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World File Search System渗透效应
WJEC Eduqas GCE A LEVEL 生物学教师指南
考生应能识别单糖（分子式 - C n (H 2 O) n ）的例子，包括：丙糖（甘油醛）、戊糖（核糖、脱氧核糖）和己糖（α- 和 β- 葡萄糖、果糖、半乳糖）。考生应能识别双糖（分子式 - C 12 H 22 O 11 ）的例子，包括：蔗糖（葡萄糖-果糖）、麦芽糖（α- 葡萄糖 - α- 葡萄糖）和乳糖（葡萄糖-半乳糖）。考生应能识别出以下多糖的例子：淀粉，α-葡萄糖的聚合物（由直链淀粉和支链淀粉组成），糖原，α-葡萄糖的聚合物（支链结构），纤维素，β-葡萄糖的聚合物和几丁质，β单体的聚合物，其中一些-OH基团被含氮的乙酰胺基团取代。纤维素和几丁质是结构相似的多糖，相邻的单体彼此扭转180°，链之间形成氢键，形成微纤维。考生应能将这些分子的性质和结构与其功能联系起来。这应包括溶解度、强度、能量含量和渗透效应。
一种用于辅助机器学习的呼吸监测的高灵敏度同轴纳米纤维口罩
摘要 呼吸是机体的重要生理过程，对维持人体健康起着至关重要的作用。基于可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测因自供电、高线性、非侵入性和便捷性而受到广泛关注。但传统压电纳米纤维灵敏度有限，机电转换效率低，难以满足医疗和日常呼吸监测要求。这里我们提出了一种具有普遍适用性的高灵敏度压电纳米纤维，其特征是聚偏氟乙烯（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，记为PS-CC。在阐明渗透效应增强机制的基础上，PS-CC表现出优异的传感性能，灵敏度高达3.7 V/N，机电转换响应时间为20 ms。作为概念验证，纳米纤维膜无缝集成到面罩中，有助于准确识别呼吸状态。在一维卷积神经网络（CNN）的帮助下，基于PS-CC的智能口罩可以识别呼吸道和多种呼吸模式，分类准确率高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸系统疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用性。
高度敏感的同轴纳米纤维面膜，用于呼吸监测的机器学习
抽象呼吸是身体的关键生理过程，在维持人类健康中起着至关重要的作用。可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测引起了极大的关注，因为它的自力力量，高线性，非侵入性和便利性。但是，由于其机电转换效率低，传统压电纳米纤维的敏感性有限，因此很难满足医疗和每日呼吸监测要求。在这里，我们提出了一种普遍适用的，高度敏感的压电纳米纤维，其特征在于聚偏二氟化物（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，该结构称为PS-CC。基于阐明渗透效应的增强机制，PS-CC表现出出色的感应性能，高灵敏度为3.7 V/N，快速响应时间为20 ms，用于机电转换。作为概念验证，纳米纤维的膜无缝整合到面膜中，从而促进了对呼吸状态的准确识别。在一维卷积神经网络（CNN）的协助下，基于PS-CC的智能面具可以识别呼吸道和多种呼吸模式，其分类精度高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸道疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用程序。