基于7 li(p,n)的NPI CAS的QMN生成器,包括一个2毫米厚的锂靶(7 li或nat li Metal),然后是1厘米厚的碳板,以停止在通过目标后保留在束中的碳纤维板。靶标和平板是电隔离的,以允许通过撞击质子带来的电荷进行调查。由U-120m的回旋子加速并导向目标的质子束(请参见图。1)。质子能可以设置在20-35 MeV范围内。发电机的设计允许在辐照后提取锂靶(用于γ-测量)。40-50 ns的回旋射频(RF)复活周期允许中子光谱的流动时间(TOF)调查。可以在[4]中找到更多细节。
在过去的几年中,低增益雪崩探测器(LGAD)在检测高能电荷颗粒时表现出了出色的性能。但是,由于孔和电子的乘法机制的差异,低穿透性颗粒(例如低能质子或软X射线)的检测性能大大降低。在CNM上设计和制造了LGAD检测器NLGAD的新型设计,以克服这一缺点。在这项工作中介绍了NLGAD概念的定性描述,以及在660 nm和15 keV X射线的可见光下对第一原型的增益响应测量。此外,在这项工作中还评估了对404 nm的增益响应的综述,而先前研究的1064 nm的IR光也为1064 nm。结果表明,NLGAD概念具有检测低穿透性颗粒的潜力。
蛋白质分子机器,也称为质子泵,是生物膜中最重要的元素。这些是膜蛋白,在所有生物体(包括某些病毒)中广泛代表和分布。他们有能力通过将质子从膜的一侧转移到另一侧来创建和维持电化学质子梯度。质子泵分为各种大型类别,它们在不同的能源的使用方面有所不同,每个能源具有不同的多肽组成和进化起源。蛋白质泵中泵送质子的自由能的来源可能是:富含能量的代谢物的化学能(F.E.,质子ATPases中),来自具有较低氧化还原电位的化合物的电子转移能量(在线粒体呼吸链链中)和光能(F.E.,f.e.,f.e.,f.e.,在视野蛋白质中)。质子泵中质子的转移通常是电源的。然而,也有同样重要的,甚至可能更重要的非电原质质子泵,例如胃粘膜的氢 - 氯荷ATPase或H + /K + ATPase,这主要负责胃含量的酸性胃含量。题为“质子泵:质子泵的抑制剂和激活因子”的新特刊,总共包括六项贡献:四个原始文章和2个评论。Siletsky S.A.和Borisov V.B.的评论[1]分析了末端呼吸氧化酶的活性位点中氧中间体的最新结构和功能研究,催化循环的特征以及这些Engymes的活性位点的特性。这些文章和评论提供了与质子泵有关的新信息,首先要了解它们催化的反应机制的基础知识,它们在细胞生理学方面的重要性以及细胞内信号传导的分子机制,并以其在医学中的应用而结束。尽管贡献不足,但它们仍涉及广泛的基本问题和应用问题,并提供了新信息:有关特定蛋白质质子泵的分子机制和催化特征(尤其是细胞色素氧化酶和ATP合成酶);关于细胞生理学的特征以及涉及质子泵的信号转导的调节和机制;以及关于使用药物的分子医学研究 - 胃H + /K + ATPase的质子泵的抑制剂。末端呼吸氧化酶在功能上相似但在结构和进化上包括两个主要不同的超家族:血红素 - 波波氧化酶(HCOS,包括线粒体的细胞色素氧化酶(COX))和BD -type type type cytotromes。所有这些都通过将氧气还原为水的四电子还原的催化反应结合在一起,该反应在没有活性位点的潜在危险活性活性氧(ROS)的形成和释放的情况下进行。这些真核生物和原核生物的这些膜酶转化了电子从细胞色素或奎尼尔转移到分子氧向跨膜质子梯度转移的化学键的能量。迄今为止,具有原子分辨率的三维结构与BD型氧化酶相反,HCOS不仅通过从膜的不同侧转移到催化中心,而且还因为氧化还原偶联的定向质子通过膜泵送的独特能力而产生质子动力。
随着 LHC 加速器的建成,高能物理电子学开启了新的篇章。这种高亮度强子对撞机在加速质子迎头碰撞点附近建造的探测器系统中产生了前所未有的辐射背景,这对电子设备的可靠功能尤其不利。例如,表 1 描述了 LHC 两个通用探测器系统之一(ATLAS)的辐射背景,图 1 显示了另一个(CMS)的横向视图,以说明不同专用探测器层的位置。90 年代初,人们已经清楚地认识到,跟踪器的电子设备需要具有前所未有的抗辐射能力,而 HEP 社区必须获得有关电子设备和电路中辐射效应的新能力。随着高亮度 LHC 升级的批准,辐射背景增加了 10 倍,事情变得更具挑战性。
摘要:冰和水的电子特性和光学响应由其分子结构(包括氢原子的量子力学性质)复杂地决定。尽管之前进行了大量研究,但对核量子效应 (NQE) 对有限温度下水和冰电子结构的影响的全面了解仍然难以实现。在这里,我们利用分子模拟,利用高效的机器学习潜力和多体微扰理论来评估 NQE 如何影响水和六边形冰的电子带。通过比较路径积分和经典模拟,我们发现与水相比,NQE 导致冰的基本间隙重正化更大,最终在两个系统中产生相似的带隙,这与实验估计一致。我们的计算表明,相对于水,冰中质子的量子力学离域增加是导致 NQE 对冰电子结构增强的关键因素。
天然产物Eugenol 1用作合成化合物4的起始材料(方案1)。所有中间体2 - 3均使用文字中提到的技术产生,并带有较小的Modi cations。28化合物1与乙酸溴乙酸酯在丙酮中存在无水钾含碳酸盐中的碳酸盐中,从而产生2-(4-酰基-2-甲氧氧基)乙酸乙酸乙酯2,然后用乙醇中的2--乙醇中的2-----------------甲氧氧基)在2--(4---乙醇中)的2------------甲基乙酸盐反应。 90%的年龄中有3个。所有用于制备目标分子的介体都通过光谱数据(例如NMR和FTIR)进行了。在乙醇中,化合物3和2,5-己二酮之间的凝结反应在96%的年代中均为2-(4-酰基-2-甲氧基氧基) - N-(2,5-二甲基-1 H-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-基)乙酰胺4。通过NMR(1 H&13 C),FTIR和XRD光谱分析对这种凝结进行了限制。FTIR频谱在1710 cm -1和3460 cm -1处显示出明显的信号,分别分别是特征C] O的存在和NH功能。的确,产品4的1 H NMR揭示了以1.91 ppm((CH 3)2)的屏蔽单元的外观,其质子具有与吡咯环相关的质子。尽管吡咯环的两个对称质子存在于5.59 ppm((CH)2)的化学含中,但由于它们的对称性,它们仅给出一个信号。还可以指出,在10.8 ppm(NH)处的未遮盖单线的外观也被指出。实验结果在表1中报告,而不对称单元如图1带有原子编号方案。在13 C NMR光谱中的10.2、103.59和127.3 ppm处的峰值分别归因于(CH 3)2与吡咯环相连的(CH 3)2,CH - CH与第三级碳和c – N链接到吡咯并碳环的Quaternary Carbons。在100 k的温度下,记录了化合物4、2-(4-酰基-2-甲氧基氧基)-n-(2,5-二甲基-1 h-pyrrol-1-基)乙酰胺的X射线强度数据,该乙酰氨酸含量为
美国加利福尼亚州旧金山,美国加利福尼亚州旧金山,全国生物物理协会年度会议,2014年戈登研究会议,质子和膜反应,美国加利福尼亚州文图拉,2014年,2014年邀请研讨会,美国国家卫生研究院,美国国家卫生研究院,巴尔的摩,美国马里兰州,美国医学博士,2014年雪人夏季生物生物系统,烟囱,2014年,美国,雪地,2014年,雪诺,2014年,雪诺,2014年,美国雪诺,2014年,雪诺,2014年。美国刘易斯顿,美国,2015年落基山大会:EPR研讨会,美国科罗拉多州丹佛市,2019年NAMD开发人员研讨会(Virtual),伊利诺伊大学,美国伊利诺伊州乌尔巴纳尚eark urbana,美国伊利诺伊州,美国伊利诺伊州,2021年,2021年生物物理学会生物物理学,美国马里兰州巴尔蒂马尔大学,巴尔蒂马尔大学,美国米兰,2023年美国威斯康星州密尔沃基,美国威斯康星州,2023年,邀请研讨会(虚拟),维多利人血液研究所,美国威斯康星州密尔沃基,美国,2023年,
一个更好的例子来自 Nicholas Rubin 和 Ryan Babbush 撰写的《为未来纠错量子计算机上的物理模拟开发工业用例》,Quantum AI,2023 年 10 月,其中诚实地描述了解决各种物理模拟问题的各种 FTQC 用例。结果令人震惊。Nicholas C. Rubin、Ryan Babbush 等人撰写的《使用 Bloch 轨道的材料容错量子模拟》,PRX Quantum,2023 年 2 月至 10 月(52 页)提供了资源和时间估计,以数十万个逻辑量子比特和数千年为单位。Nicholas C. Rubin 等人撰写的《惯性聚变靶设计阻止本领的量子计算》,2023 年 8 月(37 页)列出了模拟各种设置(如质子和氘在核聚变中的相互作用)需要 5,650 到 33,038 个逻辑量子比特
物理学中很少有普遍的真理。氢动力行为就是其中之一。任何物质在高温下的运动遵循流体动力学定律。在其原始上下文中的流体动力学描述了水的粘性运动。然而,其原理适用于更广泛的环境:在恒星和星际物质的物理学中,以及等离子体的磁性流体动力学,也是在软活动物质的动力学中。也可以在应用学科中遇到它,包括工程:海洋动力学,天气建模,航空,气体通过管道或交通流量的动力学,仅举几个例子。流体动力行为甚至适用于早期宇宙的物理:在足够高到足以熔化质子和中子的能量时,组成夸克形成了夸克 - gluon等离子体。当粒子对撞机创建此状态时,它只有一秒钟的一小部分。然而,在短期内,它根据流体力学定律移动。
Ingle-Event Latchup(SEL)仍然是在高辐射环境中自信使用最先进的微电子的持久且困难的障碍。即使是主要在互补的金属氧化物半导体(CMOS)中未制造的部分,由于CMOS控制逻辑,输入输出(IO)等,也可能很脆弱。通过先验预测提高赔率已被证明很困难,因为在供应商,过程,功能等方面没有一致的趋势。[1-7]。用质子筛选(用于揭示常见的非破坏性单事件效应(见)[8])通常是由于质子后坐离子的短范围和典型的SEL [9-12]的深敏感体积(SV)而无效。预测SEL易感性的困难是不幸的,因为SEL行为是高度可变的,并且可能对部分和系统可靠性构成重大威胁。大约一半的CMOS零件易感性,在这些部分中有50%可以具有破坏性[4]。sel费率在6个以上的数量级上有所不同,其中几个零件
