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World File Search System敏化
雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体
box1。该方案显示了试点项目中的ERGA工作流程。最初由ERGA社区提名（1），并伴随着一种全面的形式，其中包含用于物种选择的问题（2），基于几个排除，优先级和可行性标准。物种分配给参与的测序伙伴（3），该伙伴负责与基因组团队负责人（通常是样本提供者）联系，以组织所有必要的入职和监管要求和文档，并同意生成满足EBP质量指标的参考基因组（4）。样本，保证金，并准备几个子样本管以与测序合作伙伴和协作研究小组一起安排，以进行测序（5）。还鼓励样本提供商在测序之前对样品进行对样品进行对照，并将相应的材料存储在当地的生物群体中。元数据以下指南（6），上传到元数据经纪平台COPO，并由飞行员样本管理团队（7）验证。确认所有所需的文档和元数据已经到位后，样品被运送到了指定的测序设施中的冷链（8）。
金属复合物用于染料敏化的光电化学细胞（DSPECS）
由于经济发展的加速，世界的总能源消耗正在迅速增加，并且已经预测，到2050年需求将达到25多个TW [1]。如今，化石燃料，例如煤炭，原油和天然气提供了超过80％的要求[2]，但可以预测，他们的储备将持续到未来50 - 60年。 此外，由化石燃料燃烧产生的温室气体（例如二氧化碳）将于2100年底达到> 1300 ppm co 2等方程（2010年为460 ppm），从而导致最高5℃的全球平均温度升高[3]。 科学界致力于使用碳中性能源，包括生物质，地热，风和太阳。 后者的区别是，所有人群都可以自由，丰富和访问，以及具有从280 nm（4.43 eV）到2500 nm（0.5 eV）的广泛波长的频谱，峰值约为2.5 eV。 在无云的一天中午，地球表面平均每平方米（1 kW m -2）接收1000瓦的太阳能。 这种标准辐照度表示为空气质量1.5（AM 1.5 g）条件。 由于其季节性，白天和天气周期，太阳也是间歇性的重要缺陷。 在很长一段时间内存储太阳能的最有效方法仍在研究中，但是许多光伏（PV）技术已成功开发出来，以将太阳能转化为电力[4]。 电解器也受到使用昂贵的电极的限制[6]。如今，化石燃料，例如煤炭，原油和天然气提供了超过80％的要求[2]，但可以预测，他们的储备将持续到未来50 - 60年。此外，由化石燃料燃烧产生的温室气体（例如二氧化碳）将于2100年底达到> 1300 ppm co 2等方程（2010年为460 ppm），从而导致最高5℃的全球平均温度升高[3]。科学界致力于使用碳中性能源，包括生物质，地热，风和太阳。后者的区别是，所有人群都可以自由，丰富和访问，以及具有从280 nm（4.43 eV）到2500 nm（0.5 eV）的广泛波长的频谱，峰值约为2.5 eV。在无云的一天中午，地球表面平均每平方米（1 kW m -2）接收1000瓦的太阳能。这种标准辐照度表示为空气质量1.5（AM 1.5 g）条件。由于其季节性，白天和天气周期，太阳也是间歇性的重要缺陷。在很长一段时间内存储太阳能的最有效方法仍在研究中，但是许多光伏（PV）技术已成功开发出来，以将太阳能转化为电力[4]。电解器也受到使用昂贵的电极的限制[6]。PV产生的能量可以暂时存储到Li-Batties中，但也可以用于创建高价值产品。使用我们可以使用的技术，建立高密度的能量分子键可能是最有效的方法。例如，3千克氢产生100 kWh的化学能，而450千克锂离子电池可以提供相同量的能量[5]。PV可以在电解层中将水分成O 2和H 2的偏置，但是需要多个连接来满足所需的过电球。可以通过使用光电化学细胞（PEC）来解决这些局限性，该设备能够由于水分解，有机氧化而获得可存储的太阳能燃料（例如卤素氧化，形成，新的C-C-C
p-n杂孔索敏化器改进了Sono- ...
Sijia Wu 1,2 , Qian Wang 2 , Jun Du 2 , Qingxuan Meng 2 , Yuhao Li 2, *, Yuqing Miao 2 , Qing
成功地引入了敏化婴儿中的花生，在家报告的反应
背景和目标：先前的研究表明，早期引入花生以防止花生过敏的效率。目前尚不清楚哪种诊断途径是在早期引入后父母对花生的反应后最佳的。方法：花生同类研究包括被转诊为早期引入花生的高风险婴儿。一个亚组的186名婴儿在家中对花生的反应，并在8个月的中位年龄在家里进行了花生皮肤刺测试和监督的开放式食物挑战（OFC）。在负OFC后，在家中引入了花生。结果：在186名婴儿中有69％检测到对花生的敏化，其中80％的皮肤刺测试> 4 mm。AN在163名sampson严重程度得分I-III级反应的婴儿中，累积剂量为4.4 g花生蛋白； 120个挑战是负面的。花生随后在家庭中以负面的挑战结果引入。6个月后，有96％的人仍在吃花生和81％的花生蛋白的单一部分。在家重新引入花生后，一名患者被认为是花生过敏。
使用 TiOx 作为电阻层的电阻存储器的制造
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性：(a) 50×50 μm 2 ，(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM，并评估了其特性。在本次创建的条件下，没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中，由于氧气的释放，灯丝没有断裂。比较电极尺寸，50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比，可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等，IEEE Transactions on Electron Devices，第 65 卷，第 8 期，第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya，基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产，名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等，ACS Appl. Mater. Interfaces，第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等，微电子可靠性。54，第 541-560 页 (2014)。
各种溶剂对从蓝莓中提取花青素的影响用于染料敏化的太阳能电池
，我们通过一种溶剂提取方法从天然染料源蓝莓中提取花色苷，用于在制造染料敏化太阳能电池（DSSC）中用作敏化剂。在提取花青素时，我们使用了乙腈，丁醇，乙醇和丙酮等溶剂，并检查了它们对DSSCS性能的影响。当前，可用的商业级二氧化钛（TIO 2）粉末由80 mol％金红石和20 mol％的解剖酶相组成。在准备光阳极的制备中，Tio 2粉末是通过医生刀片技术应用的。准备好的光轴浸入了提取的花青素染料中，并在整个过程中屏蔽了光线，并在不同的持续时间内暴露于不同的持续时间。为了制备电极，将大约1 nm厚的铂膜溅射到粘锡氧化物（ITO）玻璃底物上。最后，通过染料染色将涂层光射流用电极密封。为了评估制造的DSSC的性能，通过紫外线可见光谱（UV- VIS）和太阳能模拟器测量了入射光子到电子转换效率（IPCE）。结果表明，从丁醇中蓝莓提取的染料持续12小时的DSSC效率最高。在这项研究中，TERT叔丁醇是用于制造DSSC的最佳提取溶剂，从蓝莓中提取的花青素，效率为0.45％，填充系数为68.20％。需要进一步的研究才能找到一种更合适的溶剂和提取方法，而这项研究的结果证明，从天然染料来源（例如蓝莓在太阳能细胞技术中）使用染料是有希望的。
致密碳化硼基陶瓷的强韧化机理研究进展
Liu 等 [36] 在 1950 ℃ 和 50 MPa 压力的 SPS 过 程中，发现随着 TiB 2 的添加量由 5 mol% 增至 30 mol% ，复合陶瓷的硬度降低，断裂韧性增加。 除裂纹偏转和 TiB 2 的钉扎效应使 B 4 C 晶粒细化 ( 从 1.91 μm 减至 1.67 μm) 外，两相间位错的产生， 是 B 4 C 陶瓷增强、增韧的次要原因，其在陶瓷断 裂前吸收能量，造成局部强化 [37–38] 。研究发现， 添加 20 mol% TiB 2 时，复合陶瓷的相对密度为 97.91% ，维氏硬度为 (29.82±0.14) GPa ，断裂韧性 为 (3.70±0.08) MPa·m 1/2 。 3.1.2 Ti 单质引入 与直接添加 TiB 2 相比，在烧结过程中原位反 应生成 TiB 2 可以在较低的烧结温度下获得更高 的密度和更好的机械性能。 Gorle 等 [39] 将 Ti-B( 原 子比 1:2) 混合粉体以 5 wt.% 、 10 wt.% 和 20 wt.% 的比例加入到 B 4 C 粉末中，研磨 4 h 后通过 SPS 在 1400 ℃ 下获得致密的 B 4 C 复合陶瓷。由于 WC 污染，获得了由被 (Ti 0.9 W 0.1 )B 2 和 W 2 B 5 的细颗粒 包裹的 B 4 C 颗粒组成的无孔微结构。当 Ti-B 混合 物的量从 5 wt.% 增至 20 wt.% 时，烧结活化能从 234 kJ·mol −1 降至 155 kJ·mol −1 。含 5 wt.% Ti-B 混 合物的 B 4 C 复合材料的最大硬度为 (3225±218) HV 。由于 TiB 2 的原位形成反应是高 度放热并释放大量能量的自蔓延反应，因此，原 料颗粒界面间的实际温度预计高于 SPS 烧结温 度，同时，液相 W 2 B 5 的形成润湿了 B 4 C 表面， 有助于降低 B 4 C 晶粒的界面能，并加速了沿晶界
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
