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846749.pdf - 亚琛工业大学出版物
应变促进炔烃-叠氮化物环加成 (SPAAC) 已成为生物正交结合和表面固定中不可或缺的工具。虽然许多研究都集中于增强环辛炔的反应性，但是仍然缺少一种无需任何复杂设施即可评估环辛炔-叠氮化物固定化结合效率的简便方法。在本研究中，与荧光团或生物素部分连接的二苯并环辛炔/双环壬炔 (DBCO/BCN) 的不同衍生物被图案化在超低污染聚合物刷上，这可以在不进行任何先前的封闭步骤的情况下避免非特异性蛋白质污染。聚合物刷由防污底部嵌段和叠氮化物封端的顶部嵌段组成。使用普通荧光显微镜对通过微通道悬臂点样 ( μ CS) 点样的有序阵列进行结合效率的评估。两种环辛炔均通过 μ CS 与含叠氮化物的二嵌段聚合物刷表现出可靠的结合性能，但根据蛋白质结合试验，DBCO 显示出更高的分子固定表面密度。这项工作为选择合适的环辛炔与叠氮化物偶联提供了参考，并可用于设计用于分析物检测、细胞捕获和其他生物应用的生物传感器或生物平台。
2023 - 亚投行年度报告
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米歇尔·斯基亚维纳的简历
MIUR 教育部批准的研究项目 • 青年研究员计划“Rita levi Montalcini” - 终身制助理教授职位（201,327.59 欧元）[UniPV 数学系档案中的批准报告] 劳伦斯伯克利国家实验室
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增强亚最佳轨迹缝线
通过监督学习（RVS）进行的加强学习被称为离线增强学习（RL）的新兴范式。虽然返回条件的RVS（RVS-R）在与离线RL任务有关的广泛数据集中占主导地位，但最近的发现表明，目标条件条件的RVS（RVS-G）优于特定的子最好数据集中的轨迹迹象，其中轨迹插入轨迹可用于实现最新功能性能。但是，这种优势的根本原因仍未得到充分探索。在本文中，采用了教学实验和理论分析，我们揭示了RVS-G在缝线轨迹中的熟练程度源于其在评估过程中概括到未知目标方面的熟练性。在这种见解的基础上，我们引入了一种新颖的RVS-G方法，即空间组成RVS（SC-RVS），以增强其概括为未知目标的能力。此反过来又增强了子最佳数据集上的trajectory缝合性能。具体而言，通过利用优势重量的力量和最大透气正则重量，我们的方法可以与现有的RVS-G方法相比，在行动选择中促进乐观目标采样的促进与维护差异的悲观水平。对D4RL基准测试的广泛实验结果表明，在大多数情况下，我们的SC-RV对基准的表现良好，尤其是在需要轨迹缝线的亚最佳数据集上。