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World File Search System聚乙炔
要生产乙烯，你需要……太阳
目前，乙烯主要通过碳氢化合物的石油化学热解生产，这一工业过程会引入乙炔杂质，从而限制所生产乙烯的直接使用。因此，在工业上，必须首先将乙烯从乙炔中提纯出来，而这一转化过程目前在可持续性方面存在重大问题，因为它需要高温和昂贵且难以找到的贵金属作为催化剂。尽管取得了进展，但这些传统的乙炔转化为乙烯的策略仍然具有相对较低的选择性（即乙炔不仅转化为所需的乙烯，而且其中一些还转化为不需要的产物）。
PCBL化学物质增强其专业投资组合，在印度建立其1 ST乙炔植物，与Ningx
在过去几年中，PCBL大大扩展了其专业产品组合。它已在Bleumina品牌下推出了50多个年级，用于工程塑料，墨件，油漆和涂料应用以及用于导电应用，例如导电聚合物，静电放电，电线，电缆和电池等导电应用。添加乙炔黑色将显着加强其在快速增长的导电段中提供众多等级的能力。
短暂的沟通当代金属...
摘要本质上导电聚合物（ICP）彻底改变了材料科学，其在电子，传感器和能源存储中的多功能应用。本评论探讨了多吡咯（PPY）及其与金属氧化物的混合纳米复合材料的合成，性质和应用，强调了电导率，稳定性和性能的进步。ppy是一种突出的导电聚合物，通过化学聚合或电化学方法合成，并具有高电导率和机械柔韧性。与金属氧化物（如镍氧化物（NIO）和钨氧化物（WO 3））（WO 3）等金属氧化物的兴奋剂PPY增强了其在各种应用中的特性。PPY-NIO复合材料显示出提高的电导率和介电特性，而PPY-WO3复合材料在超电容器中表现出优异的电化学性能。本评论重点介绍了合成和表征这些复合材料的最新进展，包括X射线衍射（XRD），紫外线可见光谱（UV-VIS）和拉曼光谱法。这些发现强调了PPY金属氧化物复合材料在诸如储能，腐蚀保护和传感器开发等技术中的潜力。关键字：导电聚合物，聚吡咯，金属氧化物，掺杂，电性能。1。介绍大约四十年前，本质上导电聚合物（ICP）被添加到现代材料列表中，并打开了许多应用。重要的ICP包括聚乙炔，聚苯胺，聚吡咯，聚鸡，聚噻吩等等。polysulfur氮化物（[sn] X），由Walatka等人发现。[1]在1973年，是第一个无机导电聚合物。在1970年代后期，MacDiarmid，Shirakawa和Heeger通过化学聚合确定了有机聚乙烯的半导体特性。Heeger博士的团队增强了基于聚噻吩的二极管，
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
聚腺苷二磷酸的动力学和静态分析
聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 (PARP) 蛋白家族参与多种功能，最显著的是 DNA 损伤反应。癌症易受 DNA 损伤的影响，这导致了几种 PARP 抑制剂 (PARPi) 的开发。这类药物已被证明对卵巢癌、乳腺癌和前列腺癌有治疗效果，但反应各不相同。因此，诊所需要选择可能从这些靶向疗法中受益的患者。体内 18 F-氟邻苯二甲酸酯摄取成像已被证明与组织中的 PARP-1 表达相对应。本研究表征了 18 F-氟邻苯二甲酸酯的药代动力学，并测试了动力学和静态模型，以指导未来研究中评估 18 F-氟邻苯二甲酸酯作为 PARPi 治疗反应生物标志物的指标选择。方法：14 名前瞻性入选的卵巢癌患者注射 18 F-氟苯那敏，注射后进行 60 分钟动态成像，随后进行最多 2 次全身扫描，测量静脉血活性和代谢物。从动态图像和全身扫描中提取 SUV 最大值和 SUV 峰值。评估动力学参数估计值和 SUV 与组织 PARP-1 免疫荧光的相关性（n=7）。群体动力学参数的模拟可以估计测量偏差和参数估计的精度。结果：18 F-氟苯那敏血液清除率各不相同，但不同患者的标记代谢物谱相似，支持使用群体母体分数曲线。可逆性2组织室模型和Logan参考组织分布体积(DVR)在PET采集的第一个小时内的总分布体积与免疫荧光检测的肿瘤PARP-1表达相关(分别为r=0.76和0.83；P=0.05)。DVR偏差和精度估计分别为6.4%和29.1%。从中点为57.5、110±3和199±4分钟的图像获得的SUV max和SUV peak与PARP-1表达高度相关(平均值±SD，r=0.79；P=0.05)。结论：注射后55-60分钟及以后的肿瘤SUV max和SUV peak以及至少60分钟的DVR似乎是PARP-1结合的可靠非侵入性测量方法。 18 F-氟苯那敏在卵巢癌中的吸收最好用可逆结合模型来描述。然而，示踪剂吸收的药代动力学模式有些变化，尤其是在后期。
卫生应用的聚烯粘合剂
APAO的问题之一是用于生产它们的Ziegler-Natta催化剂。这些催化剂的多个活性位点允许在产生的粘合剂中进行多种结构。金属新世是一种“单位点”催化剂，可以精确控制所得烯烃粘合剂的结构和分子量。这允许精确控制其性能的所有方面的设计师胶粘剂。例如，生产者可以控制非晶与结晶聚合物段的比率。这对于定制聚合物的特定粘附和凝聚力可能很有用。仔细设计化学的设计允许延迟结晶，这将出色的初始锚固结合到具有高内聚力的底物上，随着时间的推移而建立。同时，甲金属实现了狭窄的分子量分布，从而可以对粘度进行优越的控制。对这些各种因素的个性化管理可以产生具有非常具体且可预测的性能特征的粘合剂。