中低温捕获二氧化碳。反过来，这种二氧化碳可用于开发更多这样的 CPGES 系统。如果不需要散热器，可以通过增加（额外）级来优化涡轮机，从而增加电力输出而不会形成干冰。
评估在清洁水中的国家投资
我们的研究以及代理机构在建模和报告方面的投资表明，清洁水资金会导致明尼苏达州居民重视的福利流。使用生态系统服务模型，我们说明了该州不同地区水质的投资如何与七个潜在的好处相关：饮用水质量，湖泊娱乐，营养出口，鳟鱼钓鱼，湖岸的财产价值，野生水稻生产和湿地鸟类保护。对于每种与水相关的生态系统服务，地图都确定了流域，过去的清洁水基金投资目标是为了提供特定服务而得分很高的流域。对于某些服务，例如饮用水质量和养分出口，我们观察到过去的清洁水基金投资与潜在回报之间的一致性很高。在某些地区，清洁水基金投资没有优先考虑提供特定利益的最大潜力的流域，最值得注意的是湿地鸟类保护和野生水稻的生产。
概述——海洋微塑料的命运和分析，以及对微流体、生物膜和未来生态威胁的见解。
塑料在被丢弃后需要更长的时间才能分解或降解，对生态和环境污染造成威胁。由于最近的响应和全球关注，人们正在尝试减少、再利用和回收使用的塑料。尽管这些努力似乎对一小部分废弃塑料取得了成功，但剩余的废物要么进入垃圾填埋场，要么通过多种途径进入水生态系统（Lange 2021）。微塑料和纳米塑料的形成源于较大的塑料碎片通过各种物理、化学和生物过程的分解。塑料可以通过多种机制分解或降解，包括生物（由生物体活动引起）、非生物（由非生物过程引起）、光降解（由暴露于光引起）、热（由热引起）和机械
超流体不是流体-Stanford Computer Science
低于2.17 K，称为𝝀点，氦流体失去其粘度，表现出非凡的现象，使其名称为“ Superfluid”。本研究旨在揭示这些现象的根本原因。地球上的大多数物质都是通过各种力相互吸引，将固体固定在一起或在流体中产生粘度的分子。超流体是一个例外。在超流体氦气中，分子之间没有吸引力。氦气的简单和对称的原子结构使其不受伦敦分散力以外的大多数分子力的免疫。在低温下，即使伦敦分散力的吸引力也很弱。没有任何分子间吸引，其超流体状态的氦气没有粘度。超流体不是常规的流体，而是单个颗粒的集合。由于过渡到超流体状态涉及断裂键，因此需要能量，从而降低温度并促进过渡。因此，像大多数相变的恒定温度不会在恒定温度下发生过渡。相反，𝝀点标记了过渡的末端，该末端应至少在2.6 K或更高时开始。该预测与观察到的特定热量的曲率在𝝀点附近的曲率保持一致。了解超流体中的分子间吸引力的缺乏解释了许多观察到的现象。这种缺乏吸引力还解释了为什么不能简单地通过降低超氟的温度来形成固体。但是，在高压下可以形成氦固体。这表明一种新型的键称为“压缩键”，可能是由高压下电子云的变形引起的。这种键也可能在极端压力下形成的金属氢中固定在一起，并可以解释金属分子之间的吸引力。
定量评估孔流体分布对复杂电导率饱和指数的影响
摘要诱导的极化方法（IP）方法具有强大的潜力，可以更好地表征我们星球的临界区域，尤其是在以多相流动为特征的区域中。散装，表面和正交电导率与孔隙水饱和度之间的功率 - 功率 - 差异可能可用于绘制地下水分含量分布。然而，已经观察到这些功率流行关系中的饱和指数n和p随着地材料的质地和孔隙流体的湿气而变化。实验室中的传统实验设置不允许独立可视化孔隙流体分布。因此，两个饱和指数的物理解释尚不清楚。我们使用粘土涂层的玻璃珠开发了一种新型的毫米 - 流体微型模型，该玻璃珠具有出色的可见性和高IP响应。通过实验室实验，我们同时确定了微型模块的复合电导率，并通过此类多孔材料获得了由排水和吸收产生的相应的孔隙尺度流体分布。基于晶粒的复杂表面电导的升级，进行了复杂电导率的有限元模拟，以确定理想的孔隙流体分布下的饱和指数。结果表明，饱和指数n和p因绝缘流体的神经节大小而变化。饱和指数n和p与饱和孔连接性的变化速率表现出功率差异关系，这是通过计算Euler特征的导数来计算的。这些发现为饱和指数与微观流体分布之间的关系提供了新的物理解释。
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖