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在混合的2D/3D铅锡钙钛矿中解决2D和3D域的超快电荷载体动力学
混合的2D/3D钙钛矿材料对光伏和发光二极管（LED）群落特别感兴趣，因为与常规3D Perovskite吸收者相比，它们令人印象深刻的光电电特性以及改善的水分稳定性。在这里，研究了一种混合铅锡钙钛矿，其中含有3D结构或高度相岩石ruddlesden – Popper 2D结构的独特的自组装结构域。用超快的瞬态吸收测量值揭示了材料的复杂能量景观。表明，这些显微镜结构域之间的电荷转移仅发生在纳秒时尺度上，这与域的大尺寸一致。使用光泵 - terahertz探针光谱法，有效的电荷载体迁移率被证明是类似的纯2D和3D perovskites之间的中介。此外，提出了对自由载体重组动力学的详细分析。通过在光激发载体种群的完整动态模型中结合一系列激发波长的结果，可以表明，纤维中的2D域与3D域具有非常相似的载波动力学，这表明不应由材料的异型结构构成远距离电荷传输。
康复环境中以技术为中心的服务
抽象目的：了解和应对在康复环境中采取和实施技术方面的挑战，居民实验室是一家专注于技术的临床服务，在高等医院内进行了12个月的试验。本文报告了其作为临床服务和客户的初步影响，包括所需的辅助技术（AT）的类型。材料和方法：使用描述性统计数据整理并分析了25名参加Haigec实验室的人的推荐和行政数据。对于那些不止一次参加的人（n¼12），使用修改后的目标措施（MGAM）评估目标达到目标。结束后半结构化访谈已与参与者完成，以了解他们在Habitec实验室的经验。使用主题分析分析了访谈。结果：大多数与会者（92％）在脊髓损伤（SCI）后正在接受住院治疗。大多数（73％）与改善娱乐和联系有关的目标。所有完成MGAM的参与者在习惯实验室出勤后都表现出进步的目标。定性数据强调了对服务和未来建议的赞赏。结论：这项研究表明，在SCI的个体中，尤其是可以帮助沟通的消费级智能设备，对在SCI的个人中使用的支持很高。在此期间，这一发现可能受到COVID-19大流行和频繁锁定的影响的影响。出勤率正在解放，但资源障碍令人沮丧。这项研究表明，Habitec Lab能够解决与会者的重要目标，但也伊利卢开会了新的未来，并引发了对未来目标的热情。
在分层超导化合物中观察到的交替的三角电荷密度波域
该研究团队使用扫描隧道显微镜（STM）在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像，该扫描隧道显微镜（STM）能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后，团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
荷兰太空仪器Spexone生产世界地图
在其一生中，Alvin经历了许多升级，以保持最先进的研究平台。最新的升级包括将其配备具有更好的人体工程学和提高可见性的新的，更大的人员领域，以及改进的推进器和更高级的指挥和控制系统。还安装了新的高清成像系统和更快的数据采集功能，并且增强了惯性导航功能，即使是在较大的深度，也可以非常准确地跟踪从地面到海底，以及一个新的科学界面，从而可以快速地集成常规和新型传感器，以供烟雾访问。
修订后的自我监控量表检测到Genfi队列内遗传额颞痴呆中社会认知的早期损害
Hannah D. Franklin 1, Lucy L. Russell 1, Georgia Peakman 1, Caroline V. Greaves 1, Martina Bocchetta 1, Jennifer Nicholas 2, Jackie Poos 3, Rhian S. Convery 1, David M. Cash 1.4, John Van Swieten 3, Lize Jiskoot 1.3, Ferin Moreno 5.6, Raquel Sanchez-Valle 7, Barbara Borroni 8，罗伯特·拉福斯（Robert Laforce Jr）9，马里奥·马塞利斯（Mario Masellis）10，玛丽亚·卡梅拉·塔塔格利亚（Maria Carmela Tartaglia）11，卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）12.13，daniela galimberti 14.15，詹姆斯·B·罗（James B.塔利亚维尼（Tagliavini）24，伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana）25.26，西蒙·杜切尔（Simon Ducharmers）27.28，克里斯·巴特勒（Chris Butler）29，亚历克斯·格哈德（Alex Gerhard）30.31，约翰内斯·莱文（Johannes Levin）32,33.34，阿德里安·丹尼克（Adrian Danek）32，马克斯·奥托（Markus otto） Jonathan D. Rohrer 1*和代表遗传FTD倡议，Genfi
比较嵌入结直肠癌筛查计划中的微生物分析的粪便样品收集方法
然而，为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究，需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡，这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此，我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性，并评估了来自两个不同标本收集卡（用于阿富汗）的微生物组指标的准确性，以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管（在法国和大多数欧洲国家，摩洛哥，土耳其，火鸡和伊朗）。此外，我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度（例如夏季和冬季温度）对微生物组准确性和稳定性确定的影响。
Sono-Optegenetics的原理和应用-NSF-PAR
图1：使用（a）NT17衍生的肽和（b）GST-HTT-EXON1（46Q）融合蛋白的序列。用于GST-HTT-EXON1（46Q）融合蛋白，用因子XA裂解GST会启动聚集。（c）HTT-EXON1模拟肽HTT-EXON1（46Q）单独或与每个NT17肽孵育的THT聚合测定数据。HTT-EXON1（46Q）浓度约为10μM，与肽的孵育约为1：1 HTT-EXON1（46Q）：肽比率。条件，然后平均为HTT-EXON1（46Q）对照。错误条表示SEM。使用学生的t检验， *表示p值<0.05，**表示相对于HTT-EXON1（46Q）控制，p值为<0.01。（d）在没有HTT-EXON1的情况下，用NT17衍生的肽进行的控制测定法（46Q）。对控制HTT-EXON1（46Q）绘制了响应以供参考。
基因治疗景观中的病毒矢量平台
权利版权©作者2021。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
在PLGA纳米颗粒中IL-12的第一类全身传递，以促进转移性癌症的非目标免疫刺激
1。Alsaab，H。等。2022年12月6日。药物2022，14（12），2728; doi：10.3390/pharmaceutics14122728 2。Jia，Z。等。 2022年9月20日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第13-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。 Lasek，W。等。 2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。 doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。 nguyen，K。等。 2020年10月15日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Jia，Z。等。2022年9月20日。正面。Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第13-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。 Lasek，W。等。 2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。 doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。 nguyen，K。等。 2020年10月15日。 正面。 Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Immunol。，秒。癌症免疫和免疫疗法。第13-2022卷。doi：10.3389/fimmu.2022.952231 3。Lasek，W。等。2014年2月11日；癌症免疫学，免疫疗法。doi：10.1007/s00262-014-1523-1 4。nguyen，K。等。2020年10月15日。正面。Immunol。，秒。 癌症免疫和免疫疗法。 第11-2022卷。 doi：10.3389/fimmu.2020.575597Immunol。，秒。癌症免疫和免疫疗法。第11-2022卷。doi：10.3389/fimmu.2020.575597
血有灌注柱有选择地吸附膝盖+淋巴细胞，以提高抗肿瘤免疫力和肿瘤大鼠的存活率
人工智能（AI）系统的安全是人类决策之一，既是一个技术问题。在AI驱动的决策支持系统中，尤其是在医疗保健等高风险环境中，确保人类互动的安全至关重要，鉴于遵循错误的AI建议的潜在风险。为了探索这个问题，我们在物理模拟套件中进行了以安全为中心的临床医生-AI相互作用研究。医生被放置在模拟的重症监护病房中，并带有人类护士（由经验培训者扮演），ICU数据图，高保真患者的人体模特和AI建议系统。临床医生被要求为模拟患者开出两种药物，患有败血症并戴着眼镜的眼镜，以使我们能够评估他们的凝视在哪里。我们在看到AI治疗建议之前和之后记录了临床医生治疗计划，这可能是“安全”或“不安全”。92％的临床医生拒绝了不安全的AI建议，而安全的AI建议占29％。医生增加了注意力（+37％的注视固定），以不安全AI建议与安全的建议。但是，在不安全的情况下，对AI说明国家的视觉关注并不高。同样，在不安全的AI与安全AI后，临床信息（患者监测器，患者图表）没有得到更多关注，这表明医生没有回顾这些信息来源来调查为什么AI建议可能不安全。医师只能成功说服通过床头护士的脚本评论来改变剂量。我们的研究强调了人类监督在安全至关重要的AI中的重要性，以及在高保真环境中评估人类系统的价值，更像现实世界实践。