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World File Search System土聚物
通过界面融合策略设计用于太阳能电池封装系统的酰亚胺低聚物介导的 MOF 簇
介电封装材料在太阳能电池领域有着广阔的应用前景，但不尽如人意的光管理能力和相对较差的介电性能限制了它们在光伏和微电子器件中的进一步应用。在此，设计了一种界面融合策略来设计MOF（UiO-66-NH 2）与酸酐封端的酰亚胺低聚物（6FDA-TFMB）的界面，并制备了一种具有增强前向散射和稳健孔隙率的新型MOF簇（UFT）。UFT用作双酚A环氧树脂（DGEBA）的光学和介电改性剂，在较低的UFT含量（0.5–1 wt%）下可以制备具有高透光率（> 80%）、可调雾度（45–58%）和优异介电性能的UFT环氧复合材料，这为太阳能电池中具有高效光管理的介电封装系统提供了最佳设计。此外，UFT环氧复合材料还表现出优异的紫外线阻隔、疏水、热和机械性能。这项工作为共价键介导的纳米填料的合成以及用于能源系统、半导体、微电子等的介电封装材料的雾度和介电性能的调节提供了模板。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
聚腺苷二磷酸的动力学和静态分析
聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 (PARP) 蛋白家族参与多种功能，最显著的是 DNA 损伤反应。癌症易受 DNA 损伤的影响，这导致了几种 PARP 抑制剂 (PARPi) 的开发。这类药物已被证明对卵巢癌、乳腺癌和前列腺癌有治疗效果，但反应各不相同。因此，诊所需要选择可能从这些靶向疗法中受益的患者。体内 18 F-氟邻苯二甲酸酯摄取成像已被证明与组织中的 PARP-1 表达相对应。本研究表征了 18 F-氟邻苯二甲酸酯的药代动力学，并测试了动力学和静态模型，以指导未来研究中评估 18 F-氟邻苯二甲酸酯作为 PARPi 治疗反应生物标志物的指标选择。方法：14 名前瞻性入选的卵巢癌患者注射 18 F-氟苯那敏，注射后进行 60 分钟动态成像，随后进行最多 2 次全身扫描，测量静脉血活性和代谢物。从动态图像和全身扫描中提取 SUV 最大值和 SUV 峰值。评估动力学参数估计值和 SUV 与组织 PARP-1 免疫荧光的相关性（n=7）。群体动力学参数的模拟可以估计测量偏差和参数估计的精度。结果：18 F-氟苯那敏血液清除率各不相同，但不同患者的标记代谢物谱相似，支持使用群体母体分数曲线。可逆性2组织室模型和Logan参考组织分布体积(DVR)在PET采集的第一个小时内的总分布体积与免疫荧光检测的肿瘤PARP-1表达相关(分别为r=0.76和0.83；P=0.05)。DVR偏差和精度估计分别为6.4%和29.1%。从中点为57.5、110±3和199±4分钟的图像获得的SUV max和SUV peak与PARP-1表达高度相关(平均值±SD，r=0.79；P=0.05)。结论：注射后55-60分钟及以后的肿瘤SUV max和SUV peak以及至少60分钟的DVR似乎是PARP-1结合的可靠非侵入性测量方法。 18 F-氟苯那敏在卵巢癌中的吸收最好用可逆结合模型来描述。然而，示踪剂吸收的药代动力学模式有些变化，尤其是在后期。
卫生应用的聚烯粘合剂
APAO的问题之一是用于生产它们的Ziegler-Natta催化剂。这些催化剂的多个活性位点允许在产生的粘合剂中进行多种结构。金属新世是一种“单位点”催化剂，可以精确控制所得烯烃粘合剂的结构和分子量。这允许精确控制其性能的所有方面的设计师胶粘剂。例如，生产者可以控制非晶与结晶聚合物段的比率。这对于定制聚合物的特定粘附和凝聚力可能很有用。仔细设计化学的设计允许延迟结晶，这将出色的初始锚固结合到具有高内聚力的底物上，随着时间的推移而建立。同时，甲金属实现了狭窄的分子量分布，从而可以对粘度进行优越的控制。对这些各种因素的个性化管理可以产生具有非常具体且可预测的性能特征的粘合剂。
靶向聚电解质的补充信息...
摘要：使用三价ERBIUM（ER 3+）的使用，通常嵌入固态中的原子缺陷，在电信设备中广泛采用作为掺杂剂，并显示出基于自旋的量子记忆的量子记忆，以实现量子通信。尤其是其天然电信C波段光学转变和自旋 - 光子接口使其成为集成到现有光纤网络中的理想候选者，而无需量子频率转换。然而，成功的缩放需要具有固有核自旋的宿主材料，与半导体铸造工艺的兼容性以及与硅Pho-Pho-Photonics的直接整合。在这里，我们使用铸造型原子层沉积过程呈现二氧化钛（TiO 2）在硅底物上的薄膜生长，并在ER浓度上具有广泛的掺杂控制。即使在氧气退火后生长的膜是无定形的，它们也表现出相对较大的晶粒，并且嵌入的ER离子表现出来自氧化酶TiO 2的特征性光学发射光谱。至关重要的是，这种生长和退火过程保持了纳米光整合所需的低表面粗糙度。最后，我们通过evaneScent耦合与高质量的Si纳米腔腔接头，并展示了其光学寿命的大型purcell增强（≈300）。我们的发现表明，将ER掺杂材料与硅光子学集成在一起的低温，非破坏性和底物独立的过程。关键字：原子层沉积，纳米光子学，稀土离子，Purcell增强，量子记忆F在高掺杂密度下，该平台可以实现集成的光子组件，例如片上放大器和激光器，而稀释浓度可以实现单个离子量子记忆。
聚苯二甲酸酯/聚酰胺6 ...
活化的碳（AC）可以添加到聚合物基质中以实现电导率，从而导致潜在的传感器应用。在这项研究中，我们评估了与聚苯二甲酸酯（PBT）/聚酰胺6（PA6）混合物混合时AC的拉伸强度。PBT/ PA6/ AC复合材料是通过0、2、4、6、8和10％AC的注射成型制备的。在国际标准化组织527标准组织之后，对样品进行了拉伸测试。PBT/PA6/2％AC，PBT/PA6/4％AC，PBT/PA6/6％AC和PBT/PA6/8％AC样品的拉伸强度分别为45.13、44.60、42.48和41.82 MPA。这些值高于没有AC的PBT/PA6混合物的（40.93 MPa）。将AC掺入PBT/PA6混合物中会增加拉伸强度。PBT/PA6/2％AC样品具有最高的拉伸强度，而PBT/PA6/10％AC样品的拉伸强度比PBT/PA6混合物低39.79 MPa。所有PBT/PA6/AC样品的拉伸模量高于PBT/PA6混合物。将AC添加到PBT/PA6混合物中时，微结构变得更小，更细，增强了凝聚力并改善机械性能。这项工作中分析的方法的可疑应用领域是，PBT/PA6混合物可以用少量AC回收为导电聚合物复合材料。
免费可回收的聚电解质复合物
自然广泛使用相对带电的聚合物之间的静电键来组装和施加材料，但在合成系统中利用这些相互作用一直在挑战。合成材料与高密度的离子键（例如聚电解质复合物）交联，只有在充满大量水的情况下减弱其电荷相互作用时才能正常起作用。脱水这些材料会产生牢固的库仑粘结，以至于它们变得脆弱，非心形和几乎不可能处理。我们提出了一种策略，可以通过将衰减器间隔物与携带部分的电荷接收到固定的聚合物固体中的静电键强度。这会产生一类多素式材料，其电荷密度为100％，可加工且可延展，而无需水，高度溶剂和防水，并且完全可回收。这些材料是“复合物”，仅使用定制的离子键合嫁给热塑性和热固性的特性。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型