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壳聚糖 - 阿金酸盐的合成和效率评估...
摘要：原油泄漏引起了相当大的环境问题，因此要求开发有效，可持续和环保的补救解决方案。在这项研究中，我们使用藻酸钠和壳聚糖合成并评估了可生物降解的聚合物过滤器的效率，以治疗油泄漏。使用逐层自组装技术与棉绒作为过滤器培养基合成，通过浸入方法合成了藻酸钠水凝胶聚凝胶聚凝胶复合物（SACHPC）滤波器。根据回收油的流量和过滤器的可重复性评估过滤器的效率。使用SACHPC过滤器对0.5 m的模拟油泄漏进行过滤。基于1升油通过过滤器所需的时间确定流量。SACHPC滤波器在酸性，中性和碱性条件下表现出具有特殊过滤效率（> 98.3％）（pH 3、7和11），具有特殊的过滤效率（> 98.3％）。过滤器的流速为120 mL/min，而第三使用过滤器的流量降低为50 mL/min。此外，该过滤器的原油回收率达到85％。X射线衍射分析在存在无定形相的情况下证实了原油的吸附，而扫描电子显微镜分析揭示了SACPHC滤波器的结构形态。总体而言，SACHPC过滤器保持高过滤效率，从而为油性废水纯化和溢油清理提供了可持续的策略。关键字：漏油，聚电解质，过滤器，壳聚糖，水凝胶，藻酸钠。[收到2024年8月29日； 2024年9月10日修订； 9月10日，2024年9月10日]印刷ISSN：0189-9546 |在线ISSN：2437-2110
cu – oped ...
摘要： - 研究对Cu对Batio 3的结构过渡特性的影响进行了比较研究。对X = 0.1-0.3样品进行了研究，钛酸钡的化学公式为Batio 3。作为粉末，它是白色至灰色的，并具有钙钛矿结构。Batio 3使用最广泛的铁电材料。Batio 3在Curie温度下（T C〜120°C）具有化学公式ABO 3的钙钛矿结构（空间组R3C）。在室温下有四方结构。是铁电材料。铁电体是表现出类似于铁磁性磁性的电活动的结晶材料。由于它们自发的极化，即使在没有外场的情况下，这些材料也会显示出自发的极化，因此滞后作用。这发生在铁电材料中。直到给定温度，可以看到某种类型的行为。称为居里温度（TC）。此动作不超过此TC。到目前为止，我们已经通过合适的Cu掺杂组成（x = 0.1，0.2）来研究并表征了铁电BA 1-X Cu X Tio 3。RT-XRD表征产生了预期的特征峰，其中一些杂质峰表明系统中存在杂质阶段。拉曼峰在拉曼频谱中移动，导致了预期的拉曼模式，即300K时的a，e和混合模式a+e。关键字： - 居里温度，铁电，拉曼光谱，钙钛矿结构。
TiO2-磷酸二酸的合成和应用...
纳米复合材料是由两个或多个组成部分组成的复合材料，其中至少应为纳米级。这些材料由于其大小和结构而提供了独特的特性[1]。纳米级成分通常与大规模的材料（例如聚合物，陶瓷或金属）结合使用，以创建具有与单个成分相比具有优质特性的材料[2]。纳米复合材料已用于各种应用，例如电子，航空航天，生物医学和能量[3]。在研究论文中，纳米复合材料的研究是彻底改变现有技术或完全启用新技术[4]。TIO 2纳米复合材料是将二氧化钛（TIO 2）与其他材料（例如聚合物，金属或半导体）相结合的纳米材料，以创建具有增强性能的材料。作为Tio 2是一种易于适用的化学物质，这些纳米复合材料适用于高折射率，高化学
咪唑化合物的进步：合成，...
咪唑是一种五元的杂环化合物，由于其在各种科学领域中的独特化学特性和多功能性而具有显着的突出性。本文探讨了咪唑及其衍生物的合成方法，物理化学特性和广泛的应用。药物化学，催化和材料科学的最新进展突出了该化合物在学术研究和工业应用中的关键作用。重点放在其药理潜力上，包括抗菌，抗真菌和抗癌活性及其在协调化学和先进材料开发方面的效用。
台式DNA合成设备：
综合DNA由世界各地的生物科学实验室使用，并在广泛的科学和生物技术进步中起着基本作用。DNA综合技术（可以使用任何用户定义的序列打印” DNA，可启用研究人员来研究和工程生物系统，以更好地了解它们的工作方式。对于从农产品和药品到先进燃料和其他生物制造应用，这对于广泛的生物技术进展也是必不可少的。例如，这种能力对于在19009年大流行期间的新和新兴病原体的快速表征以及诊断，疫苗和其他医学对策的快速发展至关重要。获得合成DNA对于这些进步和更广泛的生物经济至关重要。
用于大脑中基因组编辑的工程自由交付的核糖核蛋白
6马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州医学院神经学系神经技术与神经记录中心 * （sstavisky@ucdavis.edu）摘要：大脑计算机界面（BCIS）有可能恢复因神经系统疾病或受伤而失去说话能力的人的沟通。bcis已被用来将尝试语音的神经相关性转化为文本1-3。但是，文本交流未能捕捉人类言语的细微差别，例如韵律，语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑对舞会”神经假体，即通过解码植入人类腹膜前缘的256个微电腹膜中的256个微电腹膜中腹膜上腹膜中腹膜上腹膜和严重的dysarthria的男性中腹膜的神经活动来立即与闭环音频反馈合成声音。我们克服了缺乏对训练神经解码器的基本真相的挑战，并能够准确地综合他的声音。与语音内容一起，我们还能够从心理学活动中解码副语言特征，从而使参与者实时调节他的BCI-BCIS综合声音以更改语调，强调单词并唱着短旋律。这些结果证明了使瘫痪者能够通过BCI进行明智和表达的人的可行性。简介：说话是一种基本的人类能力，失去说话的能力对于患有神经系统疾病和伤害的人来说是毁灭性的。大脑计算机界面（BCIS）是一种有希望的疗法，可以通过解码神经活动绕过神经系统受损的部分来恢复语音4。BCI的最新演示重点是将神经活动解码为屏幕2,3的文本，其精度很高1。这些方法提供了一种中间解决方案来恢复沟通，但单独与文本的沟通却没有提供具有闭环音频反馈的数字替代人声仪，并且无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律，语调，语气和音调。
Direct Speech Synthesis from Non-Invasive, Neuromagnetic Signals
Direct speech synthesis from neural activity can enable individuals to communicate without articulatory movement or vocalization. A number of recent speech brain-computer interface (BCI) studies have been conducted using invasive neuroimaging techniques, which require neurosurgery to implant electrodes in the brain. In this study, we investigated the feasibility of direct speech synthesis from non-invasive, magnetoencephalography (MEG) signals acquired while participants performed overt speech production tasks. We used a transformer-based framework (Squeezeformer) to convert neural signals into Mel-spectrograms followed by a neural vocoder to generate speech. Our approach achieved an average correlation coefficient of 0.95 between the target and the generated Mel spectrograms, indicating high fidelity. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of synthesizing intelligible speech directly from non-invasive brain signals. Index Terms : speech brain-computer interface, neural speech synthesis, magnetoencephalography, transformer
综述。量子电路合成与编译...
摘要 量子计算被视为后摩尔时代有望突破计算能力瓶颈的有前途的计算范式。量子处理器尤其是超导量子处理器的日趋成熟为量子算法的开发和实现提供了更多的可能性。作为量子算法实现的关键阶段，逻辑电路设计和量子编译也受到广泛关注，涉及量子逻辑电路综合（又称量子架构搜索）与优化、量子比特映射与路由等关键技术。近期研究表明，相关算法的规模和精度正在稳步提升，尤其是随着人工智能方法的融合。本文系统地回顾和总结了大量文献，探索从算法层面到量子硬件一体化设计优化方案的可行性，将逻辑电路设计和编译优化步骤结合起来，利用人工智能算法卓越的认知和学习能力，可以降低人工设计成本，提高执行精度和效率，促进量子算法在硬件上的实现和验证其优越性。
定量证据综合方法指南
为了在存在多种证据来源的情况下评估一种新干预措施与一种或多种现有干预措施（比较措施；例如，当前的标准治疗）相比的相对疗效或有效性，应使用适当的证据综合方法。随机对照试验 (RCT)，只要设计良好且偏倚风险低，就是用于评估治疗效果的黄金标准，应尽可能用于证据综合。因此，我们假设所考虑的证据综合是基于充分的 RCT 数据，除非另有说明。本文件的目的是描述最常用的直接和间接治疗比较方法，包括它们的基本假设、优点和缺点。该文件不是方法论教科书，也没有详细描述所描述的统计技术。该指南针对的是欧盟关于联合临床评估卫生技术 (HTAR) 的法规背景下的评估人员，尽管它与其他利益相关者的相关性也得到了认可。所有证据合成方法（直接和间接比较）都基于可交换性这一基本假设，可通过评估相似性、同质性和（对于间接比较）试验数据的一致性来研究这一假设。如果违反这一基本假设，则相应证据合成的结果不太可能提供有意义的治疗效果评估。如果认为试验间异质性太大而无法证明整体证据合成的合理性，但异质性可以用研究和患者特征来解释，则应使用相应的试验组或患者亚组进行适当的证据合成。这会导致不同亚组的效果估计值不同。元回归也可以成为进一步探索异质性并确定导致异质性的因素的有用工具。然而，虽然这些方法可能会减少异质性，但它们不太可能完全消除异质性。因此，在应用亚组分析或元回归后，需要对异质性进行新的评估。