我们使用van der waals(vdw) - 纠正的密度函数理论和非平衡绿色的功能方法研究了DNA核苷酸酶[腺嘌呤(A),鸟嘌呤(g),胸腺嘧啶(T)和胞嘧啶(C)]与单层Ti 3 C 2 MXEN的相互作用。所有计算均针对石墨烯进行了基准测试。我们表明,取决于Ti 3 C 2表面上方的核碱基的初始垂直高度,可能是两个相互作用机制,即物理吸附和化学吸附。对于石墨烯,与石墨烯片上方核碱基的初始垂直高度无关,DNA核碱始终将物理呈现在石墨烯表面上。石墨烯的PBE + VDW结合能高(0.55-0.74 eV),并遵循G> a> t> C的顺序,吸附高度在3.16–3.22Å的范围内,表明强大的物理学。对于Ti 3 C 2,PBE + VDW结合能相对较弱(0.16-0.20 eV),并遵循A> g = T> C的阶,吸附高度在5.51–5.60Å的范围内,表明弱物理吸收。化学物质的结合能遵循g> a> t> c的顺序,这是相同的物理学顺序。结合能值(5.3-7.5 eV)表示非常强的化学吸附(约为物理吸附结合能的40倍)。此外,我们的频带结构和电子传输分析表明,对于物理吸附,频带结构没有显着变化,也没有调制状态的传输函数和设备密度。相对较弱的物理吸附和强烈的化学吸附表明,Ti 3 C 2可能无法使用物理吸附方法鉴定DNA核碱基。
个人用途,单或双重包括:(2)24毫米乳房屏蔽,(2)28mm乳房盾,2个阀门,2个回流保护器,2瓶,1个电源适配器,2个管子内置可充电电池(大约3小时)每侧具有预设循环水平的独立真空可调性。每个乳房分开电动机。提供更有效和富有成效的泵送会话,超级,LCD触摸屏
本文档是公认的手稿版本的已发表作品,该作品以最终形式出现在Langmuir,版权所有©美国化学学会之后,在出版商的同行评审和技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作,请参见http://dx.doi.org/10.1021/la302799s
在本文中,我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE(改良的聚苯苯基醚)堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP(半添加过程)制造的,它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明,在28 GHz和39 GHz时,传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
计时器外围设备对于所有嵌入式设备至关重要[3]。微控制器单元(MCUS)的摄影师今天提供了大量的计时器模块,从通用物质到高度专业的组件。随着新兴的互联网(IoT),嵌入式控制者的设备,应用程序,应用程序和部署上下文的增加,数量和异质性增加了,对促进可移植性的声音硬件抽象的需求也是如此。嵌入式操作系统(OSS)是在物联网中开发可持续应用的普遍解决方案。越来越流行的嵌入式OS是Riot [1]。此开源OS明确针对低功率和资源约束的嵌入式设备。Riot提供了五个不同的低级计时器模块,它们的使用和功能可用性都不同。通过这项工作,我们想设计一个新的低级计时器界面,该接口统一了当前API并在此简化整个Riot生态系统中的计时器使用情况。我们从第2节中的计时器外围设备进行大规模分析开始,然后绘制低级计时器-API,该计时器API改进了现有的
项目任务表演者在相关任务或子任务标题下得到确认。我们感谢通用电气全球研究中心,詹姆斯·塔尔曼(James Tallman)博士,纳文扬·蒂亚加拉扬(Naveenan Thiagarajan),道格·霍弗(Doug Hofer)博士和Ching-Jen Tang博士的贡献。其他开发贡献者包括帕特里克·达文波特先生,杰弗里·吉福德先生,科里·库克博士和詹娜·马丁内克博士(NREL);亚伦·莫里斯(Aaron Morris)教授和杰森·史克克(Jason Schirck)博士(普渡大学); Ruichong Zhang教授和Xingchao Wang博士(科罗拉多州矿业学校);马修·兰伯特先生(Allied Mineral Products);托马斯·弗林先生和蒂莫西·A·富勒先生(Babcock&Wilcox)。我们感谢Ryan Bowers先生(Worley-Advisian)参与该项目。作者感谢NREL通讯办公室的以下同事:Susannah Shoemaker,Deanna Cook,Patrick Hayes和Star Brunton。我们还要感谢NREL的Mark Mehos为项目开发和审查该报告提供建议。
3数据分析19 3.1数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.1.1 PV电源输出数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.2历史天气数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.3数值天气预测数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2数据预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.1 PV电源数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.2历史天气数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.3反弹NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.4 Meteomatics NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。27 3.2.5数据转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.3探索性数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1实际与预测的天气参数。。。。。。。28 3.3.2 PV功率与预测辐照度。。。。。。。。。。。30 3.3.3功能工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
Q(mg co 2 /g ads)弯曲107 43 0.11 0.11 0.026 14.0 mont 245 52 0.33 0.043 0.043 10.1 paly 137 42 0.32 0.032 0.033 12.0 Sapo 151 69 0.16 0.16 0.16 0.040 15.40 15.4 SEPI 274 156 056 0.42 0.087 40.7 40.7 < /div>>