分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具,在过去的十年中,它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中,机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展,它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响(NEQuip),这是一个具有信息的神经网络,具有等效性特征,当时表现出了最先进的精度。在这里,我们构建了一个统一这些模型的数学框架:原子聚类的扩展是扩展的,并作为多层体系结构的一层重新铸造,而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具,用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究,该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远,阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本,我们称为Botnet(用于身体订购的张量网络),具有可解释的体系结构,并在基准数据集上保持其准确性。
间充质干细胞(MSC)起源于胚胎的中胚层,并具有分化成各种组织的能力,例如体外和体内。这些干细胞具有在恢复和再生医学中应用的重要潜力,尤其是在修复心脏,肝脏和皮肤损伤方面。在骨科中,MSC可以促进断裂愈合,但仍未完全理解该机制。最近的研究表明,MSC对
尽管现代催化行业的发展很快,但催化剂设计仍主要基于反复试验的实验手段。结果,催化剂开发和商业化的时间表可能需要10到20年。[1]理解催化中所述的微观机制被认为是催化行业的重要方面,即缩短开发新的异质催化剂的时间范围,其中在催化过程中涉及多个阶段。为促进催化剂,原子建模的结构 - 特性关系的理解,例如,基于力场的依赖计算和经典分子动力学(MD)模拟,已广泛用于探索催化机制和新型异构催化剂的催化机制和设计。在许多情况下,催化过程的原子建模取决于构成催化系统的多体系统的大量能量和力评估。需要考虑明确溶剂的效果,或者需要对纳米颗粒催化剂的尺寸依赖性特性进行建模时,问题就会变得更加复杂,这可以使基于密度功能理论(DFT)基于模拟的模拟可行。[2]因此,我们看到了MLIP在催化研究中的相对较高的应用,例如用于研究催化剂的吸附性能,结构预测和动力学。[3–5]
Perch M,Hayes D JR,Cherikh W S等。国际心脏和肺部移植学会国际胸腔器官移植注册中心:第三十九成人肺移植报告-2022;专注于患有慢性阻塞性肺部疾病的肺移植受者[J]。j心脏肺移植,2022,41(10):1335-1347。doi:10.1016/j。Healun.2022.08.007。
间充质干细胞(MSC)具有自我更新能力,表现出多种分化的能力,并展示了关键特征,例如分泌作用,病变位点迁移和免疫调节潜力,使它们具有强大的神经退行性疾病疗法的候选者。许多研究表明,可以有效刺激MSC以区别于神经元。在直接将原始,未分化的MSC移植到神经退行性疾病的动物模型中的研究中已经观察到了积极的结果,但证据表明,通过组织工程技术诱导神经元差异的预处理可以显着增强其治疗作用。各种策略,例如化学物质,生长因子,与神经细胞共培养,基因转染和miRNA,可以诱导MSC的神经分化。其中,源自化学物质的小分子特别有效,因为它们有效,迅速诱导了MSC的神经分化,单独或组合。本综述旨在分析使用小痣来促进MSC分化为神经细胞的进步,从而对基于MSC的临床神经退行性疾病的疗法提供了对其潜在应用的见解。
重金属纳米颗粒(NP)将许多发展和兴趣视为放射疗法的放射增感器。使用辐射溶解在巴黎萨克莱的ISMO开发了一种新的Bimetallic BI:涂有基于PEG的配体的PT NP。但是合成方法对NP的组织和表面有什么影响?双金属纳米颗粒的理论研究一直在落后于金属纳米颗粒(例如金和银纳米颗粒)所见的理论研究。这是由于多组分系统的复杂性,这些系统使适当的表征比同质系统更加困难。
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一、概述 ............................................................................................................... 1
蒸汽旋转涡轮机后,将其冷却并在冷凝器中冷凝回水中。然后将其循环回锅炉,过程自我重复。用于冷却冷凝器内部蒸汽的水来自发电厂的冷却系统。这些系统可以是开放环或闭环。在开环系统中,从湖泊,河流或其他水体中注入水;它冷却冷凝器中的蒸汽并将其送回。在闭环系统中,冷却水被重复使用。一种闭环系统使用冷却塔。从塔中的冷水通过冷凝器管道,回到冷却塔中,在那里蒸发过程会冷却水,然后将其送回冷凝器。塔楼内发生的蒸发会产生巨大的,毛茸茸的白色蒸汽云,有些人误以为烟。