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原始发表论文的引用（记录版本）：Moro, G., Khaliha, S., Pintus, A. et al (2024). 氨基酸改性氧化石墨烯用于
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料，用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂，被选为基准物质，以测试这些材料的电活性有效性，从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面，促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω，从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强，1 小时后的去除效率为 76%，大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时，GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度，即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实，这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用，而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Barman，M.，Gio-Batta，M.，Andrieux，L。等（2024）。
在四个月时等血浆中的敏感性，特应性湿疹或食物过敏的婴儿的五，三和两个SCFA的浓度分别较低。logistic回归模型显示，每SD：0.41（0.19 - 0.91），形成，琥珀酸和葡萄糖和敏化之间的显着负面社会[或adj（95％CI）； 0.19（0.05 - 0.75）;调整了母体过敏后，0.25（0.09 - 0.66）和乙酸和特应性湿疹之间[0.42（0.18 - 0.95）]。婴儿和母体血浆SCFA浓度密切相关，而牛奶SCFA浓度与两者无关。丁酸和映酸的浓度富含100倍左右，在母亲的牛奶中，ISO丁酸和瓣膜酸在3-5倍左右，而其他SCFA在牛奶中的流行程度少于血浆。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：约瑟夫·D·，戈尔格，T.，Turanoglu Bekar，E。等（2022）。预测维护应用
摘要：维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现，行业能够访问大量数据，这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此，本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆（LSTM）模型，结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难，并提出了改进建议。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Lai，H.，Kannas，C.，Hassen，A。等（2025）。 MEA
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法，以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来，而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试，我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明，通过仔细的复杂目标，多目标算法可以优于单目标搜索，并提供更多样化的解决方案。但是，对于许多靶标化合物，单目标设置是等效的。尽管如此，我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
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198.1。谁可以执行预先指令，如何执行？198.1.1。预先指令只能由具有健全和健康的心态的成年人执行，并且可以交流，联系和理解执行文件的目的和后果。198.1.2。必须自愿执行，并且没有任何强制性，诱因或强迫，并且具有全部知识或信息后。198.1.3。 它应该具有给予知情同意的特征，而不会任何不适当的影响或约束。 198.1.4。 应以书面形式清楚地说明何时可以撤回医疗或不给予具体的治疗，这只会延迟死亡过程，否则可能会导致他/她的痛苦，痛苦和痛苦，并进一步使他/她处于侮辱状态。198.1.3。它应该具有给予知情同意的特征，而不会任何不适当的影响或约束。198.1.4。应以书面形式清楚地说明何时可以撤回医疗或不给予具体的治疗，这只会延迟死亡过程，否则可能会导致他/她的痛苦，痛苦和痛苦，并进一步使他/她处于侮辱状态。
原始发表论文的引文（记录版本）：Nocerino, E., Stuhr, U., San Lorenzo, I. et al (2023). Q 依赖的电子-声子耦合
a 瑞典皇家理工学院，应用物理系，阿尔巴诺瓦大学中心，斯德哥尔摩，SE-114 21，瑞典 b 中子散射和成像实验室，保罗谢勒研究所，CH-5232，Villigen PSI，瑞士 c 纳米科学中心，尼尔斯玻尔研究所，哥本哈根大学，Nørre All e 59，DK-2100，哥本哈根 O，丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系，Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129，都灵，意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所，Wiedner Hauptstraße 8 e 10，1040，维也纳，奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心，SE-100 44，斯德哥尔摩，瑞典 g Nordita，瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学，Hannes Alfv ens v € ag 12，SE-106 91，斯德哥尔摩，瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室，柏，千叶 277-8581，日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所，东京 113-0033，日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所，茨城 305-0801，日本 k 牛津大学无机化学实验室，牛津 OX1 3QR，英国 l 印度理工学院物理系，坎普尔 208016，印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS，孟买 400005，印度 n 查尔姆斯理工大学物理系，SE-412，哥德堡，瑞典
多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Larsson，C.，Larsson，F.，Xu，J。等（2023）。锂插入诱导SWE
结构电池复合材料属于类别的多功能材料，具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时，碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6％的径向膨胀，轴向膨胀为0.85％。此外，碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中，我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型，研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化，从而预测可以预测诸如内部应力状态，均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后，通过实施一种新型的无应力膨胀方法，结果表明，结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。