摘要:寻求经济可持续的电催化剂来代替氧气进化反应(OER)中的关键材料(OER)是电化学转化技术的关键目标,在这种情况下,金属有机框架(MOF)作为替代的电活性材料提供了很大的希望。在这项研究中,通过在氮掺杂的石墨烯上生长量身定制的基于Ni-Fe的MOF,成功合成了一系列纳米结构的电催化剂,从而创建了名为MIL-NG-N的复合系统。它们的生长是使用分子调节剂调整的,揭示了该性质的非平凡趋势,这是调节剂数量的函数。最活跃的材料表现出了出色的OER性能,其特征在于1.47 V(vs.RHE)达到10 mA cm -2,低Tafel斜率(42 mV dec -1),稳定性超过0.1 M KOH。这种出色的性能归因于唯一的MOF架构和N掺杂石墨烯之间的协同作用,从而增强了活动位点的量和电子传输的数量。与MOF和N掺杂石墨烯的简单混合物或N掺杂石墨烯上的Fe和Ni原子的沉积相比,这些杂种材料显然表现出了明显的OER性能。
摘要:我们提出了一个简单的过程,使用PEDOT使用PEDOT:PSS(Poly(3,4-Eth Ylenedioxythiophene):Poly(styrenenesulfonate))/非氧化的石墨烯以涂上聚酰胺或聚氨酯针织织物,以便于智能医疗保健。电导性纺织品。随后,根据PEDOT的比率:PSS/非氧化的石墨烯复合材料(1.3 wt%:1.0 wt%:1.3 wt%; 1.3 wt%:0.6 wt%:0.6 wt%; 1.3 wt%; 1.3 wt%; 1.3 wt%:0.3 wt%:0.3 wt%)和应用程序数量(一次,或跨度)(又一次)。通过Fe-Sem观察到标本的表面形态。此外,使用FTIR和拉曼光谱法对其化学结构进行了表征。通过四点接触进行的样品的电特性测量(板电阻)显示了对非氧化石墨烯的电导率增加以及复合系统中的应用数量。此外,对织物的机械性能的测试表明,PEDOT:PSS/非氧化石墨烯处理的织物表现出比未经处理的样品的伸长率更低,恢复原始长度的能力更低。此外,通过执行拉伸操作1,000次,拉伸强度为20%,测试了PEDOT:PSS/非氧化石墨烯聚酰胺/聚氨酯针织织物;因此,传感器保持恒定电阻而没有明显的损坏。这表明PEDOT:PSS/非氧化的石墨烯应变传感器具有足够的耐用性和电导率,可以用作智能可穿戴设备。
骨关节炎(OA)是一种广泛的关节疾病,影响了全球数百万的社会负担,从而使更有效的治疗策略的发展至关重要。这篇综述提出了基于脂质的药物输送系统(DDSS)的最新进展,用于关节内施用OA疗法,包括非甾体类抗炎药,皮质类固醇,小分子疾病 - 修饰OA药物和RNA治疗药。脂质体,脂质纳米颗粒,脂质中间酶,细胞外囊泡和复合系统表现出增强的稳定性,靶向递送和扩展的关节保留率,从而有助于改善治疗结果并最小化的全身药物暴露。尽管积极的定位策略有希望,但仍需要进一步的研究来评估其在生理相关条件下的靶向效率。同时,能够提供不同治疗类别组合的多功能DDS提供协同作用和出色的OA治疗结果。这种长效系统的发展是至关重要的,在粒径和靶向capabilies中出现是至关重要的因素,这是至关重要的。此外,将软骨润滑特性与持续药物脱脂的结合在动物模型中具有潜力,值得在人类临床试验中进行进一步研究。本评论重点介绍了对新型DDSS与标准处理的直接,正面比较的关键需求,尤其是在同一药物类别中。这些比较对于准确评估它们的效率,安全性和临床适用性至关重要,并将显着塑造OA治疗的未来。
在过去的二十年中,在结构工程师中,不仅是在航空航天行业工作的人,对复合材料的重要性和使用都越来越多。它们的利用率已从采用劳动力密集型手工制造工艺的中间技术系统发展到裁缝的高科技汽车制造方法。滤清器和热压技术。以前的过程用于使负载轴承和半载轴承填充面板(主要是iSo-Tropic本质上)在七十年代初变得很流行,并且仍然被利用。后一种生产技术用于生产高科技复合结构,这些结构本质上是各向异性的;为了利用高强度和刚度,将纤维放置在结构中最有利的位置和方向上。要有效,有效地使用这些复合材料,需要详细的分析和设计。对于许多在常规结构材料方面接受培训和经验的工程师来说,进行复合材料进行分析和设计似乎是一项艰巨的任务。通过引入聚合物和纤维来消除复合材料的奥秘,以表格形式和简单方程式讨论制造技术,以赋予材料设计,结构单元,结合和螺栓固定的关节系统的制造技术。本手册的目的。因此,将工程师引入纤维和聚合物矩阵,这些矩阵是结构工程的聚生物复合材料的组成部分。使用新材料,必须了解他们在负载和自然环境中如何在公认的终生中行事;因此,本手册的结尾包含许多案例研究。此外,本书将以表格形式提供一个简单的指南,用于主要制造技术,简单的设计公式以及结构复合系统和连接的方法;给出了进一步阅读的参考。这些章节没有提供详尽的图片,但希望他们能以清晰的方式介绍复合材料的设计方面,从而导致设计技术的进一步高级研究。
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系,如冯·诺依曼熵与误差概率[1],或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性(L)熵和冯·诺依曼(S)熵,通常对任何有效的概率分布ρ绘制(L(ρ),S(ρ))图。这里,ρ也可以表示量子系统的密度矩阵(或者更确切地说是具有其特征值的向量),这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界,其中相关的概率分布(或密度矩阵)将被表示为“极值”。在参考文献[3]中,对两个量子比特的熵进行了比较(有关离子-激光相互作用的情况,另见[4])。在 [5] 中,对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了,对于某些条件(线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足),极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例,但一般来说,偏差会非常小,并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中,我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息,该系统由广义“薛定谔猫”(多组分 DCAT)态(在 [6] 中首次引入,作为振荡器的双组分偶态和奇态)描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干(准经典)态的 ZD−12 宇称改编,它们具有弱重叠(宏观可区分)相干波包的量子叠加结构,具有有趣的量子特性。为此,我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM),它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子,并追踪剩余系统获得的。众所周知(见 [3] 及其参考文献),这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图,并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息,以及相应 RDM 的秩,这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT),以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说,我们已经看到,一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念,描述其主要属性,特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中,我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵,绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中,我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
量子纠缠是一种重要资源,在量子信息处理、量子通信、量子计算和其他现代量子技术中发挥着基础性作用 21,31。特别是,任何二分纠缠态都会增强隐形传态能力 29 并表现出隐藏的非局域性 30。量子任务的实用性通常随着纠缠量的增加而增加 2,41,42。纠缠态的表征在理论和实践中都至关重要。然而,区分可分离态和纠缠态的问题仍然悬而未决;事实上,它是 NP 难问题 14。对于量子比特-量子比特和量子比特-量子三体系统,著名的 Peres-Horodecki 正部分转置 (PPT) 标准给出了必要和充分可分离性条件 19,32。在高维中,这一条件才是必要的,这首先在四元组-四元组系统 19 中得到证明。更精细的检测方法包括可计算交叉范数或重新调整 (CCNR) 标准 4、6、18、34、相关矩阵标准 9、10、局部不确定性关系标准 16、约化密度矩阵标准 3 和协方差矩阵标准 13。另一种纠缠检测方法是通过纠缠见证,它们是 Hermitian 块正(但不是正)算子。因此,任何这样的算子在可分离状态下都是正的,并且状态 ρ 是可分离的当且仅当对于每个纠缠见证 W ,Tr(ρW)≥0。所有纠缠态都有检测它们的见证人 43、44。换句话说,如果 ρ 是纠缠的,则存在一个(非唯一的)见证人 W ,使得 Tr(ρW)<0。问题在于为给定状态找到合适的见证人。与其他检测方法相比,选择纠缠见证人的优势在于,状态的不可分性取决于计算该状态下 W 的期望值。因此,它比全状态断层扫描需要的信息更少,这也意味着需要更少的实验设备和更少的测量。存在一类特殊的见证人,可以检测具有正部分转置的量子态,也称为束缚纠缠态 17、20、24、25、44。它们被称为不可分解的,因为它们不能分解为 W = A + BŴ,其中 A 和 B 为正,其中Ŵ是部分转置。此类算子没有通用的构造方法,而且通常很难确定见证人是否可分解。然而,已经发现了几类不可分解的纠缠见证,例如与众所周知的重新调整或可计算交叉范数 (CCNR) 可分离性标准 5、6、35 和协方差矩阵标准 12、13、26 相关的标准,以及它们的概括 37、38。在构建纠缠见证时,人们经常使用相互无偏基 (MUB)。C d 中的正交基是相互无偏的当且仅当属于不同基的任意两个向量之间的转换概率为常数 11 。在参考文献 8 中,作者使用 MUB 定义了一类新的见证人,并分析了它们在 d = 3 中的属性。这种构造已以多种方式得到推广。Li 等人为相互无偏测量 (MUM) 27 和对称信息完全测量 (SIC-POVM) 28 引入了类比算子。Wang 和 Zheng 45 考虑了不同维度的复合系统中基于 MUB 的见证人。Hiesmayr 等人 15 表明,不等价和不可扩展的 MUB 集有时对检测纠缠更有用,而 Bae 等人 1 发现需要超过 d / 2 + 1 个 MUB 来识别束缚纠缠态。涵盖各种纯度的 MUM 均能检测到与
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