根在纽约州长岛长大,高中期间他找到了一份在柔性印刷方面的工作 - 一种快速印刷在各种材料(例如塑料和纸)上的方法。这项工作经验促使他追求学士学位罗切斯特大学化学工程学。 他热爱他的大学有机化学课程,并被有机分子(特别是聚合物)的复杂几何形状所吸引。 聚合物是由较小的定制分子单元组成的巨大分子,它们通过化学键相互连接,形成具有独特且有用的材料特性的柔性链和网络。 作为一个类比,聚合物就像由互连的乐高积木组成的完整LEGO®设置。 一个重要的细微差别是聚合物不是像LegoS®那样刚性,而是分子构建块的柔性组件。 一些众所周知的聚合物的例子包括DNA,泡沫聚苯乙烯和橡胶。 山姆对聚合物的兴趣,再加上他对柔性印刷的背景,使他从事软光刻的本科研究项目。 从罗切斯特毕业后,Root攻读博士学位。加州大学圣地亚哥分校的化学工程专业,被南加州的温暖天气和美丽的海滩引诱,以及进一步探索他对聚合物的热爱的机会。 在接下来的四年中,Root研究了Darren Lipomi教授的指导下的半导体聚合物的机械性能。 在2021年,Root返回加利福尼亚,并加入了斯坦福教授Zhenan Bao的实验室,将他在聚合物复合材料的经验应用于自我修复电子产品。罗切斯特大学化学工程学。他热爱他的大学有机化学课程,并被有机分子(特别是聚合物)的复杂几何形状所吸引。聚合物是由较小的定制分子单元组成的巨大分子,它们通过化学键相互连接,形成具有独特且有用的材料特性的柔性链和网络。作为一个类比,聚合物就像由互连的乐高积木组成的完整LEGO®设置。一个重要的细微差别是聚合物不是像LegoS®那样刚性,而是分子构建块的柔性组件。一些众所周知的聚合物的例子包括DNA,泡沫聚苯乙烯和橡胶。山姆对聚合物的兴趣,再加上他对柔性印刷的背景,使他从事软光刻的本科研究项目。从罗切斯特毕业后,Root攻读博士学位。加州大学圣地亚哥分校的化学工程专业,被南加州的温暖天气和美丽的海滩引诱,以及进一步探索他对聚合物的热爱的机会。在接下来的四年中,Root研究了Darren Lipomi教授的指导下的半导体聚合物的机械性能。在2021年,Root返回加利福尼亚,并加入了斯坦福教授Zhenan Bao的实验室,将他在聚合物复合材料的经验应用于自我修复电子产品。在UCSD之后,Sam的学术旅程将他带回了东北,在那里他在乔治·怀特塞德斯教授的实验室的哈佛大学博士后工作了几年。Root喜欢跑步,很高兴发现Bao集团拥有自己的跑步俱乐部“跑步Baos”,该俱乐部由BAO Group成员Lukas Michalek博士创建!这座课外社区建筑确实有助于建立了一个有效的团队,并引发了Root和Lukas之间的研究合作,他们都是自我修复电子科学论文的合着者。这篇Nano@Stanford通讯文章提供了有关其研究的高级摘要,该摘要是为具有广泛技术背景的多样化受众编写的。如果您想了解更多信息,则可以阅读其科学论文中的所有细节:( doi:10.1126/science.adh0619)。
人工生物分子纳米管是一种有前途的方法,可以建立模仿细胞细胞骨架能力生长和自我组织动态的材料。核酸纳米技术已经证明了各种自组装纳米管具有与实际细胞骨架成分的可编程,可靠的特征和形态学相似性。他们的产量通常需要热退火,这不仅与生理条件不相容,而且还阻碍了持续生长和动态自组织的可能性。在这里,我们报告了DNA纳米管,这些纳米管从恒定的室温下的五个短DNA链的简单混合物中进行自组装,并且在延长时间内可持续生长的能力显着。The assembly, done in a monovalent salt buffer (here, 100 mM NaCl), ensures that the nanoscale features of the nanotubes are preserved under these isothermal conditions, enabling continuous growth up to 20 days and the formation of individual nanotubes with near flawless arrangement, a diameter of 22 ± 4 nm, and length of several tens of micrometers.我们证明了单价阳离子以实现此类特性的关键作用。我们最终将链封装在微型隔室中,例如油中的微粒和巨型Unilamellar囊泡,它们用作简单的细胞模型。值得注意的是,纳米管不仅在这些条件下等温管生长,而且还会自组织为动态的高阶结构,例如环和动态网络,表明可以从持续生长和限制的结合中出现类似细胞骨架的特性。我们的研究提出了一种工程生物分子支架和材料的方法,以表现出持续的动态和栩栩如生的特性。
I支持HB 06929,该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却,有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热,例如Hartford的资本区项目,该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力,例如公寓或公寓综合体,退休社区,大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放,而且还散发出该州NOX污染的很大一部分,这是空气质量差的重要因素,导致哮喘和损害人类和环境健康。
自动驾驶汽车(SDVS)的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中,我们分析了英国调查(N¼4,860)和美国(n¼1,890)公众的自由文本响应,这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧,以及为什么应该或不应该开发它们。响应(平均每个参与者的总共27个单词)倾向于提出安全的希望,并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术,其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法,该方法试图使公众从这些观点中教育,而是建议这些观点应视为社会情报的来源,并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理,如果要包容,则应寻求理解和整合公众观点,而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
除了免疫检查点抑制剂的快速发展,自组装免疫治疗药物的研发也呈现井喷态势。根据免疫靶点,传统肿瘤免疫治疗药物分为五类,即免疫检查点抑制剂、直接免疫调节剂、过继细胞治疗、溶瘤病毒和癌症疫苗。此外,精准度和环境敏感性更高的自组装药物的出现为肿瘤免疫治疗提供了一种很有前景的创新途径。尽管肿瘤免疫治疗药物研发进展迅速,但所有候选药物都需要进行临床前安全性和有效性评估,而常规评估主要采用二维细胞系和动物模型,这种方法可能不适合免疫治疗药物。而患者来源的异种移植和类器官模型保留了肿瘤病理异质性和免疫性。
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下,最清楚的例子是视觉皮层的腹侧(“ What what”)和背(“ Where”)途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今,深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是,尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里,我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题,这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明,当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时,我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外,我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明,应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
具有有利的电化学特征的2D/2D异质结构(HTS)的生产具有挑战性,特别是对于半导体过渡金属二甲硅烷基(TMDS)而言。在这项工作中,我们引入了一项基于CO 2激光绘图仪的技术,用于实现包括氧化石墨烯(RGO)和2D-TMDS(MOS 2,WS 2,MOSE 2,MOSE 2和WSE 2)的HT膜。该策略依赖于激光诱导的异质结构(LIHTS)的产生,在辐照后,纳米材料在形态和化学结构中显示出变化,成为导电易于转移的纳米结构膜。LIHT在SEM,XPS,Raman和电化学上详细介绍了LIHT。激光处理诱导GOS转化为导电性高度去角质的RGO,并用均质分布的小型TMD/TM-氧化物纳米片装饰。所获得的独立式LIHT膜被用来在硝酸纤维素上构建独立的传感器,其中HT既可以用作传感器和传感表面。所提出的硝酸纤维素传感器制造过程是半自动化和可重现的,可以在相同的激光处理中生产多个HT膜,并且模具印刷可以定制设计。证明了不同分子(例如多巴胺(神经递质),儿茶素(黄酮醇)和过氧化氢)在电分析检测中的卓越性能,从而获得了生物学和农业样本中的纳米摩尔限制,并获得了高纤维抗性的纳摩尔限制。考虑到强大而快速的激光诱导的HT产生以及涂鸦所需模式的多功能性,提出的方法是通过可持续和可访问的策略开发电化学设备的破坏性技术。
1。 div>大学。 div>Grenole AP,C。Macpetal Grocel(Cremava-CNS),3041Grétolicks)。 div>2。 div>大学。 div>3。 div>大学。 div>里昂1,INSERM U1060,Carmen Laboratory,69600 Oullas,Fraulins,法国。 div>4。 div>大学。 div>Grenoble Appes,Avery,Op-,ua7 Stranges,35000Gréibble,Frenaba,法兰克性Grenbeb,Francbials。 div>5。 div>Hassions Agills A Lyon,69677 Bron,法国,法国。 div>6。 div>irmb,大学。 div><800:运动pelleier,向内,楚蒙塔雷尔(Chu Montarell),法国蒙佩尔(Montpell)34295。 div>7。 div>宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学放射学系和培养基系,宾夕法尼亚州,19104年,美国。 div>8。 div><8但是 Drizoarder Hennoot,69003 Lia Sat。 div>9。 div>曼联的文化和融合,NFS R. Caren Rens,38330 Saint Ism。 div>10。 div>大学。 div>绿色猿,医学与完整性的转化创新,OR.552,38700 La Tona Tranner,法国。 div>11。 div>大学。 div>Grenole-Almaghomore Dap Transport,DRA 5063,33400 Grenbeb,Faimes。 div>12。 div><8 div3> chu grenset-alpemes,Bioci,Occology,3,67 Bio,用于四重量,商店。 div>13。 div>chu> chugéissobleyapels,Stit,Straising Noulogical Straing部,法国Francificult 30043 Grenbele。 div>
“在2024年,政府工作报告中将商业空间列为“经济增长的新引擎”之一,这标志着该行业在如此重要的政府文档中首次出现。在今年的政府工作报告中两次提到,因为政府发誓要促进几个“新兴部门”(例如商业空间和低位航空)的安全和合理的发展。”
定量敏感性映射(QSM)已广泛应用于神经变性和铁沉积的临床诊断,而QSM重建中仍然存在偶极反转问题。最近,提出了深度学习方法来解决这个问题。但是,这些方法中的大多数是需要成对输入阶段和地面真相对的监督方法。在不使用地面实际情况的情况下训练所有分辨率的模型仍然是一个挑战,而仅使用一个分辨率数据。为了解决这个问题,我们提出了一种基于形态的自我监督QSM深度学习方法。它由形态学QSM构建器组成,可以使QSM对采样分辨率的依赖性以及有效减少伪像并有效节省训练时间的形态学损失。所提出的方法可以在人类数据和动物数据上重建任意分辨率QSM,而不管该分辨率是更高还是低于训练集,这表现优于先前最佳的无监督方法。此外,对于先前无监督学习方法中使用的周期梯度损失,形态损失还将训练时间减少了22%。实验结果和临床验证表明,该提出的方法测量具有任意分辨率的精确QSM。,它在无监督的深度学习方法和竞争性绩效中取得了最新的结果,相对于最佳的传统方法。