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从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。
生物材料特性手册
缺乏有关组织，器官和系统的性质的基本信息，从而阻碍了手术植入物材料的发展。材料的生活系统的特性在很大程度上是在组织力学的标题下进行的，往往比定量更具描述性。在现代手术植入物时代的早期，这种缺陷并不重要。然而，随着植入物继续改善，使用更长的使用寿命和更高的可靠性，无法预测植入的制造材料的行为已经表明，在健康或疾病中，相对缺乏对支持或宿主系统的材料特性的知识。在更传统的工程实践中，这种情况是不可接受的：航空和海洋应用的新设计的成功取决于对服务环境的详细，纪律和定量知识，包括将遇到和与之互动的材料的属性。因此，对海冰的无数物理特性的了解使破冰船的设计和开发无需反复试验。相比之下，新的外科植入物（结合新材料）的开发期可能超过十年，即使这样，只能做出短期绩效预测。是否可以构建制造材料和生物组织和流体的适当材料的足够数据库，以便可以在体内服务之前使用体外模拟来验证未来的植入物设计？虽然没有明显的智力障碍来实现这样的目标，但考虑到制造材料与生活系统之间可能相互作用的复杂性，它显然在遥远的将来。然而，大量数据积累了有关植入材料，天然组织和流体的材料方面的积累。不幸的是，这些数据广泛分布在多种形式的公开形式中，并从不同程度的准确性和精确度的实验观察中获得。这是一种与这种情况非常相似的情况
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
syensqo用最大的电动汽车电池材料设施加速了清洁能源过渡
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持，并在佐治亚州奥古斯塔（Augusta）的新生产设施（美国电池带的核心）
眼镜蛇市场 - 智力 - 声明 - 阴道 - 材料 -
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制（例如移动性和消费电子设备）的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序（例如电动汽车）将需要更多的功率，而不是少苛刻的应用程序（例如电子驾驶员）。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
与Wiley一起出版高级材料科学如何...
Founded in 1807 in New York City by John Wiley To this day family-owned in the 7 th generation Approximately 5,000 employees worldwide Company headquarters in Hoboken (New Jersey) Wiley Online Library has 130 million users worldwide >1,700 journals, >940 society partners, >460 Nobel laureates
Onyx | Terahertz技术用于薄膜和2D材料的非接触电气表征 Thales Eric Belhaire 高精度放置 - 被动与主动对准... 发光光子学：«哇»效果 通过施加薄玻璃的光子系统包装（PSIP） 缩放光子集成和混合多... 的包装 Sara Pourjamal，VTT 使用光子连接和包装多核纤维... 镜头（FAML）到光子线键合（PWB） Micro-Optics Datacom的促成技术 Martin Hermatschweiler，首席执行官兼联合创始人9月... Katharina Jag-Lauber系统工程师08。2024年10月8日，Quantum Effectes 机器学习驱动激光束表征
在半导体和高级材料行业中需要使用非接触式和非毁灭性工具，以表征散装，薄膜和2D材料的电气性能。
基于碳纳米材料的新型混合平台，用于药物中的电化学传感器应用
摘要如今，医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而，诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此，对各种培养基（例如生物学，药物和环境样本）中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的，因为它们的易于应用，低成本，多功能性，高灵敏度和环保性。碳纳米材料，例如钻石样碳薄膜，碳纳米管，碳纳米纤维，氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果，它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中，最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外，将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
纳米材料组合
化学气相沉积 (CVD) 是制造真正单层石墨烯 (SLG) 的工艺。Versarien 的子公司 Versarien Korea Ltd.（韩国）在洁净室环境中使用快速热 CVD 工艺 (RT-CVD) 制造 SLG。石墨烯的合成和层压、转移和堆叠均在 1000 级（ISO 6）实验室中进行，而湿化学蚀刻和所有石墨烯特性分析均在 10000 级（ISO 7）实验室进行。我们的标准产品包括尺寸最大为 200 x 200 毫米的铜箔上的 SLG（CVD-101）、转移到 SiO 2 /Si 晶片上的 SLG（CVD-201）或转移到 PET 基板上的 SLG（CVD-301）。我们还提供生产多层堆叠石墨烯的服务，并将石墨烯转移到客户选择的其他基板上。