1 产品与工艺设计组 (GDPP),哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系,2 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学系计算生物有机化学 (COBO),3 哥伦比亚卡利 ICESI 大学生物科学、生物过程与生物技术系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团,4 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系微生物研究中心 (CIMIC),5 哥伦比亚卡利 ICESI 大学制药与化学科学系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团,6 哥伦比亚伊瓦格大学自然科学与数学学院生物有机化学与分子系统研究组 (QBOSMO)
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而,这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲(即没有人对正常脑干进行手术)。不幸的是,大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer(http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu)分区为整个脑干提供了单个图谱标签,而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
• Small, “基于透明离子水凝胶电极和量子点颜色转换的高变形电致发光装置实现明亮的双面白光照明“(2024) • Advanced Science, “导电水凝胶在日常生活中的无缝集成:从准备到可穿戴应用”(2024) • Advanced Functional Materials, “用于明亮电致发光装置的光学透明和机械坚固的离子水凝胶电极,实现超过 1400% 的高拉伸性”(2023) • Advanced Functional Materials, “智能皮肤粘合贴片:从设计到生物医学应用“(2023) • Chemical Engineering Journal, “用于在不同气候条件下自适应太阳能控制的自粘热致智能薄膜“(2022) • 科学和信息通信技术部, “通过控制分子间相互作用具有可变机械性能的软材料“(~2026) •科学和信息通信技术部,“可持续太阳能利用研究中心”(~2025 年) • 三星电子,“利用分子开关定时器开发超高线性动态范围图像传感器”(~2023 年)
我们提供了与团簇状态量子计算相关的纯纠缠系统的新例子,这些系统可以用经典方法高效模拟。在团簇状态量子计算中,输入量子位在布洛赫球的“赤道”处初始化,应用 CZ 门,最后使用 Z 测量或 cos(θ)X+sin(θ)Y 算子测量自适应地测量量子位。我们考虑修改初始化步骤时会发生什么,并表明对于有限度 D 的格,存在一个常数 λ ≈ 2.06,使得如果每个单独的量子位都处于在计算基础中对角线状态的迹距离 λ − D 内的状态,则该系统可以在从输出分布中采样的意义上在所需的总变差距离内进行经典模拟。例如,在 D = 4 的方格中,λ − D ≈ 0.056。我们开发了一个粗粒度版本的论证,它增加了经典有效区域的大小。在量子比特的方格中,经典可模拟区域的大小至少增加到约 ≈ 0.070,实际上可能增加到约 ≈ 0.1。结果推广到更广泛的系统,包括相互作用在计算基础上对角的量子系统,测量要么在计算基础上,要么对计算基础无偏。只想要简短的潜在读者
• 电子、原子和分子的碰撞、高电荷离子、天体物理过程 • 原子和分子光谱、光诱导过程 • 飞秒和阿秒物理学、反应动力学、相干控制、强场 • 团簇、纳米粒子、生物分子、表面相互作用和自组装 • 冷和超冷原子、分子和离子、简并量子气体、超冷等离子体 • 基础物理学、精密测量、原子干涉和原子钟 • 量子技术、量子光学、腔 QED、量子信息
可以使用完全合成的,分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物,从而模仿相位分离,从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇,这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应,被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里,我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t,以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜,两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明,将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障,包括松散的耦合应用程序,很麻烦,需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测,以自动检测故障。用于训练和测试模型,“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下,因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案:恒定负载,线性增加负载,线性减小负载,正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果,具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量,因为一些指标显示出较高的波动性,从而导致预测性能较差。总体而言,增加预测范围会导致预测较差,但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是,CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加,消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是,KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面,KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟,Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标,而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦,线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论,与常规负载模拟相比,沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差,以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法,用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型,而无需生产数据或现实生活中的使用。
在肠道中,一个细菌社区通过将食物转化为营养,捍卫人体免受致病感染以及与免疫和神经系统的通信来影响人类健康。1 - 3个研究人员发现,一个平衡和多样化的社区是监管免疫反应的关键。4,5因此,可以使用益生菌补充剂递送细菌来调节肠道社区以产生生物治疗效果。6,7个细菌细胞可以冷冻干燥以增加其保质期,同时也形成可以掺入口服补充剂中的粉末。8,9虽然在自由干燥过程中使用的加工条件,低温和压力可能对细胞有害,但细菌在材料中的包封封装在诸如,蛋白质,碳水化合物或聚合物之类的材料中可保护细胞在加工过程中的损害。其他技术 - 喷雾干燥,乳液,微流体,3D打印,挤出等。- 也已被用来封装各种聚合物中的细菌,以改善在加工,存储和使用过程中的细胞活力。6,10 - 13
器官或组织。某些子类,例如HAQP0、1、2、4和5,可以选择性地运输水,同时拒绝其他离子[6-12],这可以归因于独特的窄选择性滤波器,仅允许单个水分子易位。出现到通道入口时,水分子可以自动调整其自适应结合和方向,然后通过通道产生连续的水线/簇。此过程将伴随着几个小溶质的易位。,例如,HAQP3运输尿素,甘油和水分子。此外,在HAQP3中,Ni 2+与组氨酸241的结合可以带来与人类肺部疾病有关的Ni 2+敏感性[17]。
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时,才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此,从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲,这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下,QD 不会聚集且不会相互耦合,因此它们无法实现同质 FRET。然而,鉴于它们的高浓度,内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光,但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象,在整个 QD 群体的规模上,依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13),同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象,涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠,方式与 IFE 类似,只要 ∆ S ≳ δλ ,即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内(见图 S2)。出于这些原因,我们在此建议,首先,计算由于内滤波效应(IFE)引起的红移,其次,将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。