材料科学与工程的跨学科性质及其涵盖材料行为科学理论和材料性能工程挑战的广度使其成为一门引人入胜的专业。对于那些渴望获得诺贝尔奖发现以及那些旨在成为企业家并通过创新解决社会问题的人来说,这是一个专业。作为教师,我们有责任教育下一代材料科学与工程领导者,让他们沉浸在基础知识中,并积极让他们参与课堂之外的独立和体验式学习。我们也有责任通过创新研究引领潮流,解决棘手的问题,并为他人开辟新的研究道路。这需要为基础设施设定新标准,并建立一种培育创造力、好奇心、包容性和服务社会文化的环境。能担任这一职务确实令人感到谦卑。希望您能喜欢阅读我们人民在我们前进过程中的故事。
肽是治疗诊断开发的理想选择,因为它们能够快速在目标组织中积累、快速从背景组织中清除,并表现出良好的组织穿透性。之前,我们开发了一系列表现出谨慎折叠倾向的新型肽,从而获得了最佳候选物 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA1 ([D-Glu] 6 -Ala-Tyr- N MeGly-Trp- N MeNle-Asp-Nal-NH 2 ),其对胆囊收缩素 2 受体 (CCK 2 R) 的结合亲和力为 50 pM。然而,我们面临着肾脏摄取率过高的挑战。方法:对主要的治疗诊断候选物进行了构效关系研究。对肽支架进行了审慎的结构修饰,以评估特定 N 端残基对整体生物活性的贡献。然后在带有转染的 A431-CCK 2 肿瘤的裸鼠中评估最佳候选药物,并体外定量它们的生物分布。结果:我们鉴定并证实 D-Glu 3 替换为 D-Ala 3 产生了 2 个最佳候选药物,[ 68 Ga]Ga-DOTA- GA12 和 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA13 。这些放射性肽表现出高靶标/背景比、增强的肿瘤保留、血浆和小鼠器官匀浆中的优异代谢稳定性以及肾脏摄取降低 4 倍,明显优于非丙氨酸对应物。结论:我们的研究确定了针对 CCK 2 R 的新型放射性药物候选药物。它们的高肿瘤摄取和减少的肾脏蓄积值得临床转化。
随着能源的加速,需要开发高效的能量转换技术。我们的小组专注于高温运行能量转化设备,并集中在固体氧化物燃料电池(SOFC)上,这些燃料电池(SOFC)以高效的方式将各种燃料(例如化石燃料和生物量)转化为电能,以及固体氧化物电解电池(SOEC),这些电池(SOEC),这些电池(SOEC),这些电池(SOEC)将造成的能量添加到较高的能量中,添加了高效果,添加了高级效果,高效率。特别是,在SOFC提高耐用性和可靠性的努力中,我们在与公司和大学合作中作为公共研究机构发挥了重要作用。将来,我们将通过对更高效的能源转换设备进行全面的研究和发展,包括开发用于固态离子学现象的评估技术,从而为低碳社会实现。
81G 0.07 8.3 −9.3 — 3.67×10 11 3.8 0.3 95.9 0.4 65.2 34.3 注 : “ — ” 表示未测出或无法计算 ; R C 为样品 3 He/ 4 He ; R A 为大气 3 He/ 4 He : 大气 ( 3 He/ 4 He ) =1.39×10 −6 、( 4 He/ 20 Ne ) =0.318 , 地幔 ( 3 He/ 4 He ) =1.1×10 −5 、( 4 He/ 20 Ne ) = 1 000 , 地壳 ( 3 He/ 4 He ) =1.5 ×10 −8 、( 4 He/ 20 Ne ) =1 000 ; δ 13 C-CO 2 端部构件的值 : 地幔端元取值 ( δ 13 C=−6.5±2.5‰ , CO 2 / 3 He=2×10 9 ), 碳酸盐端元取值 ( δ 13 C=0±1‰ , CO 2 / 3 He=1×10 13 ), 沉积物端元取值 ( δ 13 C=−30±10‰ , CO 2 / 3 He=1×10 13 ) 。
完整作者名单: Mozaffari, Mohammad;多伦多大学,土木与矿物工程 Liu, Wei;多伦多大学,土木与矿物工程 Ghafghazi, Mason;多伦多大学,土木与矿物工程 工程
2024 年 6 月 27 日 — 规格等。数量。单位。单价。金额。鼓罐衬里(顶部和底部套装)。合并日期。总计。委托支出和负担官员。日本航空自卫队第四补给站采购部经理 Makoto Hatanaka 先生。地址。公司名称。代表...
在运动成像脑部计算机界面(MI-BCI)的研究中,传统的脑电图(EEG)信号识别算法在提取EEG信号特征和提高分类精度方面似乎是不可能的。在本文中,我们讨论了基于多类MI-EEG信号的新分步提取和模式分类的新分步方法的解决方案。首先,通过自动编码器将所有受试者的训练数据合并并扩大,以满足大量数据的需求,同时由于脑电图数据的随机性,不稳定和个人变异性,从而降低了信号识别的不良效果。第二,提出了具有基于注意力的浅卷积神经网络的端到端共享结构。浅卷积神经网络(SCNN)和双向长期记忆(BILSTM)网络分别用于提取EEG信号的频率空间域特征和时间序列特征。十,将注意力模型引入了特征融合层,以动态权重这些提取的时间频率空间域特征,这极大地有助于降低特征冗余性和提高分类精度。最后,使用BCI竞争IV 2A数据集的验证测试表明,分类准确性和KAPPA系数达到82.7±5.57%和0.78±0.074,这可以强烈证明其在分类准确性和降低分数中的优势中的优势在同一互为中,并且在同一内部crovential di di di di di di di di di di di di di di di di di di oferiention n di di di of riention di di;