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光电离和测量引起的延迟的分离
物质的光电离是本质上最快的电子过程之一。通过ATTSOND计量学成为可能的光离子化动力学测量。然而，迄今为止报告的所有实验都包含一个不可避免的测量诱导的贡献，称为Continuum-Continuum（CC）或库仑激光耦合延迟。在传统的Attosond计量学中，这种贡献对于大多数系统而言是无addive的。在这里，我们介绍了镜像对称性 - 破碎的attsond干扰物的概念，该干涉能够直接和独立地测量天然的单光子电离延迟和CC延迟。我们的技术解决了实验隔离这两种贡献的长期挑战。此进步为下一代准确的测量和精确测试打开了大门，该测试将设定标准，以基准测试电子结构和电子动力学方法的准确性。
分离化合物和半合成衍生物的体外 α-葡萄糖苷酶抑制活性
摘要 本研究旨在从塞内加尔刺桐叶和茎皮中分离植物成分，并评估其对与糖尿病相关的消化酶α-葡萄糖苷酶的抑制活性。对叶子的植物化学研究结果分离出三种皂苷（3-5）、两种三萜类化合物（7和8）和两种甾体（10a和10b）作为不可分离的混合物，而从茎皮中分离出一种皂苷（6）、一种三萜类化合物（9）和两种肉桂酸酯的混合物（2a和2b）。除化合物2b、7、8、10a和10b外，所有分离的化合物均为首次从刺桐属植物中报道。两种肉桂酸酯（2a 和 2b）的混合物乙酰化后，生成一种新的二酯衍生物（1），俗称刺桐花苷。与标准药物阿卡波糖相比，提取物和纯化合物（3、4、6）表现出良好的 a -葡萄糖苷酶抑制活性。研究结果表明，E. senegalensis 的皂苷可用于开发潜在的抗高血糖药物。
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
从蔬菜中分离微生物污染物
抽象蔬菜是植物的可食用部分。蔬菜微生物变质的发生被认为是对人和动物的潜在健康危害的根源。该研究的重点是隔离微生物，尤其是细菌和真菌与销售蔬菜。样品，并使用标准的微生物学分析来分离细菌和真菌。分离出的八个细菌分离株是Brevibacillus brevi，枯草芽孢杆菌，branmehamlla cattarhalis，Escherichia coli，Salmonella Typhi，Pseudomonas atruginosa，Serrratia Marcscen和Chaphyloccus sp。也分离出四个真菌分离株；曲霉曲霉，尼日尔曲霉，青霉人SP，糖疗法sp。胡椒（Capsicum Annuum）的细菌计数最高（6.53×10 9 CFU/mL），而Shoko（Argentia celosia Argentia）的真菌计数最高（5.45×10 9 CFU/mL）。在这项研究中，这些蔬菜的真菌和细菌污染的高流行率在耕种，收获，运输或销售时描绘了对这些食物材料的卫生处理。因此，需要通过适当清洗和消毒这些产品来保护最终消费者的健康，这些产品以其原始形式消费。键盘：细菌分离株，微生物负荷，蔬菜。简介蔬菜一词在15世纪初首次用英语记录。它来自旧法国，最初用于所有植物。在生物学环境中，这个词仍然在这种意义上使用。它源自中世纪的拉丁植物，意为“成长”，“繁荣”（沃顿，1970年）。蔬菜是植物的可食用成分。这通常意味着植物的叶子，茎，灯泡，种子和根。但是，蔬菜一词不是科学的，其含义主要基于烹饪和文化传统（ICMSF，1986； Bankefa，2013； Akinyele等al。，2013年）。蔬菜是食物的重要保护成分，对维持健康和预防疾病非常有益。它们含有不同比例的维生素，例如维生素A，K，B6，Provitamin，饮食
相位分离的droplets-can-direct-the-intect-os-...
图1。双分子反应系统分为两个阶段。（a）双分子反应a + b→c在两个相的速率常数两个相的模型中进行建模。所有分子都可以在两个阶段之间自由传播。（b）我们在模拟中改变了分区系数（𝐾）和体积比（𝑅）。（c）顶部：组件的更高分配加速反应（𝑅= 100）。底部：反应速率在非常小的凝聚力体积（𝐾= 10）的单相中收敛到单相的速率。（d）对于集合，当两相系统中的简单反应的相对速率增强（K两相 / k单相）当等于𝐾𝐾时是最佳的。插图显示了最大速率的最大速率与𝐾𝐾的𝑅。（e）对于较高的𝐾𝐾的值，反应的速率始终更高。较大的隔室对较小的𝐾𝑃的反应更大，而较小的隔室对于较高的𝐾𝑃的增加较大。（f）在𝑅=𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾密集和稀阶段中包含相等量的反应物。（g）全范围和𝐾𝐾的整体速率增强的热图。
电池分离器研究中的博士后研究员
成功的申请人将为3S电池项目工作：“电池应用程序的超级选择性分离器”。该项目由挪威研究委员会通过技术融合呼叫资助。Sintef行业（挪威）和乌普萨拉大学（瑞典）是项目合作伙伴。3S电池项目的目的是开发和设计量身定制的分离器，可在Li-S电池中进行高电化学性能和长期的环状寿命。成功的申请人将参与具有纳米级体系结构和功能的分离器的设计，制造和表征，以应对LI-S电池中的挑战。任务可能需要膜和薄膜制造，表征，纳米复合设计以及电池组件和测试的经验。
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
表皮生长因子增强的新型转化生长因子：从非肿瘤组织中分离
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型，这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织（包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑）中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似，具体如下：它们可通过酸/乙醇提取，并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽，需要二硫键才能起作用，并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长，而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化，结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同，但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样，它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析，然后进行高压液相色谱分析，总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时，最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织（包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌）中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽（称为转化生长因子 (TGF)）。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽，称为肉瘤生长因子 (SGF)，是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽，它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化，这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义：(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失；(ii) 单层细胞过度生长；(iii) 细胞形状改变，导致指示细胞呈现肿瘤表型；(iv) 获得锚定独立性，从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落，并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性（5-7）。
privateEye：通过光学特征分离
我们解决了在应用程序中捕获的图像（相机）捕获到云的应用程序中的隐私问题，以推断出诸如分类之类的实用程序任务。将原始图像发送到云中，使它们暴露于数据嗅探，并被不受信任的第三方服务提供商滥用，超出了用户的预期任务。我们提出了一个编码方案，该方案不仅可以直接远程视觉检查到图像或图像重建，还可以防止确定敏感信息。与常用的对抗性学习方法不同，所提出的方法是两个方面：首先，它使用衍射光学神经网络将与光学域中传感器平面上不同任务相对应的空间分开。然后只读取与实用程序任务区域相对应的像素。此编码可确保绝不会将私人功能存储在边缘设备上，从而防止隐私泄漏。所提出的方法成功地减少了二进制任务中的隐私检索，其准确性损失最小（约2％），同时将私人任务准确性降低了约35％，并防止SSIM得分为0的重建攻击。43。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。