XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System磁泡
衍生的细胞外囊泡
源自干细胞的细胞外囊泡（EV）正在成为干细胞疗法的另一种方法。成功的电动汽车的冻干可以长期在室温下在室温下方便地存储和分布，从而大大提高了电动汽车治疗剂对患者的可及性。在这项研究中，我们旨在确定适当的冻约剂组成，用于冻干和重建词干细胞衍生的电动汽车。MSC衍生的EV使用不同的浓度以不同的浓度，使用不同的抒情蛋白（例如二甲基磺氧化物，甘露醇，海藻糖和蔗糖）冻干。我们的结果表明，在高浓度下，海藻糖和蔗糖的混合物可以通过富集溶液的无定形相，支持无定形冰的形成，这成功抑制了在石ply粒化过程中缓冲液成分结晶的加速度。冻干和重构的电动汽车对浓度和大小，形态以及蛋白质和RNA含量进行了彻底评估。使用带有人脐静脉内皮细胞的试管形成测定法检查了重构电动汽车的治疗作用。在冻干电动汽车的补液补液后，它们的大多数通用特征都得到了很好的维护，并且其治疗能力恢复到类似于新鲜收集的电动汽车的水平。冻干电动汽车的浓度和形态与新鲜EV组的初始特征直到第30天在室温下的初始特征相似，尽管它们的治疗能力在7天后似乎有所降低。我们的研究提出了适当的乳液保护剂组成，尤其是用于EV冻干，这可以鼓励使用干细胞衍生的EV疗法在健康行业中的应用。
聚合物囊泡的形状转变
概要：生命活动，例如呼吸，是通过细胞、组织和器官的持续形状调节来完成的。开发具有形状变形能力的智能材料是迈向类生命系统和可穿戴电子设备、软体机器人和仿生执行器等新兴技术的关键一步。从细胞中汲取灵感，人们组装了智能囊泡系统来模拟生物形状的调节。这将有助于理解细胞形状的适应性，并指导具有形状变形能力的智能材料的设计。由两亲性分子组装的聚合物囊泡就是一个卓越的囊泡系统的例子。其化学多功能性、物理稳定性和表面功能性使其有望应用于纳米医学、纳米反应器和仿生系统。然而，由于聚合物链的低流动性和囊泡膜的低渗透性导致能量分布不均匀，因此很难驱动聚合物囊泡脱离平衡态来诱导形状转变。过去几十年来，大量的研究开发了各种驱动形状转变的方法，包括透析、化学添加、温度变化、聚合、气体交换等。如今，聚合物囊泡可以被设计成各种非球形形状。尽管取得了令人瞩目的进展，但目前关于聚合物囊泡形状转变的研究大多仍处于反复试验阶段。预测和编程控制聚合物囊泡的形状转变是一项巨大的挑战。深入了解聚合物囊泡的变形路径将有助于从反复试验阶段过渡到计算阶段。本文介绍了聚合物囊泡形状转变的最新进展。为了进行深入分析，我们将聚合物囊泡的形状转变分为基本变形和耦合变形。首先，我们讨论聚合物囊泡的基本变形，重点关注两种变形路径：扁圆形路径和扁长圆形路径。并介绍了触发不同变形路径的策略。其次，我们探讨了两种变形途径选择性的起源以及控制这种选择性的策略。第三，我们探讨了聚合物囊泡的耦合变形，重点关注两种基本变形途径的切换和耦合。最后，我们分析了聚合物囊泡形状转变的挑战与机遇。我们设想，对变形途径的系统理解将推动聚合物囊泡形状转变从反复试验阶段进入计算阶段。这将使我们能够预测纳米颗粒在血液和间质组织等复杂环境中的变形行为，并最终获得人造应用所需的先进结构。
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
大量CRSBR中压力驱动的磁接地态的磁光传感
交换相互作用与磁结晶各向异性之间的竞争可能会带来具有极大兴趣的新磁状态。可以进一步使用施加的静水压力来调整其平衡。在这项工作中，我们研究了沿易于轴施加的外部磁场中双轴an- tiferromagnet的磁化过程。我们发现，在静液压压力下，在这种材料中观察到的ISIN类型的单磁管转变为两个过渡，这是一阶自旋flop跃迁，然后是二阶阶层向极化铁磁状态的二阶转变，接近饱和。通过使用高静水压力改变层间距离，在低温下，在层次的Bulk CRSBR中获得了这种可逆的调节，该磁相可以有效地作用于层间磁力交换上，并通过磁光谱光谱探测。
研究论文 PtSn 4 中磁热导率大幅抑制和磁热电性能增强
近年来，热电效应引起了材料科学、固体物理和化学领域的广泛关注。实际上，固态热电转换为能量收集和冷却提供了一种有前途的解决方案[1]。此外，研究热电现象对于理解固体材料中准粒子的基本传输行为也很重要[2]。材料的热电效率用性能系数zT=S2T/ρκ来衡量，其中S、T、ρ和κ分别是热电势、绝对温度、电阻率和热导率。S2/ρ称为热电功率因数。虽然表达式很简单，但获得高zT是一项具有挑战性的任务，因为这些传输参数是相互关联的。作为一项艰巨的任务，我们需要计算材料的热电效率，以确定材料的热电效率。
Goos-hänchenShift在空间上解析了磁质晶体的磁光kerr效应
摘要：我们报告了如何使用对全尼克磁性磁性晶体（MPC）的斜向磁磁光（TMOKE）增强的空间来解决空间解析横向磁光kerr效应（TMOKE）增强的观察。首先，MPC中表面等离子体的激发导致15.3μm（18λ）GH偏移。然后，在存在横向磁场的情况下，在实验中，由GH偏移引起的反射光的侧向空间强度分布的调制[Tmoke（x）]达到4.7％。与MPC中常规TMOKE测量值相比，空间解析的Tmoke（X）值高几倍。在GH偏移下，空间分辨的磁光效应的概念可以进一步扩展到其他磁极纳米版本，以增强磁光效应，传感和光调制应用。关键字：鹅 - ha nchen换移，磁性粒细胞，磁性晶体，表面等离子体，横向磁光kerr效应■简介