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World File Search System为功
微生物群落和功能在Pinus Massoniana证明具有不同碳存储的根际土壤中发生了变化
过多的碳排放加剧了气候变暖，对人类社会和地球生态系统构成了严重的挑战（Liu and Deng，2011年）。森林是土地生态系统的重要组成部分，贡献了地下碳的大部分和近一半的地下碳，在调节全球碳周期以及应对气候变化方面起着至关重要的作用（Yun等，2018）。大约77％的全球地面碳池存储在森林生态系统中（Wang and Wang，2015年）。估计森林生态系统碳储存将有助于我们更好地了解森林在全球变暖中的作用（Fang and Wang，2001）。积累方法是估计森林碳储存的常见方法。通过抽样和测量来计算森林中主要树种的平均能力（T/m）。根据森林总库存计算生物质，并根据生物量和碳量之间的转化系数计算碳存储量（Williams等，2000）。森林碳存储与环境因素密切相关。研究（Hagedorn等，2003; Yue等，2018）表明，土壤C/N和总氮含量与森林生态系统的碳存储显着相关。但是，关于森林储存与根际土壤微生物之间相关性的系统研究很少。
OIG-18-80 - 已取得进展，但 CBP 在实施生物识别功能以跟踪全国范围内的航空旅客出发方面面临挑战
在试点期间，CBP 遇到了各种技术和运营挑战，导致生物特征确认仅占所有已处理乘客的 85%。这些挑战包括网络可用性差、缺乏专职人员以及由于航班延误而压缩登机时间。此外，由于数字图像缺失或质量差，CBP 无法始终匹配某些年龄段或国籍的个人。总的来说，试点期间获得的生物特征数据提高了 DHS 核实 105,000 名从美国机场出发的外国游客以及 1,300 名逾期逗留者的能力。然而，85% 的低生物特征确认率提出了一个问题，即 CBP 是否会在 2021 财年之前实现其里程碑，即确认美国前 20 个机场的所有外国离境。
最终新闻稿 Johnson Matthey 利用 Kebotix 的 AI 功能来增强数字战略 催化转换器优化项目启动合作
Kebotix 与私营和公共部门合作，利用其突破性平台的力量，该平台结合了人工智能和机器人自动化，可以更快、更经济地发现化学品和材料。Kebotix 拥有一支由世界级科学家和连续创业者领导的不断壮大的才华横溢、敬业的团队，以及世界上第一个用于材料发现的自动驾驶实验室，以制定人工智能/机器学习路线图并为其合作伙伴定义问题和解决方案属性。Kebotix 为其合作伙伴提供数字研发解决方案和完整的端到端材料创新计划的技术访问权限，以在数字革命中保持领先地位。Kebotix 还致力于开发变革性技术，以促进迈出应对 21 世纪世界最大挑战的重要第一步。有关更多信息，请访问 www.kebotix.com。
研究论文抗癌肽Q7通过抑制DHCR24表达和调节其功能来抑制人类子宫内膜癌的生长和迁移
子宫内膜癌是发达国家女性最常见的恶性肿瘤之一。切除子宫或病变区域通常是简单有效的首选治疗方法。因此，有必要找到一种新的治疗药物来减少手术区域以保留生育能力。抗癌肽 (ACP) 是一种生物活性氨基酸，毒性低于化学药物，特异性更高。本研究旨在解决一种 ACP，本文称为 Q7，它可以下调 24-脱氢胆固醇还原酶 (DHCR24) 以破坏脂质筏的形成，并进而影响 HEC-1-A 细胞的 AKT 信号通路以抑制其致瘤性，例如增殖和迁移。此外，脂质-PEI-PEG-复合物 (LPPC) 用于增强 Q7 体外抗癌活性并有效显示其对 HEC-1-A 细胞的作用。此外，LPPC-Q7 与阿霉素或紫杉醇联合使用表现出协同作用。总而言之，Q7 首次被证明对子宫内膜癌细胞具有抗癌作用，并且与 LPPC 结合有效提高了 Q7 的细胞毒性。
家庭支持协会和 div>
doi：https：//doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15677家庭支持和家庭功能与2型糖尿病的老年人的家庭支持和家庭功能与血糖控制的协会
使用Senna Surattensis提取物的ZnO-TIO2/RGO纳米复合材料的绿色合成：一种增强抗癌功效和生物相容性的新方法
在开发OPV设备的早期，发现大量异质结（BHJ）设备的主动层与更简单的平面异质结。1从那时起，广泛的工作一直致力于优化具有各种处理条件的BHJ活性层的形态（例如，，溶剂，浓度，溶剂添加剂，热退火等。）。2 - 4因此，众所周知，设备制造程序（例如，进程溶剂，自旋涂层速度，退火温度）在OPV活性层的形态中起重要作用，因为lm形成的过程在动力学上受到限制。5对形态在OPV设备性能方面的重要性进行了广泛的研究，有2,3,5，并在包括激子差异，6个电荷分隔和运输的过程中发挥作用，7和设备稳定性。8,9然而，预先预先派遣了不同材料与设备制造参数之间的复杂相关性，以及它们在nal设备性能上的集体构成的集体构成了持久的挑战。这种复杂性是一个强大的障碍，阻碍了OPV设备性能的准确预测，并有助于生产过程的费力和昂贵的性质。鉴于许多最终决定OPV设备性能的复杂关系和过程，机器学习的潜力（ML）加速了OPV材料和设备的开发，这是一个诱人的承诺。20 - 22其他人基于人类的直觉就分子亚结构产生了一式式编码。ML技术可以使科学家能够快速筛选供体（D）和受体（A）材料的潜在组合，或建议给定材料组合的最合适的设备制造参数。使用ML预测OPV设备的PCE的先前效果仅专注于供体和受体材料。值得注意的是，哈佛清洁能源项目10 - 12和其他13 - 19使用了DFT计算的分子描述符来预测PCE。最近，一种类似的方法已将遗传算法纳入了设计，以设计高性能的非富烯受体（NFA）设备。23
任意量子演化中基于熵的热力学公式
给定任意开放量子系统的演化，我们制定了一种通用且明确的方法来将系统的内部能量变化分离为与熵相关的贡献和不引起熵变化的部分，分别称为热量和功。我们还通过为系统的给定轨迹开发一个通用动力学方程来证明热量和功可以进行几何和动力学描述。该方程的耗散部分和相干部分仅对热量和功做出贡献，其中强调了反非绝热驱动的功贡献的特殊作用。接下来，我们定义系统不可逆熵产生的表达式，该表达式不明确依赖于周围环境的属性；相反，它取决于系统的一组可观测量（不包括其哈密顿量），并且与内部能量变化无关。我们用三个例子来说明我们的结果。
量子和信息热力学的简短故事
热力学是在 19 世纪发展起来的，它为机械科学和温度测量学提供了统一的框架。当时，其动机非常实用，即利用温度使物体运动 - 正如其名称所表明的那样。换句话说，目标是设计和优化热机，即利用某些“工作物质”的转化将热量转化为功的设备。功和热是交换能量的两种方式，根据热力学第一定律，可以将一种转换为另一种。然而，将热量转化为功就像将铅变成金子一样：它有严格的限制。最著名的是开尔文的“不行”陈述：不可能从单个热水浴中循环提取功。这个“不行”的陈述原来是热力学第二定律的表达之一，它涉及（不可）逆性。这就是物理学的一个最初应用领域如何产生熵和时间箭头等基本概念。事实上，功和热之间的第一个界限与它们交换的（不可）逆性质密切相关。功的概念来自机械科学，代表一种可以可逆交换的能量形式：原则上，没有与功交换相关的时间箭头——至少至少与保守力有关的力是不可逆的。相反，物体与热浴之间的热交换一般是不可逆的：热量会自发地从热物体流向冷物体。具体而言，如果物体与温度为 T h 的热浴循环交换一定量的热量 Q ，与温度为 T c 的冷浴循环交换一定量的热量 − Q ，则热传递的不可逆性质可用现象学公式 Q ( 1 / T c − 1 / T h ) ≥ 0 来描述，如果 T c = T h ，则等式成立。通过这一观察，我们可以将物体与温度为 T 的浴接触时的熵变定义为 ∆ S = Q rev / T ，其中 Q rev 是可逆交换的热量。更多