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国会记录 - GovInfo
司法提名 舒默先生。总统先生，如果没有一个值得信赖、平衡和公正的司法机构，我们的民主就不可能长期维持下去。正如我们在最近几个月以严峻和可怕的方式看到的那样，主持法官席的男男女女对我们国家的命运和人民的自由拥有巨大的权力。在提名法官时，我们必须做好。因此，今天，参议院将继续履行其职责，推动拜登总统提名的高素质、高度多元化和高度成就的司法候选人。今天下午，我们将首先投票确认约翰·李法官担任第七巡回法院巡回法官。如果得到确认，李法官将成为历史上第一位主持第七巡回法院的亚裔美国人，加入拜登提名的其他法官行列，让我们的法院更能反映我们的国家。我希望李法官能得到两党的支持，他的记录当然值得。大约十年前，当他被任命为地区法官时，他已经得到了本议院的确认。在任职期间，李法官撰写了 800 多份意见，而只有 11 次被推翻。
二倍硅烷大大稳定了DNA微阵列合成和高通量生物学测定的玻璃表面功能化
摘要：到目前为止，玻璃是生物分子阵列的最常见底物，包括高通量测序流动细胞和微阵列。通过使用硅烷化学为原位合成或生物学或化学合成的生物分子的原位合成或表面固定化提供适当的官能团和反应性，对天然玻璃羟基表面进行了修饰。这些阵列通常是寡核苷酸或肽的，然后在荧光读数之前在温暖的水缓冲液中进行长时间的孵育时间。在这些条件下，玻璃的硅质键易于水解，导致生物分子的显着损失和伴随的测定信号丧失。在这里，我们证明，与标准单足硅烷的等效官能化相比，用二倍硅烷的玻璃表面功能化可大大提高稳定性。使用光刻原位DNA的原位合成，我们表明二倍体硅烷与磷光素化学兼容，并且在所得阵列上进行的杂交提供了大大改善的信号和信号 - 噪声比率，并且与单足硅烷官方化的表面相比。
增强工业废水中新兴污染物的去除：验证农业食品行业消失的光催化技术
摘要：废水中的新兴污染物对人类健康和野生动植物构成了重大风险，尤其是由于它们在WWTPS的经过处理的废水中的持续存在。最新的研究集中在使用无机和有机光催化剂基于高级氧化过程开发新技术，以在可见光下处理污染的废水。这项研究研究了使用异质光活性聚合物材料P2，P3和P4的农药驱动系统。这些材料以亲水性聚合物微粒的形式设计，并用玫瑰孟加拉官能化，在AHMPD降解（一种杀虫剂杀虫剂）中，已表现出有效的单线产生和一阶动力学。鉴于文献中的大多数研究都集中在城市WWTP上，而对工业废水处理的重视程度较低，因此该研究集中在农业食品领域的工业WWTP的废水中，该研究的过程是柑橘大量的柑橘和AHMPD高浓度和其他PESTERIDES的浓度。评估光活性材料P3和P4的降解潜力，在pH = 11的条件下，AHMPD的去除率高达85％，暴露于可见光的48小时后。
NA金属电池中钠金属沉积和相间的定量分析
更广泛的环境不断升级的全球能源需求强调了储能系统的关键作用。虽然锂离子电池已经占据了田野，但少数国家的锂资源集中却导致了供需不平衡，尤其是在电动汽车和电子设备的激增中。这推动了锂的市场价格，促使人们探索了替代品。钠离子电池是有前途的候选人，可持续性，每项能量密度低的成本和可靠性。在这里，我们展示了一个钠金属电池，该电池可实现出色的功率密度，这是由于钠金属通过界面工程的均匀沉积而实现的。使用致密的电镀钠金属，所得的全细胞表现出色：在2C速率下500个循环后，能力保留率为91.84％，在45c速率下为86 mA H G 1放电能力。单轴压力用于控制钠金属沉积，以确保高库仑的官能。对固体电解质相间的分析揭示其特性取决于电解质的成分，该组件决定了沉积金属的微观结构。这些进步位置位置钠金属作为实现下一代储能技术的可行候选者，其规格接近实际要求。
片段的光电探测器效率提高了局部激光诱导的结晶
摘要：金属 - 半导体 - 金属等离激元纳米结构可以通过增强局部静电式和光学效果来实现芯片效果的操纵和超快光电检测。后者是通过使用纳米结构的薄膜（GE）等离子体 - 波导指导光电遗传学来实现的。虽然它们的大小和位置可以在纳米化过程中准确控制，但由于沉积的无定形性质，检测器的官能显着降低。我们证明，通过空间控制激光诱导的GE结晶，可以显着提高波导积分GE等离子光电探测器的效率（超过2个数量级）。我们研究了经过800 nm激光处理的自由空间和波导综合的GE光电探测器，通过拉曼光谱监测结晶程度，并通过检测电信辐射来证明效率提高。可以在各种纳米仪设备中使用所证明的局部后处理技术，以实现有效和超快的芯片辐射监测和检测，从而显着改善了检测器特性，而不会危及其他组件的性能。关键字：表面等离子体偏振子，等离激元波导，片上光反检测，激光诱导的结晶
现代奴隶制声明|关怀作品
此声明列出了关怀工作已经采取的步骤，并正在继续采取的行动，以确保现代奴隶制或人类官能事业不会在我们的业务或供应链中进行。现代奴隶制涵盖了奴隶制，奴役，人类的工作和强迫劳动。关怀作品对任何形式的现代奴隶制和人类造成的方法都具有零容忍的方法。我们致力于在所有业务往来中以道德和诚信和透明度的行动，并将有效的系统和控制权放在适当的位置，以保护业务或我们的供应链中发生的任何形式的现代奴隶制。关怀工作为熟练的医疗保健专业人员提供护理院和其他护理设施。我们的供应链主要包括招聘机构，培训提供者以及与医疗保健相关的产品和服务的供应商。我们致力于与分享诚信，尊重和问责制价值观的供应商建立关系。培训为熟练的医疗保健专业人员提供了护理院和其他护理设施。我们的供应链主要包括招聘机构，培训提供者以及与医疗保健相关的产品和服务的供应商。我们致力于与分享诚信价值，尊重和问责制价值的供应商建立关系。
折叠家庭调查的贝叶斯优化针对有向蛋白的进化
定向进化（DE）是一种蛋白质工程技术，涉及诱变和筛选以搜索优化给定特性的序列（例如将有效绑定到指定目标）。不幸的是，潜在的优化问题不确定，因此引入的突变以提高指定特性可能是以未定的，但重要的属性为代价的（例如，亚细胞定位）。我们试图通过将折叠的正则化因子纳入优化问题来解决这个问题。正则化因子偏向于类似于蛋白质所属折叠族的序列的设计的搜索。我们将方法应用于具有与IgG-FC的官能测量值的大型蛋白质GB1突变体库。我们的结果表明，正则化优化问题会产生更多类似天然的GB1序列，而结合效率仅略有下降。特别是，在GB1折叠族的生成模型下，我们的设计的对数比没有正则化的生成模型高41-45％，而结合效果仅下降了7％。因此，我们的方法能够在竞争性状之间进行交易。此外，我们证明了我们的主动学习驱动方法可将湿lab负担降低，以识别最佳的GB1设计，相对于Arnold Lab在同一数据上的最新结果。
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. 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Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。8，579–583（2017）。Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J.Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。J.化学形式学10，10（2018）。Ristoski，P。等。专家AI用于聚合物发现。in：proc。第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。物理。修订版Lett。 52，997（1984）。Lett。52，997（1984）。52，997（1984）。Shipley，G。和Dumpleton，G。Openshift for Developers：不耐烦的初学者指南（O'Reilly Media，Inc.，2016年）。探索了材料科学中的软机器人假肢和人工智能应用。讨论了AI技术的集成，突出了其潜在的好处和用途。
理解和抑制非富勒烯有机太阳能电池中的非放射性重组损失
有机太阳能电池受益于非富勒烯受体（NFA），这是由于其高吸收系数，可调的边界能量水平和光学间隙及其相对较高的发光量子量相比，与富勒烯相比。这些优点导致在供体/NFA异质结处的低或可忽略不计的电荷产量高产量，而单个连接设备的官能功率超过19％。以超过20％的高度推动此值需要增加开路电压，目前仍远低于热力学极限。这只能通过减少非辐射重组，从而增加光活动层的电致发光量子效率。在这里，总结了对非辐射衰减的起源以及相关电压损耗的准确定量的理解。强调了抑制这些损失的有希望的策略，重点是新的材料设计，供体 - 受体组合的优化和混合形态。本评论旨在指导研究人员寻求未来的太阳能收获供体 - 受体混合物，该供体的混合物结合了较高的激子分离产量和高辐射性的免费载体重组和低电压损耗的高收益，从而缩小了与内部有机和perovskite photovskite PhotoverSkite Photovalsics的效果差异。
o r i g i n a l r e s a r c h核素靶向AS1411适体胶束，用于阿霉素和miR-519c的共递送，以改善TH
背景：多药耐药性（MDR）已成为癌症治疗中的主要障碍，这有助于癌细胞对化学治疗药物的敏感性降低，这主要是由于药物外排TRAPTOPLERS的过表达。基因疗法和化学疗法的结合被认为是通过逆转MDR效应来提高抗癌功效的潜在方法。材料和方法：AS1411适体官能化的胶束是通过乳液/溶剂蒸发策略来构建的，用于同时进行Dox Obicicin和miR-519c的共同交付。使用肝细胞癌细胞系HEPG2作为模型，基于体外和体内主动靶向能力和MDR的抑制探索了胶束的治疗功效和相关机制。结果：通过以AS1411适体依赖性方式专门识别核仁素，证明胶束具有有利的细胞摄取和肿瘤渗透能力。此外，由于miR-519c抑制了ABCG2介导的药物外排，因此，阿霉素的细胞内积累得到了显着改善，从而导致有效抑制肿瘤生长。结论：胶束介导的阿霉素和miR-519c的共递送提供了一种有希望的策略，可以通过主动靶向函数和MDR的恢复获得理想的抗癌功效。关键字：胶束，适体，核苷，多药耐药性，肿瘤靶向