XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System级特性
利用宽电磁波谱和独特的纳米级特性进行无化学水处理
清洁水对于饮用水、工业过程和水生生物至关重要。现有的水处理和基础设施是化学密集型的，基于近百年前的技术，无法满足现代大型分散社区的需求。下一代水处理可以通过利用纳米材料从电磁频谱中获取能量，从而实现电气化和太阳能技术，从而摆脱过时的技术。过去十年，纳米材料的设计、合成、特性和材料性能评估取得了巨大进步。要实现这些进步的好处，需要更加关注将纳米材料嵌入反应堆表面和内部，并应用外部能源。这将使基于纳米材料的工艺取代维多利亚时代的化学密集型水处理技术。
白皮书——高能激光光学。...
1.0 概述 高能激光 (HEL) 系统已成为军事领域的现实。随着这项技术的功率输出不断增加，光学制造业将面临压力，需要生产出性能和可靠性水平在当今行业中并不常见的光学器件。光束质量、吞吐量、可靠性、SWaP 和成本等系统级特性将继续成为当前和未来几代 HEL 武器讨论的焦点。本文介绍了这些 HEL 系统中光学元件的规格和制造方法如何影响每个系统级特性。本文的目的是从光学角度向设计师、供应链经理、项目经理和材料买家阐明他们可用的选项和权衡。目标是通过更有效地了解可能性，从系统设计的角度节省时间和金钱。
量子化学预训练对药理特性预测的有效性
原则上，量子化学使我们能够量化分子及其相互作用的所有电子和几何特性。因此，将预先计算的量子力学特性纳入深度学习模型可以提高其预测小分子和潜在药物重要药理特性的能力。然而，在最近一波由人工智能驱动的药物发现中，这一机会尚未得到充分利用。我们表明，通过预先训练等变图神经网络 (EGNN) 模型来预测已使用量子力学方法预先计算的原子中心部分电荷，我们可以获得更准确的模型来预测吸收、分布、代谢、排泄和毒理学 (ADMET) 特性。我们比较了量子化学预训练与非量子力学预训练以及完全没有预训练的性能，发现量子化学预训练可以生成最准确的亲脂性、血脑屏障穿透、CYP2D6 代谢和毒性模型；而对于更具挑战性的肝细胞清除率预测任务，其性能与非预训练模型非常相似。通过使用基于量子化学的预训练来预测原子级和分子级特性，我们获得了比没有预训练更丰富的分子表示，这有助于我们的模型从底层物理和化学中学习。
用于热管理设计的锂离子电池热特性
摘要：电池设计工作通常优先考虑提高活性材料的能量密度及其利用率。然而，优化电池单元和电池组级别的热管理系统也是实现与任务相关的电池设计的关键。电池热管理系统负责管理电池单元的热分布，对于平衡电池性能和寿命至关重要。设计这样的系统需要考虑电池单元和电池组内的众多热源。本文总结了使用等温电池量热法在几种商用锂离子电池单元中观察到的发热特性。主要重点是评估温度、C 速率和形成周期的影响。此外，模块级特性显示了模块互连产生的大量额外热量。在每个级别表征热特征有助于在设计、生产和特性阶段为制造提供信息，否则在整个电池组级别可能无法考虑到这些信息。对 5 kWh 电池组的进一步测试表明，由于冷却布置效率低下，可能会出现相当大的温度不均匀性。为了缓解这种挑战，提出了一种结合热特性和多领域建模的方法，提供了一种无需构建昂贵的模块原型的解决方案。
系统生物学基础
系统生物学旨在从系统层面理解生物系统。由于多个领域的进步，它是生物学中一个不断发展的领域。最关键的因素是分子生物学的快速进步，以及对 DNA 序列、基因表达谱、蛋白质-蛋白质相互作用等进行全面测量的技术。随着生物数据流的不断增加，现在几乎可以认真尝试将生物系统理解为系统。处理这种高通量实验数据对计算机科学提出了很高的要求，包括数据库处理、建模、模拟和分析。半导体技术的显著进步带来了能够支持系统级分析的高性能计算设施。这不是第一次进行系统级分析的尝试；过去曾有过几项努力，其中最引人注目的是诺伯特·维纳在30多年前提出的控制论或生物控制论。由于当时对分子水平的生物过程的理解有限，大多数工作都是对生理过程的现象学分析。也有生化方法，如代谢控制分析，虽然仅限于稳态流，但它已成功用于探索生物代谢的系统级特性。系统生物学与所有其他新兴科学学科一样，建立在多种共享愿景的努力之上。然而，系统生物学与过去的尝试不同，因为我们第一次能够基于分子水平的理解在系统水平上理解生物学，并创建一个以分子水平为基础的一致知识体系。另外，需要注意的是，系统生物学是系统级研究的生物学，而不是试图将某些教条原则应用于生物学的物理学、系统科学或信息学。当该领域在未来几年成熟时，系统生物学将被描述为系统级生物学领域，广泛使用尖端技术和高度自动化的高通量精密测量，结合复杂的计算工具和分析。系统生物学显然包括实验和计算或分析研究。然而，系统生物学并不是分子生物学和计算科学的简单结合来逆转
罗格斯大学电气与计算机工程系
ECE 16:332:586 生物传感器和生物电子学 (14:332:586) 索引号 21645；21779 日期：2024 年春季 学分：3 时间：12:10 AM – 3:10 PM（星期二） 地点待定 评分 20% 作业、40% 期中考试、10% 论文演示、30% 期末项目 期末考试 无 期末项目待定 演示：讲师 Mehdi Javanmard，博士。课程助教：待定 教科书：Kirby，《微纳流体力学》（2010 年） 课程幻灯片将在课程网站上提供。先决条件：14:332:361 电子设备 进一步阅读：Saliterman，《生物微机电系统和医疗微设备基础》（2009）Stryer，Lubert 生物化学第 5 版（2008） 课程描述：本课程涵盖最先进和新兴的生物传感器、生物芯片、微流体技术，将在分子诊断的背景下进行研究。学生将简要学习与分子诊断和癌症相关的生物学、生物化学和分子生物学。学生还将全面了解工程师的电子学、光学、分子生物学和癌症生物学之间的接口。主题将包括微流体和质量传递限制、电极-电解质界面、电化学噪声过程、生物传感器系统级特性、性能参数的确定（例如吞吐量、检测限和成本）、传感器与微流体的集成以及电子读出电路架构。还将涉及新型纳米生物传感器，例如纳米孔、纳米线 FET、表面等离子体共振、表面增强拉曼散射、荧光和单分子检测。重点将放在生物分子传感平台的动手深入定量设计上。课程目的 1. 介绍分子诊断中相关的主要生化和分子过程。 2. 介绍与癌症相关的主要分子过程。 3. 介绍并提供对基于生物标志物疾病诊断的新兴微纳米技术的理解。 4. 让参与者深入了解并理解医疗诊断中的生物传感解决方案。 5. 培养对生物学和工程学接口的理解，特别是微流体、样品制备和生物传感等当前和新兴技术。 6. 让学生获得生物传感器设计和特性方面的实践经验。