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通过扭矩变形>提高干锂离子阴极混合物的质量
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。有关当前认证，请访问thermofisher.com/certifications。©2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。Polyflon是Daikin Industries，Ltd的注册商标。除非另有说明，否则所有其他商标均为Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。LR97 07/24
第 1 部分：物质/混合物及公司/企业的标识 1.1. 产品标识 PRO MAX Clean & Protect、Advanced PRO MAX
第 1 部分：物质/混合物和公司/企业的识别 1.1。产品标识符 PRO MAX 清洁与保护、高级 PRO MAX 清洁与保护、高级清洁与保护 (70E1、70E1C、70E13、70E14、78H6、78H6C、78H6D、78H6F、78H6P、78H6Y、78H62、78H63、78H64、40778H6、40978H6、1131、1275、2515、2515C、2515K、2515W、1600888、1601034、1602949、1607446、1620430、1621491、1622798、1622813、 1629119) 1.2. 物质或混合物的相关用途及禁止用途 地毯或室内装饰清洁剂 1.3. 物质或混合物供应商的详细信息 BISSELL Homecare, Inc. PO Box 1888, Grand Rapids, MI 49501 (616) 453- 4451, www.BISSELL.com, SDS@BISSELL.com 1.4. 紧急电话号码 Prosar (医疗) 1 866-303-6951 Chemtrec (美国) 1 800-424-9300 acct 2808 Chemtrec (国际) +1 703-527-3887 第 2 部分：危害识别 2.1. 混合物的分类和 2.2. 标签要素
食品与功能-RSC出版
与人类活动相关的温室气体排放，特别是CO 2排放，在过去100年中稳步增加，导致全球变暖。这个问题引起了全世界公民和许多政府之间的深切关注。的确，减少大气CO 2内容是现代社会面临的最复杂挑战之一。值得注意的是，高度高度污染的化石燃料提供了多达80％的世界能源需求。尽管有国际组织的承诺，但到目前为止，可再生能源的污染能源的速度太慢了，无法限制全球变暖。同时，正在开发替代策略，以减少大气中的CO 2过量，并有助于达到碳中立的目标。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
通信：Wei Wang，电子邮件地址：wei-wang@ucsd.edu抽象抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，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。引言良好的开发性能（例如免疫原性的低风险）对于抗体治疗候选者至关重要1-3。从接种动物中检索的抗体构成人类免疫原性的高风险，因此必须被人性化，例如通过将CDR区域“嫁接”到人类框架4。这种方法经常需要进一步的试用和错误修改才能恢复失去的亲和力4。理想情况下，这些方法应至少具有四个特征。人性化抗体序列的计算方法有可能加速这一过程5。1）分配区分人类和非人类变量区域序列的得分。2）提出可能使序列人性化的突变。3）生成新的高度人类可变区域序列，这对于机器学习辅助抗体发现的方法很有用。4）该方法应充分解释，即可以确定序列的不同区域对得分的贡献。已经提出了用于生成人类序列，分析曲目数据以及评分或人性化序列的各种计算机方法，但通常缺乏这些特征中的一种或多种。Prihoda等人报告了OASIS模型，该模型将输入序列分为9-mers，并通过人口中的患病率分为9-mers 7。他们分别训练大型语言模型（LLM）提出人性化突变。OASIS模型假定序列中所有9人之间的统计独立性，这可能是不现实的。另外，虽然绿洲模型是完全可解释的，但LLM无法完全解释为什么建议给定突变。诸如Immunesim 11和Igor 12的工具来分析曲目数据。其他各种作者已经训练了LLMS，可以按顺序预测下一个氨基酸，或者是掩盖的氨基酸的身份9,10,13。虽然一些LLM（例如尽管这些工具对于数据分析非常有用，但并非旨在模拟人类曲目中序列的分布，因此并非旨在评估序列的人性。llms可以生成新的序列并将得分分配给现有序列（可能性或假性时期），该序列可能与某些感兴趣的特性相关。progen2-oas）9接受了来自多种物种的数据的培训，因此无法评估人类（例如iglm）10在物种标签上进行调节，因此原则上应该能够将人类的重链与其他物种的重链区分开。这些模型的黑框性质使得很难确定该模型“学到了”或评估预测的可靠性。其他作者已经训练了分类器，可以预测序列是否是人类，包括ABLSTM 8，抗纤维13（可以作为物种分类器运行的LLM）和Hu-Mab 5,8。分类器可以实现训练集中存在的物种的高精度，但是如果被要求得分更多的序列，则可能会失去准确性。例如，Marks等人。请注意，Hu-mab最佳用于人性化鼠起源序列，仅是因为它主要在人类和小鼠序列上进行了训练5。分类器不是生成模型，也不直接生成
在Lutetium中，近室温度抗性过渡的起源是高压下H2/N2气体混合物的起源
1材料物理学的主要实验室，固态物理研究所，Hefei物理科学研究院（HFIP），中国科学院，中国赫菲230031，中国； 2科学岛分支，中国科学技术大学研究生院，中国Hefei 230026； 3高压科学和技术高级研究中心，20120年上海，中国； 4上海材料边界研究的主要环境研究（MFREE），上海物理科学先进研究（Sharps），20120年上海，中国上海； 5吉林大学物理学研究所的超级材料国家主要实验室，中国长春130012和6材料科学与工程学院，北京科技大学，北京100124，中国
Quasiparticle形成和强烈耦合的Bose-Fermi混合物中的诱导相关性
在本论文中，将理论和变异方法应用于强烈相互作用的超低原子气和原子薄的半导体的几个和多体问题。在颗粒的强烈相互作用的混合物中，研究了一种物种对另一种物种的恢复效应，以研究不同的准颗粒形成与与此类颗粒外观相关的相关量子相之间的竞争。追溯到费米极化物问题，在该问题中，杂质与费米子颗粒的浴相互作用，本论文中介绍的大部分工作可以理解在分子状态之间的过渡的背景下，在分子状态之间过渡，在该状态下，沐浴粒子与杂质的杂物紧密地结合了杂物，以及由Quassipartile构成的Quasiparticle，以及由诸如沐浴的衣服饰演的，由沐浴式的服装。由于这些准颗粒之间的能量差距很小，因此在费米极化物问题中获得的见解以研究Fermi-Fermi和Bose-Fermi混合物的相图。首先，使用功能重归其化组（FRG）研究了二维和三维玻色纤维FERMI混合物的相图。三体相关性，该方法适合治疗玻色子和费米子的有限密度种群以研究分子相。同时分析了实验数据，以表征三维玻色纤维纤维混合物中遇到的超流体到正常过渡。使用自洽，频率和动量分辨的FRG AP-PRACH用于预测过渡点。然后，将这种FRG方法改进，利用其分析结构，以使用精确的分析延续以降低的计算成本以任意复杂频率获得绿色函数。这用于研究低洼激发态的动量依赖性衰减速率，并对拉姆西和拉曼测量进行了预测。一种随机变异方法用于研究少数身体问题的结合状态形成。前体，我们发现有限的相互作用范围以及构造可以极大地增强与超级流动p -Wave -Wave配对相关的三聚体的形成。最后，在强烈耦合的玻色纤维混合物的研究中获得的见解被杠杆化，以研究过渡金属二分法生成层的二维侵蚀性中的超导性。在这里，研究了bose-fermi混合物的强耦合物理，研究了玻色子诱导的相关性，以作为诱导/增强与较高临界温度的超级流体配对的手段。
对基于生物的混凝土混凝土混合物的进步进行审查
基于生物的混合物（BBA）正在成为一种有前途的混凝土添加剂类别，它是一种更具可持续性且对环境友好的替代品，用于传统的化学混合物。BBA源自各种自然或生物学来源，包括植物，动物和微生物，在增强几个关键领域的混凝土性能特征方面表现出了潜力。本综述文章提供了对BBA的深入探索，并根据其源头和生产方法对不同类型的BBA进行了详细分类。然后，它深入研究了用于评估BBA的性质和性能的各种表征技术，从而提供了对它们对混凝土的可加工性，强度，耐用性和流变学影响的见解。本文还讨论了BBA的各种应用领域，突出了它们在建筑行业中的多功能性和潜力。它进一步识别并讨论了与使用BBA相关的挑战，例如与与不同类型的水泥和混凝土，储存和保质期考虑，质量控制和标准化问题以及具有成本效益的问题相关的问题。总而言之，审查强调，尽管BBA具有巨大的希望，可替代传统的化学混凝土化学混合物，但需要进行更多的跨学科合作和研究来克服确定的挑战并充分实现其潜力。本文呼吁进行进一步的研究，重点是优化BBA的生产和应用程序，并开发标准化的测试和质量控制程序。
对立方，PC-SAFT和GERG2008状态方程的评估，用于准确计算氢混合混合物的热物理特性
氢（H 2）是一种干净的燃料和能量过渡到绿色可再生能源的关键促进器，到2050年才能实现零排放的方法。地下H 2存储（UHS）是一种重要的方法，为低碳经济提供了一种永久解决方案，以满足全球能源需求。但是，UHS是一个复杂的程序，在该过程中，由于与垫子气和储层液混合，可以影响H 2污染，孔尺度散射和大规模存储容量可能会受到H 2污染的影响。文献缺乏对现有热力学模型的全面研究，以计算H 2蓝色混合物的准确传输特性对于有效设计各种H 2存储过程所必需的必不可少的混合物。这项工作基于国家（EOSS），彭 - 鲁滨逊（PR）和Soave Redlich-kwong（SRK）（SRK）及其对波士顿 - 马西亚斯（PR-BM）和Schwartzentruber-Renon（SRK）的修改以及其在可靠性方面的可靠性，并预测热液的属性，并涵盖了Hyphersical propertial hyphers， C 2 H 6，C 3 H 8，H 2 S，H 2 O，CO 2，CO，CO和N 2除了基于Helmholtz-Energy的EOSS（即PC-SAFT和GERG2008）。基准模型反对涉及较大压力（0.01至101 MPa），温度（92 K至367 K）和摩尔级分（0.001至0.90）h 2的蒸气 - 液平衡（VLE）的实验数据。这项工作的新颖性在于基准和优化上述EOSS的参数，以研究VLE信封，密度和其他关键运输特性，例如热容量和Joule -joule -joule -thomson h 2混合物的Thomson系数。结果突出了依赖温度的二进制相互作用参数对嗜热物理特性的计算的显着影响。SR-RK EOS在立方EOSS中与均方根误差和绝对平均偏差之间的VLE数据表现出最高的一致性。PC-SAFT VLE模型显示出与SR-RK相当的结果。敏感性分析强调了杂质对在H 2存储过程中更改H 2蓝色流的热物理行为的高影响。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
含不同粘度调节剂的湿混喷射混凝土的流变分析
喷射混凝土必须适合现场运输（泵送）和应用（喷涂）过程。因此，必须获得合适的稠度和流变性以便浇注。本文评估了各种粘度调节剂 (VMA) 对湿混喷射混凝土流变性和触变性的影响。使用了六种 VMA，根据其成分分为三组：基于二氧化硅、层状硅酸盐的添加剂和聚合物添加剂。在砂浆中深入研究了这些流变改性剂，获得了材料的屈服应力 (τ o ) 和塑性粘度 (μ) 的值，以及触变性（滞后面积），它代表了流体结构恢复所需的能量。为了获得这些参数，使用实验室流变仪在动态状态下测试流体，并施加剪切速率斜坡。此外，通过在流动台试验中获得流动台直径来确定砂浆的稠度。该评估是在含有不同含量的高效减水剂 (SP) 的砂浆中进行的。所有这些信息使得评估 SP 与每种 VMA 结合的影响成为可能，获得一个可工作性箱，确定滞后区域并验证哪些组合获得了优于对照混合物（不含 VMA）的流变行为。所述结果与现场进行的喷射混凝土混合物中获得的回弹指数相关。砂浆的触变性和现场的回弹率值导致了最准确的相关性，从而可以选择最有效的 VMA 用于喷射混凝土。最后，两种综合结果（实验室和现场）允许一种有助于设计和优化湿混喷射混凝土的分析过程。
心脏生长和重塑的均质约束混合模型：分析机械生物学稳定性和逆转
抽象的心脏生长和重塑（G＆R）模式在全球范围内和本地都会改变心室大小，形状和功能。生物机械，神经激素和遗传刺激通过心肌尺寸和纤维化的变化驱动这些模式。我们提出了一个新型的微观结构动机模型，该模型基于均质的约束混合理论来预测心脏中器官的G＆R。以前的模型，基于运动学生长理论，通过规定生长的方向和程度，但忽略了潜在的细胞机制，从而再现了G＆R在散装心肌组织中的后果。在我们的模型中，G＆R的方向和程度自然来自心肌组织成分的细胞内和细胞外的转移过程及其首选的稳态伸展状态。我们还提出了一种获得机械相位平衡的参考配置的方法。我们在理想化的3D左心室几何形状上测试了我们的模型，并证明我们的模型旨在在高血压条件下维持紧张的稳态。在稳定图中，我们从具有不同的收缩压和生长因子的相同参数集中确定稳定和不稳定的G＆R区域。此外，我们在第1阶段和第2期高血压后将收缩压返回到基线后的G＆R逆转程度。一种现实的器官心脏G＆R模型有可能识别有心力衰竭风险，实现个性化心脏疗法的患者，并促进医疗设备的最佳设计。