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靶向药物输送系统的综合回顾
毛细血管的结构在不同的器官组织中有所不同。它由一层内皮细胞组成，内皮细胞通过细胞内连接在一起。根据内皮层和基底膜的形态和连续性，毛细血管分为 [1] 连续、[2] 有孔、[3] 正弦。连续毛细血管很常见，广泛分布于体内，具有紧密的内皮间连接和不间断的基底膜。有孔毛细血管的内皮间间隙为 20-80nm。正弦毛细血管的内皮间间隙为 150nm。根据组织或器官的不同，基底膜在肝脏外不存在，或在脾脏和骨髓外不连续地存在。大分子可以通过被动过程（例如非特异性液相跨毛细血管胞饮作用和通过内皮连接间隙或孔隙）或受体介导的运输系统穿过正常内皮。肺等器官具有非常大的表面积，因此总渗透性也相对较大，因此外渗率较高，这取决于电荷、形状、大小、HLB 和大分子的特性。脑内皮是最坚固的
不良贷款报告 CBTLM 23
在相对极端的动态条件下，对基于玻璃悬臂的原型表面形貌接触探针进行了评估，该探针采用电容式测微技术来检测位移。该探针主要用于测量亚微米表面结构的低接触力，扫描速度远低于 1 rom SI。通过将其建模为二阶系统，可以预测其在更高速度下的行为，但尖端和表面之间相互作用的复杂性使人们对如何使用此类模型产生了疑问。因此，使用高精度空气轴承台扫描尖端下方的镍复制正弦表面轮廓。这允许在超过 1 m S-1 的速度和高于探针固有频率（约 280 Hz）的轮廓信号频率下对行为进行实验验证。在所有测试条件下，报告的输出非常一致，频率响应平坦至 1 dB 以内，最高可达 250 Hz 左右。结论是，探针技术可以令人满意地用于比传统表面计量仪器更高的速度下的测量。
云端的量子计算硬件
图 1 (A) 来自参考文献 [23] 的同心 transmon 量子比特设计及其等效电路图（插图）。两个超导岛（绿色和蓝色）由一个小的约瑟夫森结桥（橙色）分流。使用共面波导谐振器（红色）读出量子比特状态。该读出谐振器电感耦合到信号线（黑色）。（B）transmon 量子比特的状态由约瑟夫森结的正弦电位（黑色实线）决定。在相位基（Δφ）中求解，特征能量（实线）可以用谐振子（虚线，相应颜色）来近似，其简并性通过结上的电容充电能量的一阶校正来消除[24 – 26]。（C）布洛赫球面图。基态 j 0 i 和第一个激发态 j 1 i 用于定义量子比特的逻辑状态 j ψ i ，它是 j 0 i 和 j 1 i 的线性组合，具有各自的复振幅 α 和 β 。j ψ i 可以通过电压脉冲和门控操作进行操纵，并通过投影到指定的测量基础上进行读出
同种异体造血干细胞移植中的止血和补体：两个交互式系统的临床意义
造血干细胞移植（HCT）代表了某些恶性和非恶性血液学疾病的治疗方法。在HCT之前进行调节方案，同种异体环境中移植物抗宿主病（GVHD）的发展以及免疫重建的延迟通过诱导组织损伤或体液改变会导致早期和晚期并发症。止血和/或补体系统是涉及体液和细胞反应的生物调节防御系统，并且在同种异体HCT之后与这些并发症有多样化。止血和补体系统具有多种相互作用，在生理和病理条件下都描述了这些相互作用。它们具有共同的组织靶标，例如内皮，这表明在HCT后早期或晚期的几种严重并发症的发病机理中相互作用。并发症，两个系统相互干扰并因此导致疾病发病机理的并发症包括与移植相关的血栓形成微型血管病（HSCT-TMA），正弦梗阻综合征/Veno cocclusive疾病（SOS/VOD）和GVHD。在这里，我们回顾了当前关于同种异体HCT后止血变化和补体的知识，以及这些变化如何定义临床影响。
在Cu上生长的石墨烯的补充材料结构（...
在1000 K处的参考文献[7]中合成了石墨烯。从表面制备实验室，荷兰获得Cu（111）样品，并以0.1°精度将其表面对齐（111）平面。将样品生长在附着在扫描隧道显微镜（STM）室的样品生长容器中。随后，将样品通过超高真空手提箱转移到正常的X射线立波（XSW）室。将样品保存在10-10 mbar压力范围内。图像1-4（表S2）和图S1-4均在同一样本上测量，并显示了XSW测量。使用单色的AlKαX射线源来评估溅射和退火过程后晶体的清洁度。STM和低能电子差异（LEED）测量表明Cu（111）晶体上的较大梯田。STM。沿Moir´e模式的高对称轴的多个STM图像采集了线条。对于每种情况，通过拟合正弦曲线提取了它们的周期性（P）以及最大值和最小值（∆ D）之间的明显高度差异。p和∆ d是通过沿着每个moir'e模式的高对称方向进行三条线扫描的平均来计算的（图S1-S5）。均方根位移值（RMS-D）是根据假设高度的正弦分布的每个STM Moir´e图像的平均波纹计算得出的。[8]。通过LEED确定铜方向（图这些RMS-D值可以转换为Debye-Waller因子（DWF），并在参考文献中的步骤后进一步转换为相干分数。表S2中总结了结果以及文献[9]的NC-AFM数据，为此，我们使用报告的∆ D以与我们自己的STM数据相同的方式来计算RMS-D和相干分数。s6），我们能够为图像1-4分配Moir´e和Cu晶格之间的角度，这在表S2中总结了。对于图像5（图S5）无法确定这个角度，因为该样品未获得低能电子差异（LEED）。参考。 [7]提出了与本研究相同的叠氮酮生长程序生长的石墨烯的LEED模式。 LEED数据显示了弧，这些弧以前归因于Cu（111）底物上的石墨烯的多个方向[10]。参考。[7]提出了与本研究相同的叠氮酮生长程序生长的石墨烯的LEED模式。LEED数据显示了弧，这些弧以前归因于Cu（111）底物上的石墨烯的多个方向[10]。
门户高血压的新兴治疗靶标
审查门户高血压的抽象目的是肝硬化的主要并发症的原因，肝硬化的主要并发症具有很高的致命性。最近的治疗方法改善了预后，但这仍然远非理想。本文回顾了通过关键病理生理过程的进步揭示的新的潜在治疗靶标。最近的发现最近的研究强调了抑制病因学因素和安全的生活方式的重要性，并概述了调节门户压力的新机制。这些包括与炎症，纤维发生，血管闭塞，实质灭绝和血管生成有关的肝内异常。再生受损；正弦内皮功能障碍引起的肝血管张力增加，没有任何可用性；和旁分泌肝细胞串扰。此外，诸如肠叶轴等途径调节诊断性血管扩张和全身性炎症，加剧肝纤维化，并通过治疗对象。我们总结了针对这些目标的新代理的研究。摘要新药物，单独或组合，允许在互补机制中起作用，对门户高血压产生更深远的影响，同时限制疾病进展并有利于纤维化和肝硬化的消退。预计治疗范例的重大变化。
具有相干相位读出的高性能双峰瞬变场传感器
摘要 — 通过比较穿过传感臂和参考臂的光信号，干涉光子传感器使用简单的单波长激光源实现了显著的灵敏度和检测限。原则上，通过比较穿过单个传感波导的两种模式的传播，基于双模波导的传感器可以在不需要参考臂的情况下提供相同的优势。然而，双模传感器的典型实现面临两个挑战：(i) 传感器输入和输出处的突变模式激发和重组效率低下、功率不平衡且产生可能掩盖小传感信号的杂散反射，(ii) 输出信号的正弦性质可能导致读出模糊。这里我们提出了一种螺旋状双模折射率传感器，它具有全模式转换、多路复用和解复用以及相干相位检测，可提供具有紧凑而稳健布局的明确线性相位读出。我们的传感器设计为1550 nm 中心波长，在氮化硅平台上制造，并通过体传感实验验证，检测限达到 1. 67 · 10 −7 RIU。
用于...的恒定输出电压DC-AC逆变器的设计
本文介绍了一种独立运行的 DC-AC 逆变器设计，可直接从太阳能光伏 (PV) 向负载提供电能，而无需通过电池。在无电池太阳能光伏中，太阳能光伏的输出电压始终根据太阳辐射和温度而变化，因此对具有恒定输出电压的 DC-AC 逆变器进行建模成为一个挑战。该设计由升压转换器、H 桥开关和驱动器以及 LC 滤波器组成，用于产生正弦交流电压作为输出到负载。为确保恒定的逆变器输出电压，该设计配备了基于电压控制模式的闭环 PI 控制器。该设计由 PSIM 建模和仿真。PV 直流输入根据辐照值 (W/m 2 ) 设定变化，输出连接到额定电压为 220 Vac 和标称电流为 3.4 A 的负载。结果表明，在辐照度变化为 600-1500 W/m 2 时，逆变器能够维持 220 Vac 0.91%、50 Hz 的输出电压，这仍然在基于标准的电压范围内。DC-AC 逆变器在 600 W/m 2 时产生的效率为 97.7%，在 1500 W/m 2 时产生的效率为 83.6%。
隧道结中约瑟夫森谐波的观察
开发大规模超导量子处理器的方法必须应对固态设备中普遍存在的大量微观自由度。最先进的超导量子比特采用氧化铝 (AlO x ) 隧道约瑟夫森结作为执行量子操作所需的非线性源。对这些结的分析通常假设一种理想化的纯正弦电流相位关系。然而，这种关系预计仅在 AlO x 屏障中透明度极低的通道极限下成立。在这里，我们表明标准电流相位关系无法准确描述不同样品和实验室中 transmon 人造原子的能谱。相反，通过非均匀 AlO x 屏障的介观隧穿模型预测了更高约瑟夫森谐波的百分比级贡献。通过将这些包括在 transmon 哈密顿量中，我们获得了计算和测量能谱之间数量级更好的一致性。约瑟夫森谐波的存在和影响对于开发基于 AlO x 的量子技术（包括量子计算机和参数放大器）具有重要意义。例如，我们表明，经过设计的约瑟夫森谐波可以将传输量子比特中的电荷分散和相关误差降低一个数量级，同时保持其非谐性。
科学艺术与梅蒂尔（SAM）
我们提出了一种自适应物理学的深层均质化神经网络（DHN）方法，以制定具有不同微结构的弹性和热弹性周期性阵列的全场微力学模型。通过完全连接的多层连接的单位细胞溶液通过最大程度地限制根据应力平衡和热传导部分微分方程（PDE）的残差之和，以及无界面的无牵引力或绝热边界条件。相比，通过引入具有正弦函数的网络层直接满足周期性边界条件。完全可训练的权重施加在所有搭配点上，这些搭配点与网络权重同时训练。因此，网络会在损耗函数中自动为界面附近（尤其是单位细胞解决方案的具有挑战性的区域）中的搭配点分配更高的权重。这迫使神经网络在这些特定点上提高其性能。针对有限元素和弹性解决方案的自适应DHN的精度分别用于椭圆形和圆柱孔/纤维的弹性解决方案。自适应DHN比原始DHN技术的优点是通过考虑局部不规则的多孔架构来证明合理的，孔隙 - 孔相互作用使训练网络特别缓慢且难以优化。