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World File Search System八聚体
聚丙酮：具有电势
抽象的皮肤是最大的人体组织，它是身体的天然保护性障碍，并且在防御环境因素中起着至关重要的作用。皮肤是由具有不同功能的表皮，真皮和皮下注射组成的。皮肤伤口通常由物理，化学，热损伤，环境变化，损害皮肤的结构和正常功能引起。伤口可能会损害皮肤屏障的功能，从而使身体暴露于感染。伤口被归类为急性伤口和慢性伤口，具体取决于伤害程度和愈合时间。伤口愈合中使用的敷料的材料和类型必须具有某些特征和抗菌活性。在治疗慢性伤口，特别是用于治疗烧伤伤口时，已使用并建议用作活性敷料的生物材料。具有生物降解和生物相容性特性的合成和天然聚合物可以用作生产这些材料的基础。在用于此目的的聚酯层中，多聚乳酮（PCL）被突出显示，此聚合物对该主题进行了简要综述的范围。关键字：policaprolactone;敷料;烧伤；生物材料。抽象的皮肤是最大的人体组织，它是身体的天然保护障碍，并且在防御环境因素中起着至关重要的作用。皮肤由具有不同功能的表皮，真皮和皮肤病组成。伤口会损害皮肤的屏障功能，从而使身体暴露于感染。皮肤损伤通常是由物理，化学，热损伤，环境变化，损害皮肤结构和正常功能引起的。伤口分类为
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
多聚腺苷的动力学和静态分析
作者分支机构：美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系1。2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。 3辐射肿瘤学系，辐射肿瘤学系3，美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA，汉密尔顿步行PA 19104电话：（215）573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016： robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者：Anthony J. 宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦（John Morgan Walk），宾夕法尼亚州19104电话：（215）746-0039传真：（215）573-3880电子邮件：anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count：4990 Financial Supports：4990 Fancial Supports：RD DAS NIDAS（k01）。 ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会（Marsha Rivkin Foundation）支持。 AP由KL2TR001879支持。 研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院（UL1TR000003）的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所，宾夕法尼亚州放射科学系和NCI（P30CA016520）赞助。 在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-12宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。3辐射肿瘤学系，辐射肿瘤学系3，美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA，汉密尔顿步行PA 19104电话：（215）573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016： robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者：Anthony J.宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦（John Morgan Walk），宾夕法尼亚州19104电话：（215）746-0039传真：（215）573-3880电子邮件：anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count：4990 Financial Supports：4990 Fancial Supports：RD DAS NIDAS（k01）。ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会（Marsha Rivkin Foundation）支持。AP由KL2TR001879支持。研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院（UL1TR000003）的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所，宾夕法尼亚州放射科学系和NCI（P30CA016520）赞助。在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-1
具有基于图的聚类
异质多尺度方法（HMM）能够同时使用Exascale超级计算机的出现，能够同时使用多个尺度模拟多个尺度。但是，幼稚的实现显示大量裁员，并且非常昂贵。宏观模型通常需要计算大量非常相似的显微镜模拟。在层次方法中，这几乎不是一个问题，因为现象学组成模型很便宜。但是，当微观模拟需要例如高维分子动力学（MD）或有限元（Fe）模拟时，必须避免冗余。我们提出了一种适用于HMM工作流的聚类算法，该算法会自动分类并消除冗余显微镜模拟。该算法具有条纹的组合，以呈现微观模拟的参数配置和基于其相似性的图网络表示的低维表示。该算法可以将相似的参数配置聚类为单个参数，以减少所需的显微镜模拟数量。我们描述了算法在HMM应用耦合Fe和MD的背景下的实现，以预测聚合物 - 透明烯纳米复合材料的化学机械行为。该算法提供了计算效果的三倍降低，准确性损失有限。
通过无监督聚类方法
摘要：可再生能源（RESS）在能量混合中的渗透正在确定以分散功率产生为特征的能量情景。在Ress发电技术之间，太阳能光伏（PV）系统构成了非常有前途的选择，但是由于太阳能的间歇性质，它们的生产无法编程。PV设施与电池储能系统（BESS）之间的耦合允许在发电中实现更大的灵活性。但是，由于大量可能的配置，PV+Bess杂种植物的设计阶段具有挑战性。本文提出了一个初步程序，旨在预测一个适合与给定的PV植物配置结合的电池家族。提出的程序适用于建造的新假设工厂，以满足商业和工业负载的能源需求。根据对类似的实际植物进行的性能分析，估算了PV系统产生的能量。电池操作是通过分别调节电荷和放电的两个决策树样结构来建立的。最后，将无监督的聚类应用于所有可能的PV+Bess配置，以识别可行解决方案家族。
聚磷酸盐-Nutrien Ekonomics
在多磷酸盐肥料中的农业用途，链式聚合物中存在P的一半至四分之三。剩余的P（正磷酸）可立即用于植物摄取。聚合物磷酸盐链主要被土壤微生物和植物根产生的酶分解为简单的磷酸分子。某些多磷酸盐将在没有酶的情况下分解。在潮湿，温暖的土壤中，酶活性更快。通常，一半的聚磷酸化合物在一两个星期内转化为正磷酸盐。在凉爽和干燥的条件下，转换可能需要更长的时间。由于多磷酸盐肥料均包含正磷酸盐和多磷酸盐的组合，因此植物能够非常有效地使用该肥料来源。大多数含P的液化剂中含有多磷酸铵。液化肥料通常用于生产农业，但并未被房主广泛使用。流体对于农民来说很方便，因为它们可以很容易地与许多其他营养物质和化学物质混合在一起，并且每滴液体都是完全相同的。在大多数情况下，决定使用干燥或液体肥料的决定是基于营养，肥料处理偏好和现场实践的价格，而不是重大的农艺差异。
一种用于精确脑功能映射的启发式信息聚类搜索方法
图 3 (a) 与 ICS 算法相比，探照灯程序的步骤和输出的说明。灰色体素是探照灯方法中的搜索球中心体素，也是 ICS 算法中的起始体素。此示意图中探照灯的半径是一个体素，探照灯球的信息（每个球体用特定颜色表示）被分配给球体中心的体素，也就是说，输出图中的每个体素都具有与其搜索球相同的颜色（信息）。另一方面，ICS 方法的输出是一组通过数据驱动的启发式方法从起始体素扩展而来的聚类。每个聚类的信息都用特定的颜色表示。(b) 左：ICS 创建的重叠聚类的示例说明。右：单独描绘的相同聚类。黑点表示的体素是起始体素 vs，根据判别分析启发式方法进行扩展，从而为每个聚类得出特定的判别分数
在八用户量子网络中实现的无条件安全数字签名*
1 量子工程技术实验室，布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系，Merchant Venturers 大楼，Woodland Road，布里斯托 BS8 1UB，英国 2 光子学与量子科学研究所，赫瑞瓦特大学，英国 3 ICFO-Institut de Ciencies Fotoniques，巴塞罗那科学技术学院，08860 Castelldefels（巴塞罗那），西班牙 4 光子学和量子光学研究中心，先进材料和传感设备卓越中心，Rud − er Boˇskovi´c 研究所，萨格勒布，克罗地亚 5 维也纳量子光学与量子信息研究所（IQOQI）和维也纳量子科学与技术中心（VCQ），奥地利维也纳 6 国防科技大学高级跨学科研究学院，长沙，410073，中华人民共和国 7 斯洛伐克科学院物理研究所量子信息研究中心科学院，D ' ubravsk'a Cesta 9，84511 Bratislava，斯洛伐克 ∗ 通信和材料请求应发送至 Siddarth Koduru Joshi。 ∗∗ 任何通信应发送给作者。 8 现在位于：Universit ' e Cˆote d'Azur，CNRS，尼斯物理研究所（INPHYNI），UMR 7010，Parc Valrose，06108 Nice Cedex 2，法国 电子邮件：SK.Joshi@Bristol.ac.uk
八nB层完全平面的150 nm节点...
•为了基于SC2节点，我们使用自换连接器和150 nm的电感器设计测试电路，并进行了制造和测试，例如DC-SFQ和SFQ-DC转换器，平衡比较器，SFQ和QFP逻辑，Ac-Ac-ships exhips cubsister，Ac-Ac-ships expressers，Ac-Ac-ships Expisters等。，我们通过在最接近堆栈中JJ层的NB层上实现了150 nm线宽电感的单层通过在NB层上实现150 nm线宽电感的单层，从而证明了电路密度的增加约2倍。对于具有600-µA/µm 2自换的约瑟夫森连接的移位寄存器，我们达到的电路密度为1.3∙107 JJS/cm 2，因此超过了每1 cm 2芯片的10m JJS阈值，在大尺度超尺寸超大型电子系统中应用所需的集成量表所需的集成规模所需。