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使用便携式Libs仪器访问碳酸盐的定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物
Yonghwi Kim，CécileFabre，Jean Cauzid。 使用便携式Libs仪器对碳酸盐进行定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物。 Spectrochimica Acta B部分：原子光谱学，2022，191，pp.106397。 10.1016/j.sab.2022.106397。 hal-04022023Yonghwi Kim，CécileFabre，Jean Cauzid。使用便携式Libs仪器对碳酸盐进行定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物。Spectrochimica Acta B部分：原子光谱学，2022，191，pp.106397。10.1016/j.sab.2022.106397。hal-04022023
kan-mixers：
由于其有效的性能，卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT）架构已成为解决计算机视觉任务的标准。此类架构需要大量的数据集，并依靠卷积和自我注意操作。在2021年，MLP-Mixer出现了，与CNN和VIT相比，仅依赖于多层感知器（MLP）并取得极具竞争力的结果。尽管在计算机视觉任务中表现良好，但MLP混合体架构可能不适合图像中的精制功能提取。最近，提出了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为MLP模型的有希望的替代品。kans有望提高与MLP相比的准确性和可解释性。因此，目前的工作旨在设计一种新的基于混音器的架构，称为Kan-Mixers，使用KAN作为主要层，并根据几个性能指标在图像分类任务中评估其性能。作为主要结果，Kan-Mixers模型在时尚摄影和CIFAR-10数据集中优于MLP，MLP-Mixer和KAN模型，分别为0.9030和0.9030和0.6980，分别为平均精度。
复杂混合物的定量NMR光谱
复杂的混合物在化学家的日常生活中至关重要。在分析化学领域尤其是这种情况，在该领域遇到了多种混合物，用于在广泛的领域中应用：药物或医学科学，食品或环境化学，微生物学等。生物学兴趣的混合物（提取物，生物流体等）特别复杂，因为它们包含各种浓度的多种化学结构，从小分子（氨基或有机酸，糖等）到较大的分子结构，例如脂质和蛋白质。天然产品的环境或食物样品或混合物也是如此。在合成化学中，复杂性具有不同的含义。的确，虽然混合物成分的数量更有限，但混合物的复杂性来自反应物，产物和中间体的非常相似的分子结构。同样，在药物科学中，由于存在杂质，其结构接近主要化合物之一，因此看似简单的纯化药物样品可能非常复杂。
分析证书SALSA®MLPA®ProbemixP044 NF2
所有成分都不来自人类，动物或致病细菌。基于存在的浓度，危险通信标准所定义的任何成分都没有危险。这些产品不需要安全数据表（SD）：没有任何制剂包含危险物质（根据法规（EC）No 1272/2008 [eu-ghs/clp]和修订），并以需要分配SDS的浓度（按照法规（根据法规）（EC）（EC）NO 1272/2008 [EU-GHS/CLP]和AMENT 1906和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMNT如果发生溢出，请用水清洁并遵循适当的现场程序。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
基于实践的多媒体辅助项目的开发和验证：混合方法研究
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新的序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
ZIF-8装饰的乙酸纤维素混合基质膜
摘要：纺织业是第二大水密集型行业，并产生了大量的废水。即使在较低的浓度下，纺织品废水中存在的染料和重金属也会对环境和人类健康造成不利影响。最近，由于纳米词/添加剂在聚合物基质中的掺入膜性能增强，混合基质膜引起了极大的关注。这项当前的研究研究了ZIF-8/Ca膜对去除染料的疗效和实时纺织业流出物的处理。最初，使用探针超声仪合成ZIF-8纳米颗粒。XRD，FT-IR和SEM分析证实了晶体和六角形ZIF-8纳米颗粒的形成。将ZIF-8纳米颗粒分散到乙酸纤维素基质中，并使用“相浸入法”制备膜。使用FT-IR和SEM分析对膜进行了表征，该分析认可ZIF-8在聚合物基质中的不体化。后来，通过染料去除研究验证了ZIF-8/Ca膜的功效。对晶体紫，酸红色和反应性黑色的染料去除研究表明，膜的去除效率约为85％，并且研究进一步扩展到实时纺织流出的处理。关于纺织流出物的研究盛行，ZIF-8/CA膜也熟练地消除了化学氧需求（COD）〜70％，总有机碳（TOC）〜80％，以及诸如铅，铬和含水量的重金属，以及从纺织废水中获得的含量，并且证明是对纺织品的效果。
识别涉及混合性能和杂种群体互补性的QTL：应用于阶乘和混合拨号玉米玉米混合动力面板的新GWAS模型
抽象密钥消息提出了一个原始的GWAS模型，该模型集成了等位基因的祖先，并允许探测背景特定的添加剂和优势QTL，涉及异性群互补性和混合性能。抽象的玉米遗传多样性被构造成彼此选择和改善的遗传群体。此过程会随着时间的流逝而增加组的互补性和分化，并确保由小组间杂交产生的杂种表现出较高的表现和异性症。为了确定与混合性能和杂种群体互补涉及的基因座，我们引入了一个原始的关联研究模型，该模型将等位基因的异性群的起源与异性构成群体分离，并将其与常规的添加剂/优势模型进行了比较。这个新模型应用于凹痕和弗林特线之间的阶乘，以及具有两种不同分析层的凹痕混合线之间的拨号线：在每个环境中和多种环境中。我们确定了所有特征的几个强大的添加剂QTL，包括一些用于开花时间的众所周知的加性QTL（在染色体8上的VGT1/2区域）。屈服特征在拨号面板中显示出显着的非加性效果。大多数检测到的产量QTL表现出过度势力或更有可能的伪过分效应。在这些QTL上明显过度污染，导致了遗传组互补性的一部分。环境之间的比较显示，添加QTL效应的稳定性高于非添加效应。我们还揭示了显示遗传群起源作用的大型染色体区域。根据局部杂种群的起源，几个QTL显示出效应的变化。总的来说，我们的结果说明了混合面板如何与专用的GWAS建模相结合，允许识别新的QTL，这些QTL无法通过通过传统建模分析的经典混合面板无法揭示的新QTL。
杂质量子量子的量子信息流与Bose-Bose混合物相互作用
我们研究了量子信息流的动力学，其中一个和两个杂质量子位捕获了双孔电势，并与一维超低玻色 - 玻璃 - 玻璃 - 玻璃混合物相互作用。对于浸入二元玻色混合物中的单个量子量，我们表明该系统在有限的时间尺度上保持连贯性，并表现出非马克维亚动力学，尤其是在环境的上分支中。我们通过频谱密度函数的欧姆斯探索了从马尔可夫到非马克维亚的过渡，这些函数受到了种间相互作用的显着影响。在两个空间分离的量子位与Bose-Bose混合物储存库相连的情况下，我们证明了集体的脱碳影响系统动力学，从而导致混合物两个分支的长时间连贯性存活率。在密度光谱函数及其欧姆性特征中反映了破坏性因子的复杂演化。我们发现，反应函数和光谱随量顶之间的距离增加而振荡，从而修改了信息流动动力学。此外，我们对两个分支中二元玻色混合物储层引起的两个量子位之间的纠缠动力学进行了彻底的研究，强调了种间相互作用的关键作用。