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对用于防弹的 Kevlar 和 Dyneema 织物的功能特性进行研究
摘要：关键词：防弹织物通常用作防弹衣，保护使用者免遭子弹袭击。根据预期风险程度和所需的防护等级，这些防弹衣各不相同。可以使用不同类型的材料和纤维来实现许多特性和不同级别的防护。材料的类型和数量会影响所需的防护。除了降低成本外，目前的市场正在寻求减轻这些织物的重量和厚度。在所有防弹防护服中，都有某种基本材料有助于以明显的方式阻挡子弹。目前，高分子量聚乙烯 (UHMWPE) 和芳纶纤维制成的材料被广泛用于此目的。芳纶纤维是通过升级弹道尼龙纤维而开发的，而 UHMWPE 则由聚酯开发而成。芳纶 29 和芳纶 149 是属于芳纶纤维的主要防弹衣材料。Dyneema 是另一种 UHMWPE。这种聚合物的分子式与普通聚乙烯相同，但由于其分子量非常高，比商用聚乙烯树脂高 10 到 100 倍，因此差异很大。本研究论文旨在研究 Kevlar 和 Dyneema 织物，以获得防弹织物的最佳功能特性。样品采用普通的 1/1 结构生产。生产出织物样品后，进行了测试以评估所生产样品的拉伸强度、抗紫外线、热导率、耐磨性、耐洗性、耐化学性、热性能，结果显示 Dyneema 织物在功能特性方面优于 Kevlar 织物，因为它具有许多使其成为防弹织物的特性。
对用于癌症药物输送的纳米颗粒的审查
每年诊断出超过1000万例新病例，癌症仍然是世界上最致命的疾病之一[1]。然而，由于对肿瘤生物学和改进的诊断技术和治疗方法有了更深入的了解，在过去两年中，死亡率下降了[2]。手术干预，放射线和化疗药物目前用于治疗癌症，但这些治疗通常会损害健康细胞并在患者中产生毒性。常规的化学治疗药物也缺乏集中作用，并且在整个体内分散，影响癌细胞和非癌细胞，从而限制了输送到肿瘤细胞的含量，并且由于高毒性而导致治疗不足。分子靶向疗法已成为一种解决传统化学治疗药物缺乏特异性的解决方案[3]。另一方面，癌细胞中的抗性发展可以避免传统化学治疗和新型分子靶向治疗的细胞毒性[4]。纳米颗粒可以通过使用被动和主动靶向技术来促进癌细胞中癌细胞中的细胞内药物浓度[5，6]。被动靶向利用肿瘤生物学的独特特征，例如增加的渗透性和保留率（EPR），允许纳米载体集中在肿瘤中[2]。主动技术通过将化学治疗载体的纳米载体与附着在靶细胞上过表达的抗原或受体附加的化合物相结合来做到这一点。在这篇综述中，我研究了如何将纳米技术用作癌症研究和纳米医学的基本工具[7，8]。然而，尽管纳米颗粒作为药物载体系统具有许多优势，但它们仍然有许多缺点可以克服，例如低口服生物利用度，循环不稳定，组织分布不足和毒性。纳米颗粒的类型和特征，市场上基于纳米载体的药物的例子，治疗性纳米颗粒，纳米颗粒药物递送的重要概念以及金属纳米颗粒在癌症诊断和治疗中的重要性[9]。
2021; 11（13）：6592-6606。 doi：10.7150/thno.59816研究论文，针对用于治疗MyOCD缺乏肺癌的多动性TGFBR2
1。MOE肿瘤分子生物学的关键实验室和广东高等教育研究所功能蛋白研究的关键实验室，生活与健康工程研究所，生活科学技术学院，吉南大学，吉南大学，广州510632，中国。2。宗山医院，临床科学研究所，上海大学上海医学院，冯格林路180号，上海，200032年，中国。3。国家主要实验室，生物有机和天然产品化学，分子综合卓越中心，上海，中国科学院有机化学研究所，中国科学院，中国科学院，200032年上海林格林路345号，中国科学院。4。肿瘤学系，第一家关联医院，吉南大学，广州510632，中国。 5。 中国北京北京大学生命科学学院的Tsinghua-te-peking生命科学中心膜生物学国家主要实验室。 6。 Max-Planck组织干细胞研究和再生医学中心，广州再生医学与健康广东实验室，中国广州。肿瘤学系，第一家关联医院，吉南大学，广州510632，中国。5。中国北京北京大学生命科学学院的Tsinghua-te-peking生命科学中心膜生物学国家主要实验室。6。Max-Planck组织干细胞研究和再生医学中心，广州再生医学与健康广东实验室，中国广州。
使用 COMSOL 对用于量子信息处理的超导电路进行数值模拟
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客户服务中的基于人工智能的聊天机器人及其对用户合规性的影响
摘要 通过实时聊天界面与客户沟通已成为许多电子商务环境中提供实时客户服务的一种越来越流行的方式。如今，人工聊天服务代理经常被对话软件代理或聊天机器人所取代，这些系统旨在通过通常基于人工智能 (AI) 的自然语言与人类用户进行交流。尽管节省成本和时间的机会引发了基于人工智能的聊天机器人的广泛实施，但它们仍然经常无法满足客户的期望，这可能导致用户不太愿意遵守聊天机器人提出的要求。借鉴社会反应和承诺一致性理论，我们通过随机在线实验实证检验了语言拟人化设计提示和登门槛技术如何影响用户请求合规性。我们的结果表明，拟人化以及保持一致性的需求都显著增加了用户遵守聊天机器人的服务反馈请求的可能性。此外，结果表明，社交存在感会调节拟人化设计线索对用户依从性的影响。
模糊漏桶系统在智能电网中对用户用电弹性负荷进行智能管理
本文以信息丰富的智能电网为框架，消费者可以访问各种信息流并对其日常消费模式做出决策。特别是，讨论了一种新的智能管理系统，以适应弹性负载消耗的可能最佳决策。能源管理系统实施了一个模糊驱动的漏桶，通过一组四个模糊变量（其中包括电价）控制令牌率缓冲区来管理消费者的弹性负载。这个创新系统的目标是允许仅在对消费者有潜在好处时才调度被识别为弹性的负载。为此，开发了一种由一组规则组成的模糊算法来管理漏桶的令牌率，并通过该算法决定弹性负载的命运。开发的系统应用于从住宅消费者那里获取的一组实际用电数据，并与完全调度方法（其中弹性负载完全离线调度）进行了基准测试。结果表明，在绝大多数情况下，即在消耗成本方面，超过 79% 的情况，所提出的模糊逻辑方法优于完整调度方法。此外，它们还验证了该方法能够在无人参与的情况下进行实时决策。