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在近乎异构的易感和抗性番茄线中，对参考基因进行定量实时PCR研究的选择和验证，并感染了Geminivivirus tomato tomato tomato curly卷曲特技病毒
定量实时PCR（QPCR）是一种敏感且常用的基因表达分析技术，并提供了对生物系统的见解。成功的QPCR需要使用适当的参考基因来进行数据归一化。在本研究中，我们旨在识别和评估近乎异构抗性（R）和易感的（S）番茄线中最佳的参考基因感染了begomovirus番茄卷曲卷曲特技病毒（TOCSV）。十个候选参考基因，即Actin7（ACT），β-6微管蛋白（TUB），ubiqui-3（UBI），网格蛋白辅助络合物中等亚基（CAC），植物苯乙烯去饱和酶（PDS），表达蛋白质（Exp），表达蛋白（Exp），糖 - 3-氢酶（Gap）dehyhydyhyhyhyhyhyhyhyhyhyddroplhats gaplospy（Gap）（Gap）（Gap）（Gap）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（Gaps）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（Gaps）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（磷酸化磷酸化酶（Gap））（磷酸化磷酸磷酶）选择磷酸贝素转移酶样蛋白（APT1），TAP42相互作用蛋白（TIP41）和伸长因子1-α（EF1α）（EF1α），并评估其在耐药性和易感番茄叶中使用分析性工具，Normfin-der，Normfin-der，BestEpeper和Reffinder和Reffindine的耐药性和敏感番茄叶片中的表达能力。在将参考基因从大多数到最不稳定进行排名之后，结果表明，在S系中，ACT，EXP和EF1α的组合以及R在R线中的TIP41，APT1和ACT的组合适用于QPCR归一化。此外，为了验证已鉴定的参考基因，超级氧化物歧化酶（SOD），热休克蛋白70（HSP70）和谷胱甘肽-S-转移酶（GST）的选择是作为TAR-获取归一化的。与最稳定的基因相比，针对最稳定的参考基因进行标准化时，靶基因的相对表达变化。这些结果强调了在QPCR研究中仔细选择参考基因以进行准确正常的重要性。
CA9617 电平转换 FM+ I2C 总线中继器
⚫ 2 通道、双向转换器，用于混合模式 I 2 C 应用中 SDA 和 SCL ⚫ 兼容 I 2 C 和 SMBus ⚫ 电压电平转换范围为 0.8V 至 5.5V 和 2.2V 至 5.5V ⚫ 端口 A 工作电源电压范围为 0.8V 至 5.5V（正常电平） ⚫ 端口 B 工作电源电压范围为 2.2V 至 5.5V（静态偏移电平） ⚫ 5V 容限 I 2 C 总线和使能引脚 ⚫ 0Hz 至 1000kHz 时钟频率（由于中继器增加的延迟，最大系统工作频率可能低于 1000kHz） ⚫ 以 V CCB 为参考的高电平有效中继器使能输入 ⚫ 漏极开路输入/输出 ⚫ 无锁存操作 ⚫ 支持跨中继器的仲裁和时钟延长 ⚫可适应标准模式、快速模式和快速模式 Plus I 2 C 总线设备、SMBus（标准和高功率模式）、PMBus 和多个主设备 ⚫ 断电高阻抗 I 2 C 总线引脚
杂交量子纳米线中Sn的外延驱动相位选择性
摘要：混合半导体 - 超导体纳米线构成了一个普遍存在的平台，用于研究栅极可调的超导性和拓扑行为的出现。其低维和晶体结构柔韧性有助于独特的异质结构生长和有效的材料优化，这是准确构建复杂的多组分量子材料的关键先决条件。在这里，我们对INSB，INASSB和INAS纳米线上的SN生长进行了广泛的研究，并演示了纳米线的晶体结构如何驱动半金属α -SN或超导β -SN的形成。对于INAS纳米线，我们观察到相纯超导β-SN壳。但是，对于INSB和INASSB纳米线，初始外延α -SN相变成共存α和β相的多晶壳，其中β /α的体积比随SN壳厚度而增加。这些纳米线是否表现出超导性，不批判性地依赖于β -SN含量。因此，这项工作为SN阶段提供了各种半导体的关键见解，这对适合生成拓扑系统的超导杂种产量产生了影响。关键字：纳米线，拓扑材料，半导体 - 螺旋体混合动力，SN，量子计算，界面，外交T
半导体纳米线中载流子动力学的近场超快纳米显微镜
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在敲除斑马鱼线中揭示Presenilin 2的功能，以将光线放入阿尔茨海默氏病发病机理
摘要：Persenilin 2（PS2）中的突变与遗传性阿尔茨海默氏病（AD）的发展有因果关系。除了作为γ-分泌酶复合物的一部分的作用外，作为单个蛋白质的哺乳动物PS2在越来越多的细胞过程中也涉及到AD的越来越多的细胞过程。为了获得对PS2（DYS）函数的更多见解，我们已经生成了Presenilin2（PSEN2）基因敲除斑马鱼线。我们发现，在早期发育阶段，蛋白质的不存在并未明显影响凹口信号传导，这表明PSEN2在γ-分泌酶介导的Notch处理中具有可分配作用。相反，PSEN2的丧失会引起对幼虫刺激的夸张运动反应，斑马纤维神经元中的ER-线粒体接触减少，并增加了基底自噬。此外，由于其急性下调在斑马纤维感觉神经元中的体内细胞器中降低，因此该蛋白与线粒体轴突转运有关。重要的是，蛋白质的人类广告连接突变体的表达增加了这一至关重要的过程。总的来说，我们的结果证实了斑马鱼作为一个很好的模型生物体，用于研究PS2在体内的功能，代表了一种表征新的AD链接有缺陷的细胞途径的替代工具，并测试了可能的校正药物。
GaAs/AlGaAs 核壳纳米线中 GaAs 近带边跃迁的增强光学吸收：对纳米线太阳能电池的影响
摘要：密集的核-壳纳米线阵列具有作为超吸收介质用于制造高效太阳能电池的巨大潜力。通过对室温光反射 (PR) 光谱的详细线形分析，采用 GaAs 复介电函数的一阶导数高斯和洛伦兹模型，我们报告了具有不同壳厚度的独立 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收特性。纳米线 PR 光谱的线形分析返回了能量在 1.410 和 1.422 eV 之间的双重共振线，这归因于 GaAs 纳米线芯中的应变分裂重空穴和轻空穴激子吸收跃迁。通过对 PR 特征的 Lorentzian 分析评估的激子共振光振荡器强度表明，与参考平面结构相比，纳米线中的 GaAs 带边光吸收显著增强（高达 30 倍）。此外，将积分 Lorentzian 模量的值归一化为每个纳米线集合内的总 GaAs 核体积填充率（相对于相同高度的平面层估计在 0.5-7.0% 范围内），从而首次实现了 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收增强因子的实验估计，该因子在 22-190 范围内，具体取决于纳米线内核-壳结构。如此强的吸收增强归因于周围的 AlGaAs 壳（在目前的纳米结构中，其平均厚度估计在 ∼ 14 到 100 纳米之间）对入射光进入 GaAs 核的波导改善。关键词：III-V 化合物、GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线、光反射光谱、近带边跃迁、增强光吸收、纳米线太阳能电池■简介
维护策略选择由故障率功能支持：在串行制造线中应用
研究问题是如何在制造工厂中选择关键设备的维护程序。本文的目的是为锻造生产线的关键设备选择维护专业，包括五台机器。研究方法是定量建模和仿真。主要的研究技术是故障（TBF）与修复时间（TTR）之间时间的概率建模以及整个系统的仿真，以计算必要的可靠性参数。使用现场数据和基于故障的决策模型可以减少对主要租赁策略决策的继承风险和不确定性（Ge等，2017; Panchal等，2017; Seiti et al。，2017; Seiti et al。，Seiti等，2018a; Seiti et eiti; Seiti等人，2018b）。该研究采用了故障率函数，可以将其视为设备在整个生命周期中的可靠性的指示（Jónás等，2018）。主要新颖性是一种合适的结构，可帮助选择仅基于经验数据的关键设备的维护策略。该方法依赖于故障率函数的行为。该研究计算了个人和总体平均时间失败时间（MTBF），平均修复时间（MTTR），可用性以及每个生产订单最可能的失败数量，这些失败次数遵循泊松过程。
极化纳米天线中超窄谐振的主动和被动调谐
光学纳米天线能够在纳米尺度上压缩光并增强光与物质的相互作用，因此对光子器件和光谱学具有重要意义。其中，由支持声子极化子的极性晶体制成的纳米天线（声子纳米天线）表现出最高的品质因数。这是因为这些材料固有的低光损耗，然而，由于它们的介电性质，阻碍了纳米天线的光谱调谐。在这里，通过近场纳米显微镜监测，在很宽的光谱范围（≈ 35 cm − 1 ，即共振线宽 ≈ 9 cm − 1 ）内实现了声子纳米天线中超窄共振的主动和被动调谐。为此，将由六方氮化硼制成的单个纳米天线放置在不同的极性基底上（例如石英和 4H-碳化硅），或用高折射率范德华晶体 (WSe 2 ) 的层覆盖它，以改变其局部环境。重要的是，通过将纳米天线放置在费米能量变化的门控石墨烯单层顶部，可以实现纳米天线极化子共振的主动调谐。这项工作提出了具有超窄共振的可调极化子纳米天线的实现，可用于主动纳米光学和（生物）传感。
InP 纳米线中 InAsP 双量子点间隧道耦合的磁调谐
嵌入纳米线波导的外延量子点 (QDs) 是单个光子和纠缠光子的理想来源，因为这些设备可以实现高收集效率和发射线纯度 1 – 4 。此外，这种架构有可能通过在纳米线内串联耦合量子点来形成量子信息处理器的构建块。具有清晰分子键合和反键合状态特征的量子点分子已被证明，其中可利用量子限制斯塔克效应 5、6 调整载流子群。这些光学活性量子点也是量子网络单元非常有希望的候选者，因为它们可以将光子量子比特中编码的量子信息传输到固态量子比特并在耦合的量子点电路中处理该信息 7 – 9 。控制点之间的隧道耦合是适当调整和执行量子比特之间量子门所需的关键特性。例如，在静电定义的量子点中，可通过为此目的设计的电门实现点间隧道耦合，并且已实现多达 9 个量子比特的线性阵列 10 。在外延量子点中，隧道耦合由量子点之间的距离决定，该距离在生长过程之后无法改变 7 、 11 – 13 。由于原子级外延生长的不确定性，这会产生可重复性问题。克服这些问题的尝试包括旨在引入受控结构变化的措施，例如激光诱导混合 14 、将发射器放置在光子腔中 13 或调整点附近的应变场 15 。这些过程可提高量子点发射器的均匀性，但是它们无法实现时间相关的调整和可寻址性。为了实现这一点，通过金属栅极将外部电场施加到量子点上，从而控制电荷状态 16 、通过斯塔克位移 5 进行光谱调谐以及通过四极场 17 控制激子精细结构。此外，最近在外延量子点中进行的电子传输实验已经证明了隧道耦合的电调谐 18 – 20 。然而，这些方法需要复杂的设备设计和工程。在本信中，我们通过施加垂直于点堆叠方向的磁场来演示点间耦合的可调谐性。我们首先对 InP 纳米线中的 InAsP 双量子点 (DQD) 进行光学磁谱分析，并确定了逆幂律，该定律控制每个点的 s 壳层发射之间的能量差，该能量差是点间距离的函数。发射能量受点成分和应变差异的影响，而点之间的耦合则在生长阶段由分隔它们的屏障厚度决定。但是，我们将证明我们可以调整对于特定状态，通过施加平行于量子点平面的磁场（即 Voigt 几何），发射能量差可在约 1 meV 的范围内按需变化。正如我们将要展示的，如果没有点之间的量子力学耦合，这种能量转移就不可能实现，我们将此结果解释为点间隧道耦合的磁场调谐是由于经典洛伦兹力的量子类似物而发生的。
下一代无线中的普适人工智能
摘要 欧洲 6G 旗舰项目 Hexa-X 的目标是对下一代移动网络进行探索性研究，旨在通过技术推动者结构将人类、物理和数字世界连接起来。在此范围内，主要研究挑战之一是超越 5G (B5G)/6G 系统的雄心，通过将人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 技术转化为可供更广泛社会使用的互联智能的大规模部署的重要和值得信赖的工具，支持、增强和实现实时可信控制。因此，需要研究和开发实现 B5G/6G 通信系统的 AI 驱动通信和计算协同设计的概念和解决方案。本文重点介绍将 AI 和 ML 机制（重点是 ML）应用于 6G 网络后出现的可能性，确定由此产生的挑战并提出一些潜在的解决方案。