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World File Search System化学过程
有机合成中的生物催化：绿色化学的酶促途径
生物催化，使用天然催化剂（例如蛋白质酶）对有机化合物进行化学转化，已成为有机合成领域的关键技术。这种方法利用酶在轻度条件下催化反应的精致特异性和效率，为传统化学过程提供了可持续且环保的替代品。生物催化涉及使用天然催化剂（主要是酶）对有机化合物进行化学转化。生物催化的基本原理集中在酶的独特特性上，其中包括高特异性，效率和在轻度条件下运行的能力。理解这些原理对于欣赏如何利用有机合成和绿色化学的生物催化。
探索Mahatiktaka Ghrita的稳定性
质量或其适合患者使用的性是一个潜在的问题。这个广泛的研究领域解决了可能影响产品完整性的各种退化途径。它受到许多因素的影响，包括活性药物成分的稳定性，制造过程，剂型和容器/闭合系统。此外，在运输，存储和处理过程中遇到的环境条件以及生产和使用之间的持续时间都起着重要作用。环境因素（例如温度，光和湿度）以及包括氧化，还原，水解和种族化在内的化学过程都可以导致药物降解。在这些环境变量中，温度是影响药物稳定性的最关键因素，因为它不容易通过单独包装来控制。[1]
开发用于...的激光复合物
广泛使用化石燃料，例如石油，煤炭，工业，运输和日常生活中的气体，导致将不断增加的气态和气溶胶污染物排放到大气中。这些物质会影响自然界，动物，尤其是人的生命中的自然物理和化学过程。人类在酸雨，有毒工业废物的沉积以及工业区的光化学烟雾中的出现时，会感觉到大气污染的有害影响。在与欧洲州发生的连续机动化联系时，工业中心大气状态的生态状态问题严重加剧了。汽车运输是空气污染的最危险来源之一。今天，
进行销售的预选剂和...
消毒剂可以是一种化学物质或用于在闲置表面清洁上灭活或消灭微生物的化合物，并不是所有微生物，尤其是安全的微生物孢子，尤其不是杀死所有微生物；它不如灭菌引人注目，这是一种杀死各种生命的非凡物理或化学过程。消毒剂与其他抗微生物专家（例如抗微生物）的区分和大区分开，这些抗微生物摧毁了体内的微生物，以及清洁剂，这些微生物在生物组织上消除了微生物。消毒剂与杀菌剂的多样化 - 最后提到的期望粉碎所有生命的形状，而不是公平的微生物。消毒剂通过用消化系统破坏微生物或干涉仪的细胞分隔线来起作用。
银丝带的研讨会。cdr -bhubaneswar
通过CSIR-IMMT的Immt-DSIR共同研究与技术开发中心（IMMT-DSIR CRTDH）促进研究和技术开发。为了为与金属手工艺品行业相关的问题提供技术解决方案，指导企业家/初创企业以及促进初创企业的孵化，CSIR-IMMT，CSIR-IMMT和IMPICICADIC READVENIC REANCEION和INDERDIAL REACHISTIAN（INDIAD）（INDIAD）（INDIAR）（INDIAR）（INDIAD）（DSIR）（DS）建立了共同的研究与技术发展中心（CRTDH）（CRTDH）（CRTDH）。其主要目标是在金属工艺领域，MSMES中培养和促进融化，铸造，钣金形成技术的创新，并在新材料和化学过程的领域为他们提供研发或基于知识的支持。目标是三倍：
UMF 设备 – 原子层沉积系统
原子层沉积 (ALD) 是一种基于气相化学过程顺序使用的薄膜沉积技术。大多数 ALD 反应使用两种化学物质，通常称为前体。这些前体以顺序、自限的方式一次一个地与材料表面发生反应。通过反复暴露于不同的前体，薄膜会缓慢沉积。ALD 被认为是一种用于生产非常薄的保形膜的沉积方法，可以在原子级控制膜的厚度和成分。ALD 是制造半导体器件的关键工艺，也是可用于合成纳米材料的工具集的一部分。
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
反应工程中的人工智能：智能应用
人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个行业，反应工程也不例外。随着对高效和可持续工艺的需求不断增长，研究人员和工程师正在转向由人工智能支持的智能方法来优化反应工程工艺。人工智能和反应工程之间的这种协同作用有望提高效率、降低成本并最大限度地减少对环境的影响。人工智能，尤其是机器学习 (ML) 和神经网络，带来了过程建模的范式转变。这些先进的算法擅长识别大型复杂数据集中的模式和关系。在反应工程的背景下，人工智能驱动的模型可以从实验数据中学习，从而创建更准确、更具预测性的化学过程表示。
基于方差的收缩的电子激发态...
分子的电子激发态对于许多物理和化学过程都是核心，但是它们通常比接地状态更难计算。在本文中，我们利用量子计算机的优势开发一种算法，用于高度准确地计算激发态。我们将合同的schr¨odinger方程（CSE）求解 - schr odinger方程的收缩（投影）到两个电子的空间上 - 溶液对应于schr odinger方程的地面和激发态。最近用于求解CSE的量子算法（称为合同的量子本素层（CQE））集中在基态上，但我们基于旨在快速优化地面或激发态的方差开发了CQE。我们应用算法来计算H 2，H 4和BH的地面和激发态。