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表面电极离子阱中五线阱的输运研究
物理系统，离子作为量子比特载体在子系统之间传递量子信息，因此离子穿梭是在多个离子限制区域内或多个子系统之间实现量子比特扩展方案的必要控制手段，由此可见离子穿梭的重要性。因此，我们制定了一种计算离子穿梭过程中分段直流电极时变电压的方法。在方法的设计中，我们不从纯理论的角度研究离子穿梭，还考虑到电子学的实际约束，使实验方法更加简洁明了。实验结果表明，该方法可以使离子按照预期的路线穿梭，说明了该方法是可行的，产生的直流电极电压是可靠的。
新型传感器在污水管网中提供更好的H2S 见解
*根据hvitved -jacobsen，Vollertsen和Nielsen（2013） - 下水道过程：下水道网络的微生物和化学过程工程和Li，Kappler，Jiang，Jiang和Bond（2017） - 腐蚀性污水缝隙环境中酸性微生物的生态学
Mirxes Holding Company Limited
Hutchmed（NASDAQ/AIM：HCM; HKEX：13）是一家创新的商业阶段，生物制药公司。它致力于对癌症和免疫疾病治疗的靶向疗法的发现，全球发展和商业化。自成立以来，Hutchmed一直专注于将候选药物从内部发现带给世界各地的患者，其前三种药物在中国销售，其中首先在美国，欧洲和日本获得了批准。有关更多信息，请访问：www.hutch-med.com或在LinkedIn上关注我们。
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
生长儿童心脏瓣植入物
先天性心脏病（CHD）是新生儿中最常见的先天性疾病之一[1]。在美国，每1000名新生儿有8-10名冠心病[2]。尽管有冠心病的人数增加，但每年有18万名新生儿和婴儿死于先天性心脏病[3]。这些死亡中的大多数是由先天性瓣膜疾病引起的，该疾病占所有CHD诊断的25％[4，5]。手术干预通常是在生命的第一年，用于先天性瓣膜疾病患者的生存[6]。目前对婴儿和不可修复的瓣膜疾病的新生儿的护理标准是心脏瓣膜的替代[4]。这可以使用各种技术来完成，包括机械阀，生物假体瓣膜，冷冻保存的同种异体移植物和脱细胞同种异体移植物。但是，这些方法中的每一种都有显着的缺点，尤其是在儿科患者中[7]。机械瓣是血小子造成的，因此需要终身抗凝治疗，使患者的出血和血栓栓塞事件的风险增加[8，9]。生物假体阀容易发生结构瓣变性。这对于小儿人群特别危险，他们对早期结构阀变性的风险更高，因此，早期重新手术以替代受损阀门[10]。冷冻保存的同种异体移植物成为免疫原性。研究表明，这种免疫反应在婴儿和重新干预时间下降的儿童中比成人更强烈[11]。当前阀门更换选项最重要的缺点是植入物无法适应受体的体细胞生长。当前可用的替换策略具有固定的功能直径，并最终导致了获得的患者验证不匹配[12]。这需要小儿患者进行多次侵入性重新操作，以将较小的阀门换成较大的阀门。2岁以下的患者
自由皮瓣手术的原则
自由皮瓣显微外科手术在标准手术程序可能不可行的患者的管理中起着重要作用。自由皮瓣转移可能对难以通过常规手术方法治疗的困难重建和大缺陷有益。然而，这是一种复杂的手术程序，具有许多局限性，可以通过麻醉和患者因素进一步加剧。因各种代谢和癌症相关的全身性问题而被选为这种类型的手术的患者可能对麻醉师进行管理具有挑战性。仔细评估这些患者，以及多学科团队（MDT）会议，可以帮助识别和减轻围手术期间可能遇到的任何挑战。了解Hagen -Poiseuille和氧气方程可能对自由皮瓣手术的管理有益。使用加压剂一直是一个有争议的问题，在自由皮瓣手术中的使用中没有明确的共识。然而，目标指导的液体疗法以及加压剂可预防术中血流动力学不稳定性，可以比单独的液体疗法产生更好的预后。无阿片类镇痛（OFA）具有增强的手术后恢复（ERA）原理可以帮助确保与阿片类药物相关的副作用较少的更好的患者结局。
oropharynx的自由皮瓣重建
最近的发现ITB和CD都与宿主免疫反应改变有关，并且对这些改变的先天和适应性免疫细胞的检测具有将ITB与CD区分开的潜力。ITB和CD具有不同的表观遗传学，蛋白质组学和代谢组学特征，最近的研究集中在检测这些差异上。此外，与粘膜免疫和炎症反应有关的肠道微生物组在ITB和CD中都发生了很大改变，并且是另一个潜在的边界，可以利用这两种疾病。随着技术进步，我们具有更新的放射学方式，包括灌注CT和双层光谱探测器CT肠造影，证据正在出现它们在将ITB与CD区分开的作用。最后，时间将证明人工智能的出现是否会在该领域迅速积累数据，这将是解决ITB和Crohn病之间诊断困难的难题的gamechanger。