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离子对预成核簇形成多孔晶体
摘要：目前的成核模型为晶体材料的形成提出了多种选择。然而，在分子水平上探索和区分不同的结晶途径仍然是一个挑战，特别是对于复杂的多孔材料。这些通常由具有有序框架和孔隙成分的大晶胞组成，并且经常在复杂的多相合成介质中成核，从而限制了深入表征。这项工作展示了如何在单相水合硅酸盐离子液体 (HSIL) 中详细记录结晶过程中的铝硅酸盐形态。观察结果表明，沸石可以通过由铝硅酸盐阴离子与碱金属阳离子成离子配对组成的离子配对预成核簇的超分子组织形成，并暗示 HSIL 中的沸石结晶可以在现代成核理论的范围内描述。
突触周围基质的焦点簇有助于活动 -
Gabriele Chelini, 1,2,3,15 Hadi Mirzapourdelavar, 4,15 Peter Durning, 1 David Baidoe-Ansah, 4 Manveen K. Sethi, 5 Sinead M. O'Donovan, 6 Torsten Klengel, 2,7,8 Luigi Balasco, 3 Cristina Berciu, 1 Anne Boyer-Boiteau, 1 Robert McCullumsmith, 6 Kerry J. Ressler, 2,9,10 Joseph Zaia, 5,11 Yuri Bozzi, 3,12,16 Alexander Dityatev, 4,13,14,16 and Sabina Berretta 1,2,9,16,17, * 1 Translational Neuroscience Laboratory, McLean Hospital, Belmont, MA 02478, USA 2 Department of Psychiatry,哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02215，美国3思维/脑科学中心，特伦托大学，罗韦雷托大学38068意大利特伦托4分子神经塑性小组，德国神经退行性疾病中心，玛格德堡39120萨克萨尼 - 阿纳尔特的Magdeburg 39120 saxony-anhalt for Bilesy and Boiloligy and Specterriesity sepsectrial sepsectrial sepsectrialsion，波士顿大学医学院，马萨诸塞州波士顿，美国02118，美国6认知失调研究实验室，托莱多大学，托莱多，俄亥俄州托莱多，俄亥俄州43606，美国7转化分子基因组学实验室，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478美国，马萨诸塞州波士顿，美国102215，美国10恐惧实验室神经生物学，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478，美国11生物信息学计划，波士顿大学，波士顿，马萨诸塞州，马萨诸塞州02215，美国12 CNR神经科学学院PISA PISA，PISA，56124 PISA，56124 PISA，56124 PISA，ITALY 13 MADICLY FIRECRING 3.911德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt）14行为脑科学中心，奥托·冯·格里克大学（Otto von Guericke University），玛格德堡（Magdeburg）39106德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt），德国15这些作者同样贡献了16个高级作者17高级作者17铅接触 *信函 *s.berretta@mclearemclean.harvard.harvard.harvard.harvard.ulhttps:/ed.uh httpps://do./goi.erg/10.10.10.10.10.16.16.16.16.16.16.16.166
癫痫簇的救援疗法：药理学和治疗靶标
摘要癫痫簇治疗的主要目标是停止簇，以避免发展到更严重的条件，例如长时间的癫痫发作和状态癫痫持续状态。救援疗法是癫痫簇患者的治疗计划的关键组成部分。在美国批准了三种救援疗法用于癫痫簇的治疗：地西epam直肠凝胶，咪达唑仑鼻喷雾剂和地西epam鼻喷雾剂。本综述是表征了癫痫簇的救援疗法的药理功能，并描述了γ-氨基丁酸A（GABA A）受体功能。GABA A受体是异源剂，主要由中枢神经系统中的α1-6，β1-3，γ2和δ亚基组成。这些亚基可以与膜传输以调节膜电位。苯二氮卓类药物，例如地西ep剂和咪达唑仑，是GABA A受体的阳性变构调节剂，其激活导致细胞内CHLO-骑行，细胞膜超极化的增加，并减少激发。GABA A受体亚基突变，运输失调和降解与癫痫有关。尽管苯二氮卓类药物是有效的GABA受体调节剂，但单个配方在实践中具有独特的曲线。地西epam直肠凝胶是癫痫发作的有效救援疗法
光子时间晶体中的连续变量簇状态
量子计算有望基于量子力学原理进行计算，由于有可能解决许多传统计算机无法解决的实际问题，量子计算最近受到越来越多的关注 [1,2]。目前，有许多不同的物理平台被认为是实现量子计算的潜在候选平台。可以说，光子学是唯一可以扩展到一百万个物理量子比特的平台。然而，光子学也是这些平台中最具挑战性的——因为光子通常不会相互作用，而在单光子水平上实现双量子比特门非常困难 [3]。为了解决这个问题，有人提出了一种不同的计算模型，即基于测量的量子计算 [4–6]，它绕过了对量子门的需求。它只使用局部测量而不是幺正操作，但需要一个大规模高度纠缠的初始状态——簇状态。然后通过连续的自适应测量执行计算，这些测量将初始逻辑状态沿簇传送并有效地对其应用所需的幺正操作。物理上，这相当于将团簇态发射到光子电路中，让纠缠光子在电路中线性传播，在电路输出端口进行巧合检测，随后重新配置电路的结构[7]。
更正为：金簇衍生的 CO 电催化剂
之前的隶属关系为：Australian Synchrotron, 800 Blackburn Rd, Clayton, VIC 3168, Australia。更正后的隶属关系为：Australian Synchrotron, ANSTO, Clayton VIC 3168, Australia。
簇过渡金属硫化甲酯卤化物
近年来簇化合物化学中所取得的主要进步主要与众多核性的许多低价羰基簇的结构有关，尤其是VIIII组金属的特征。1-lf金属羰基簇的形成少于过渡系列开始时元素的特征。簇化合物具有“经典”的酸性 - 卤素和葡萄糖剂等“经典”的酸 - 长期以来一直以这些金属的闻名，并且已经对其进行了彻底的研究。5“ 8与低价金属羰基簇相反，在带有“经典”配体的簇化合物中，金属原子具有较高的形式氧化态，因此这些化合物被分类为高价值簇。“*虽然过渡金属卤化物簇的第一代表早在本世纪初就获得了9个关于niobium，tantalum，tantalum，moleybdenum，tungsten和Rhenium Halide以及与各种配体的剧烈研究的剧烈研究。在过去的二十年中。5»6'8簇化合物的首次结构研究是根据六核钼簇进行的。1 0与卤化物配体的过渡系列开始时，金属的络合物的结构，群集组中的金属原子数量从2到6不等。
两亲物模拟转录簇在细胞核中的扩散
可以使用完全合成的，分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物，从而模仿相位分离，从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇，这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应，被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里，我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t，以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜，两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明，将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
利用 CV 团簇状态进行光量子计算
• 为了实现通用性，至少需要 2D 集群状态、高斯运算和一个非高斯运算。 • 为了实现容错性，需要 3D 集群状态。 • 集群状态不需要一次性生成 - 一些节点可以同时生成，而其他节点则被测量消耗。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。