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World File Search System倒旋
限制性核酸内切酶 - DNA切割酶
2。倒重复的palindrome也是一个向前和向后读取相同的序列，但是向前和向后的序列在互补的DNA链（即双链DNA）中发现，与GTATAC（GTATAC）（GTATAC是catatg互补的）。倒重复的回信更为普遍，并且比镜面的plindromes更为普遍，并且具有更大的生物学意义。
通过原子层沉积对有机卤化物钙钛矿的表面钝化：研究有效倒平面太阳能电池的机理
钙钛矿表面很少是化学计量的，通常是排便的。3个钙钛矿表面的缺陷可能会引起显着的非放射电荷重组，并使太阳能电池性能恶化。3 - 7尤其是在最新的太阳能电池中，与散装或晶界相比，钙钛矿和电荷传输层之间的界面的非放射性重组是主要的。4因此，界面缺陷的钝化对于实现高效率PSC是关键。为此，已经报道了许多钝化方法，例如，通过添加小分子，聚合物和无机化合物的层间或掺入宽频段间隙2D perovskites。8 - 11尽管对太阳能电池效率有所改善，但仍然关注这些方法的可观性。最近，宽频段氧化物的原子层沉积（ALD）（例如al 2 o 3）已成为一种有前途的钝化钙钛矿表面的有希望的策略。12 ALD是一种可伸缩的蒸气 - 相薄 - LM沉积技术，它依赖于序列的交替自限制表面反应，它以在具有原子厚度和 lm厚度控制的表面上产生高度均匀的连形薄lms而闻名。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
ICPS2026 CFP
物质生长，结构特性和表征（散装，纳米线，点）宽带gap半导体和设备的Terahertz和Mid Ristrared石墨烯的半导体，2D材料钙化材料，有机有机物半导体，具有物质的拓扑剂，拓扑结构和温度的旋转半元素的拓扑统一，并旋转了旋转的旋转剂，并旋转了旋转的旋转，并旋转了启发性旋转，并旋转了启发性的旋转，并成分 - 旋转旋转型旋转成分，成分 - 旋转式旋转成分，成分构成了旋转式旋转，并构成了旋转的旋转型，并构成了旋转式旋转式旋转式状态 (1D, 2D) Quantum Hall effect, fractional quantum Hall effect Optical properties of quantum dots and nanocrystals, optoelectronics, solar cells Nanophotonics, photonic crystals Quantum optics, quantum emitters, NV centers Quantum technologies: semiconductor qubits and applications, cryo-CMOS technologies Semiconductor hybrid systems, nano-mechanics, novel devices
战术空军司令部攻击 1965 年 12 月 - 空战司令部
操纵杆，鸟儿的反应是进入倒旋。我个人并不责怪它。旋转恢复也是如此。如果你自动启动旋转恢复控制来纠正初始旋转，则可能导致鸟儿旋转。一旦旋转，你应该在鸟儿开始恢复时逐渐放松适当的旋转恢复控制，否则你将最终以相反方向的旋转结束。换句话说，你必须静止驾驶飞机！当某些飞机完全失速时，它们会突然断裂、高偏航率、上仰或同时出现这些情况。试飞员说要中和控制装置并等待。如果鸟儿没有恢复，它将进入完全旋转。等待旋转稳定下来后再尝试恢复。某些飞机不允许这样做，例如 F-100。对于其他飞机，你可以而且应该这样做。有两个目的。••当您将控制杆保持在空档（或已松开）时，它有助于给飞机时间恢复，并让您有时间稳定下来并分析旋转的方向。分析旋转并不是一件容易的事。当承包商飞行员在测试程序中演示旋转时，他有几件事情要做。他研究了工程数据并知道会发生什么。他踢了鸟一下，让它旋转，并希望迫使它朝他想要的方向旋转。此外，他在这方面有很多经验。当您被抛入旋转时，您很可能会陷入困境。您可能一直试图超越另一支部队。突然，您的飞机不再做您希望它做的事情。你与之抗争。它突然折断、翻转并似乎翻滚。此时，飞机内的液体
应变中的铁电和电荷传输特性...
图 1. (4,4-DFPD) 2 PbI 4 薄膜的制备和通过 XRD 和 AFM 进行表征。a) 通过滴铸、旋涂和旋涂并伴有真空极化处理沉积 (4,4-DFPD) 2 PbI 4 2D 钙钛矿薄膜的示意图。b) 制备的薄膜的 XRD 图案。插图显示了 Williamson-Hall 图，用于分析薄膜中的应变无序性。通过 c) 滴铸、d) 旋涂和 e) 旋涂并伴有真空极化处理沉积的薄膜的 3D 表面形貌 AFM 图像。
利用 CRISPR/Cas9 基因编辑系统创建新的果蝇 X 染色体平衡子 First Multiple 8 (FM8)
一个广泛使用的具有较长非倒置片段的平衡子的重要例子是 X 染色体平衡子 First Multiple 7 (FM7, Merriam 1968)，其中在 FM7c 染色体上发现的雌性不育突变 singed, sn X2 因 4E1-11F2 倒位内的双交叉事件而多次丢失 (Miller et al. 2016a)。我们研究了该区域中的几个雌性不育基因和雌性致死基因（例如 ovo 、 snf 、 Sxl 、 otu ； Grammates et al. 2022），并希望实现更好的平衡。由于我们使用的这些基因的等位基因在雄性中可存活且可育，因此我们希望平衡子具有半合子和纯合致死性。为了构建更好的平衡子，我们利用了 CRISPR/Cas9 基因组编辑系统 (Ren 等人 2013；Port 和 Bullock 2016；Benner 和 Oliver 2018)，针对 FM7c 的这个大型有问题的倒位 (4E1-11F2，图 1B)。这个片段中的新倒位将更好地抑制此区域内的双交叉事件。为了有目的地设计一个新的倒位，我们想要在 4E1-11F2 片段内创建一个断点，并在 FM7c 上此片段外的另一个区域创建一个断点。我们决定在 FM7c 平衡子染色体中的 cut (ct，在 4E1-11F2 内，图 1B) 处进行倒位，这是一个必需基因，但具有可行的等位基因，以及 white a (wa，在 4D7-1B3 内，图 1B)。为了实现这一目标，我们创建了一个多顺反子 CRISPR gRNA 构建体（Port 和 Bullock 2016；Benner 和 Oliver 2018），其中包含两个针对 wa 第一个内含子的 gRNA（Grammates 等人 2022）和两个针对 ct 和 ct 6 之间区域的 gRNA
克隆实验手册
1) 将大肠杆菌培养液（高拷贝质粒：2-10 ml）离心（12,000 x g，30秒），弃上清，得到沉淀。 ↓ ②加入150 μl A1 buffer（加RNase A），涡旋悬浮细胞。 ↓ ③加入250μl A2缓冲液，颠倒混合5次左右，静置2分钟。 [裂解] ↓ ④ 加入350 μl A3缓冲液，颠倒混匀，直至液体由蓝色变为完全无色。检查是否没有蓝色残留，然后离心（12,000 x g，3 分钟）。 ↓ ⑤将上清液转移到NucleoSpin® Plasmid EasyPure 柱中，离心（1,000-2,000 × g，30 秒）。 [结合] ↓ ⑥ 加入450 μl AQ缓冲液（+EtOH）并离心（12,000 × g，1分钟）。 [洗涤/干燥] ↓ ⑦向柱中加入50 μl AE缓冲液，室温下放置1分钟。 ↓ ⑧ 离心（12,000×g，1分钟）回收质粒溶液。 [洗脱]
同轴刚性旋翼悬停及前飞性能风洞研究
摘要：为研究上下旋翼干扰效应以及进给比、轴倾斜角和升力偏移对缩比同轴刚性旋翼系统气动性能的影响，对缩比同轴刚性旋翼系统在悬停和稳定前飞过程中的气动性能进行了实验研究。旋翼系统采用直径2 m、四叶片上下无铰链旋翼，安装在同轴旋翼试验台上。实验在中国空气动力研究与发展中心（CARDC）的φ3.2 m风洞中进行。旋翼系统在0°~13°的总距范围内进行了悬停测试，并在进给比高达0.6的情况下进行了前飞测试，重点关注了轴倾斜角和升力偏移扫掠。为了使共轴旋翼的运行方式与实际飞行方式相似，悬停飞行时将扭矩差调整为零，前飞时保持恒定升力系数。在同轴旋翼中以相同的螺距角设置进行了孤立单旋翼配置试验。悬停试验结果表明，下旋翼的品质因数 (FM) 值低于上旋翼，且均低于孤立单旋翼。此外，在相同的叶片载荷系数 (C T / σ) 下，同轴旋翼配置可以获得更好的悬停效率。前飞时，有效升阻比 (L/De) 为
使用线性方法解码大脑活动中的语音
比较：1. 直接解码语音的 F0 和倒谱梅尔系数，以及 2. 通过发音表示间接解码语音。为了从皮质活动中解码发音轨迹，首先使用动态时间规整算法从患者的音频记录中推导出这些轨迹。训练不同的循环或前向传播神经网络对电磁发音学数据进行发音-声学合成，并使用客观和感知标准进行评估。最佳模型经过微调，可以根据轨迹预测语音倒谱梅尔系数