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World File Search System聚核
交付核承诺
在项目开始时没有核工业直接反应后的AM材料辐射经验，AM拉伸标本在测试反应堆（包括316升不锈钢和合金718镍超级合金）中被辐照，后来在Westinghouse Churchill设施的热电池中删除并测试。通过将拉伸测试的标准测试方法与最先进的数字图像相关技术相结合，该团队有效地表征了加性制造的316升不锈钢。将结果与传统的锻炼材料进行了比较，从而成功地证明AM材料具有相似的材料行为特性，以铸造或锻造同一合金的材料。以及其他测试，例如腐蚀测试和染料渗透剂测试，该测试程序使AM材料在核应用中都可以使用。NRC观察到了一些测试，并提供了最先进的物质表征工作的有利反馈。此外，来自Westinghouse和Exelon的成员会见了NRC，并将他们从设计和开发，从设计和开发到测试，资格化，过程控制，许可等方面，以确保NRC意识到实施这项新技术。
Th-229 核的激光激发
利用相干电磁辐射对基本量子系统进行共振激发是许多物理学实验的核心，例如原子和分子光谱、原子钟、量子信息处理等。相干激光激发有许多应用，特别是需要高精度控制量子叠加态的频率或相位时，但迄今为止它在核物理中几乎没有使用[1]。从典型的核激发能量和可用的激光光子能量之间的巨大不匹配可以理解激光激发原子核的困难。核激发已经在激光产生的等离子体中得到证实，其中相互作用是通过在强激光场中加速的电子介导的，电子在碰撞中或通过X射线范围内的轫致辐射与原子核相互作用[2]。不同的原子核已经通过同步辐射在6 – 60 keV能量范围内的跃迁上进行共振激发，寿命在纳秒到微秒范围内[3]。 Sc-45 的 12.4 keV 共振最近在欧洲 x 射线自由电子激光器 [4] 上被激发，其寿命为 0.47 秒。Th-229 原子核以其独特的低能同质异能态而闻名 [5 – 7] 。其激发能量为 8.4 eV，使核跃迁处于真空紫外 (VUV) 光谱范围内，使其可用于台式激光系统和精密光学工具的实验
RNG-240307-LFP-12V 50AH核
12V 50AH核心电池是为可移植性和耐用性设计的，IP65防水，可轻松运输和部署。无论您是否正在寻找此电池组件，都可以打孔，提供充足的功率以使设备保持充电并准备好使用。凭借其高容量和可靠的性能，您是RV的备用电源或可靠的室外冒险能源合作伙伴，无论您带您带来什么地方，12V 50AH核心电池都是您可以依靠12V 50AH核心电池来为您的冒险供电。
29：核核器官烟酰胺酶抑制剂
29：核糖核器官烟酰胺酶抑制剂破坏了色齿拉伸受体器官的功能，这对于听力，重力，平衡，加速，预知和运动局的感觉至关重要。这破坏了目标昆虫中的喂养和其他行为。与第9组相比，第29组杀虫剂不与Nan-LAV TRPV通道复合物结合。
真核和原核生物微生物群的相互作用
摘要：近年来，越来越多地探索了构成宿主体内微生物和宿主体内微生物社区之间关系的性质。微生物，包括细菌，古细菌，病毒，寄生虫和真菌，经常与宿主共同发展。在人类中，微生物群的结构和多样性根据宿主的免疫力，饮食，环境，年龄，生理和代谢状况，医学实践（例如抗生素治疗），气候，季节和宿主遗传学而有所不同。最近下一代测序（NGS）技术的出现增强了观察能力，并可以更好地理解微生物群中不同微生物之间的关系。宿主与其微生物群之间的相互作用已成为对公共卫生应用具有治疗和预防兴趣的微生物研究领域。本综述旨在评估原核生物和真核群落之间相互作用的当前知识。在分析了研究中使用的元基因组方法的简要描述后，我们总结了可用出版物的发现，描述了细菌群落与原生动物，蠕虫，蠕虫和真菌之间的相互作用，在实验模型中或在人类中或在人类中。总体而言，我们观察到在某些微生物可以改善宿主的健康状况的情况下，有益的影响存在，而其他微生物的存在与病理学有关，从而导致对人类健康的不利影响。
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