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World File Search System极性的
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摘要：这项研究利用了ceōriaxone和蛋氨酸的合成混合配体式金属（II）络合物的稳定物。使用MELɵNG点，诱导，溶解度，紫外线和FT-IR光谱表征了复合物。还评估了配体和合成复合物的含量。在复合物中的金属到配体的raɵo为1：1：1。络合物是鲜绿色，浅黄色和粉红色的颜色，其百分比（45-91）％。复合物是固体，具有高熔点点（93-289）oC。所有复合物都是空气稳定的，通常在二甲基亚氧化二甲基磺胺（DMSO）中溶于N-己烷中，这表明复合物是极性的。由所有复合物的诱导测量结果产生的给出了低值（6.8-7.3）SCM 2 mol -1），这表明复合物的电解质性质差。 从红外研究的结果中观察到，配体通过配体的氧气和氮原子与金属配位，并且紫外可见的光谱表明所有形成的络合物都有八面体的几何形状。 对复合物的筛查表明，某些复合物对针对10-30μg/ml内测试的微生物的细菌表现出相当大的细菌。给出了低值（6.8-7.3）SCM 2 mol -1），这表明复合物的电解质性质差。从红外研究的结果中观察到，配体通过配体的氧气和氮原子与金属配位，并且紫外可见的光谱表明所有形成的络合物都有八面体的几何形状。对复合物的筛查表明，某些复合物对针对10-30μg/ml内测试的微生物的细菌表现出相当大的细菌。
空间神经脂肪组学MALDI质谱成像...
图3中枢神经系统（CNS）组织中脂质物种的MALDI成像在不同的神经退行性疾病中。（a）多模式的MALDI-MSI显示在双极性的双极性中与淀粉样菌斑相关的脂质和冠状动脉小鼠脑组织剖面的肽（Tgarcswe）。离子以10μm空间分辨率获得的脂质的图像：磷脂酰肌醇（PI 38：4，m/z 885.6）为阴性（绿色），溶物磷脂酰胆碱，LPC 16：0，M/z 496.3，在正（RED）AM-AM-Z Pallitive and-Z-pallition and-Z-paltem-Z-β（RED）中的emiD-emiD and-amy noid a i riD-amy in noID a a a i.pallie n imy。 4257.6）在同一成像区域中的肽（蓝色）离子图像。109（b）硫化物种类的MALDI-MS离子图像（A）Shexcer（41：2），（B）Shexcer（42：2）和（C）在对照（左）和MPTP杀伤力的Macaque Macaque Brain Tissue，帕克森氏病动物模型中。横向分辨率为150μm。 76（c）脂质的代表性3D图像在斑马鱼模型的中枢神经系统中 - 挑选疾病1.通过重建样品的20个连续部分来制备3D图像。此处显示的脂质是神经酰胺（CER 34：1，CER 37：1），磷脂酰甲酯（PS 44:11）和磷脂酰乙醇胺（PE 40：5）。MALDI MSI以50μm的空间分辨率在负离子模式下获得。 81
火箭载中段现场测量...
高度范围50-130 km的地球的中层和较低的热层是我们大气中的一个迷人部分。辐射，动力学，微物理和化学过程之间的复杂相互作用产生了几种突出现象，其中许多以中间区域为中心（80-100 km）。这些现象包括夜光云，极性的夏季回声，气象材料的消融和转化以及地球的气流。强烈分层和小规模相互作用是这些现象和中间区域的常见特征。为了在相关的空间尺度上研究相互作用，声音火箭的原位测量对于中层研究至关重要。本文提出了用于发声火箭的新测量技术和分析方法，从而有助于提高我们对这一偏远大气的理解。考虑到需要以1 km/s的典型火箭速度进行测量，因此既有选择性，敏感，精心校准的仪器的设计，又是由于空气动力学影响而引起的。本论文包括对气象颗粒的影响和采样技术的定量空气动力学分析，揭示了由于粒子流动而引起的明显尺寸歧视。对中层冰颗粒种群的光学技术，从而产生了基于短紫外线波长下MIE散射的较小颗粒的仪器概念。此处介绍的工作还为2010年7月的Esrange即将到来的Phocus Rocket运动提供了重要的预研究。火箭传播的共振荧光测量原子氧是严格评估的，从而导致基于O 2气流排放的光度计的新校准概念。phocus（夏季上层中的颗粒，氢和氧化学）将解决三个主要的中层参与者之间的相互作用：陨石烟，夜光云和气相化学。
DNA不匹配维修系统的生物化学 - 大阪医学和药物大学存储库
图1真核MMR的概述MUTS同源物识别不匹配的碱基对。 MUTSα识别错误和小安培碱基，而MUTSβ识别大型安培碱基。 MUTLα与MUTSα-不匹配复合物相互作用。 PCNA通过夹具装载机放置在双链DNA链的不连续部分中的DNA上。夹具形的PCNA在滑动夹具孔时移动。由于PCNA的结构具有极性（侧面和前部），因此PCNA在保持其极性的同时移动到DNA上，并与MUTLα相互作用。 PCNA的极性不同会激活MUTLα以仅裂解新生的链侧，从而导致不匹配两侧的划痕。核酸外切酶EXO 1去除含错误的区域，所得的间隙区域充满DNA聚合酶δ，一种复制的聚合酶。除大肠杆菌及其相关物种外，人们认为许多真正的细菌将以几乎相同的机制反应。但是，预计区分新链和旧链的机制将会有所不同。24）。一些古细菌具有真核MMR（可能是从真实细菌水平传播的）40），这是少数族裔，大多数具有完全不同的机制，称为内质系统41）。内体是一种与限制酶具有结构和功能相似性的酶，并且在不匹配的碱基对附近裂解了双链DNA的两个链。这种双链裂解预计将通过同源重组系统修复。使用同源重组系统的维修反应非常准确，这是有道理的，因为修复合成是使用另一个DNA分子（染色体）作为模板的同源区域进行的，因此无需区分旧链和新链。
探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
新泽西州民权政策与立法机会分部2025年春季实习申请新泽西州民权部（DCR）
新泽西州民权政策和立法机会分部2025年春季实习申请新泽西州民权司（DCR）寻求两名有积极性的学生，他们热衷于保护公民权利与其政策部门合作，担任算法公平实习生或法律实习生。这是获得政策和立法过程经验以及在尖端民权问题上工作的独特机会。这是一个无偿职位，理想情况下是从一月份开始的，但是如果有资格，申请人可以从其他来源寻求资金或学分。申请人必须每周至少10周，持续12-15小时。实习生将进行法律和政策研究和分析，备忘录草案，并开发信息材料，以告知社区成员其合法权利。说明性项目包括与政策部门合作，制定解决算法歧视的策略；教育材料草案，以解释不同的影响歧视；并评估拟议立法对新泽西人民民权的潜在影响。算法公平实习生将主要开展DCR的人工智能（AI）计划。dcr是新泽西州总检察长办公室中的诉讼，负责打击歧视，解决新泽西州的仇恨和偏见。dcr执行了新泽西州反对歧视法（LAD），该国最古老的州民权法规，以及《新泽西州家庭休假法》（NJFLA）和《新泽西州公平的住房法案》（FCHA）。算法公平性实习生的资格：dcr的政策部门对于该部门的主动政策倡议旨在防止和消除《新泽西州反对歧视法》（LAD）的歧视。这包括为公众起草法规，发布政策和法律资源，参与立法倡导，发布报告以提高新泽西州民权问题的形象等等。
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
比较624型毛细管柱
另一方面，我们可以通过不同的方法检查文献是否对固定相的表征进行表征。但是，所有这些方法的起点是基于选择作为单个二阶相互作用的一些化合物的保留数据，这些相互作用可能会在气相色谱分离下分析物和固定相之间发生。在1966年发表的文章中，Rohrschneider表征了22个Sta tionary阶段的极性，其保留指数的5种模型组分的保留指数有所不同，这些模型组件是苯，乙醇，乙醇，乙基甲基酮，硝基甲烷和吡啶[3]。参考值的差异值是通过在Alololar squalane固定相上测量的模型化合物的指标提供的。使用这些测试化合物，他涵盖了二阶相互作用，例如分散，π-π和诱导相互作用，电子对受体和电子对供体行为。McReynolds [4]于1970年进一步开发了这种方法，后者部分取代了测试化合物并部分扩展了它们。McReynolds常数（MRC）被广泛用于描述气相色谱站的极性Ary相，为均匀的COM Parison提供了机会。对于CHRO Matographic指数（CPI），将量表定义为0到100，其中Smocalane代表最极性的零点，而100％Cyano Propyl Siloxane相代表最极性100值。根据测量的MRC val UES的一定固定相可以放在0到100之间的尺度上。1990年Abraham等。1990年Abraham等。许多作者根据不同的考虑（McReynolds收集的大量CHRO Matographic数据）（在两个温度LEV ELS处于77个固定相测量的376种化合物的保留指数，在226个固定阶段的10种化合物的保留指数[5] [5]。介绍了Solva Tion参数模型，以描述具有5个常数的McReynolds 77平台ARY相位，而不是一个单个极性指数[5]。基于溶剂化参数模型Poole [1]，使用多个线性回归分析构建了52个壁涂层毛细管柱的色谱系统常数数据库。
使用笨重的十字架基掺杂剂在无定形半导体聚合物中产生移动电荷载体
摘要：共轭聚合物是多种下一代电子设备中使用的多功能电子材料。这种聚合物的效用在很大程度上取决于其电导率，这既取决于电荷载体（极性）的密度和载体迁移率。载流子的迁移率又受极性柜台和掺杂剂之间的分离而在很大程度上控制，因为柜台可以产生库仑陷阱。在先前的工作中，我们显示了基于十二烷（DDB）簇的大掺杂剂能够减少库仑结合，从而增加晶状体（3-己基噻吩-2,5-二苯基）的载流子迁移率（P3HT）。在这里，我们使用基于DDB的掺杂剂研究化学掺杂的降级（RRA）P3HT的极化子 - 反子分离的作用，这是高度无定形的。X射线散射表明，DDB掺杂剂尽管大小较大，但在掺杂过程中可以部分订购RRA P3HT，并产生与DDB掺杂的RR P3HT相似的掺杂聚合物晶体结构。交替场（AC）霍尔测量值还确认了类似的孔迁移率。我们还表明，大型DDB掺杂剂的使用成功降低了无定形聚合物区域的极性和柜台的库仑结合，从而在RRA P3HT膜上呈77％的掺杂效率。DDB掺杂剂能够生产具有4.92 s/cm电导率的RRA P3HT膜，该值比3,5,6-Tetrafluoro-7,7,7,8,8-8,8-四乙酸氨基甲烷（F 4 TCNQ）（F 4 TCNQ），传统的载量约为200倍。这些结果表明，在共轭聚合物的无定形和半晶体区域量身定制掺杂剂，是增加可实现的聚合物电导率的有效策略，尤其是在具有随机区域化学的低成本聚合物中。结果还强调了掺杂剂的大小和形状对于产生能够在较少有序的材料中电导的库仑未结合的移动极性的重要性。