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神经形态在线聚类和分类
神经形态架构的底部两层经过设计，并被证明能够进行在线聚类和监督分类。使用主动脉冲树突模型，单个树突段执行的功能与经典的积分和激发点神经元基本相同。然后，单个树突由多个段组成，并能够进行在线聚类。虽然这项工作主要侧重于树突功能，但可以通过组合多个树突来形成多点神经元。为了展示其聚类能力，树突被应用于脉冲分类——脑机接口应用的重要组成部分。监督在线分类被实现为由多个树突和简单投票机制组成的网络。树突独立且并行地运行。网络以在线方式学习，并能适应输入流中的宏观变化。
聚（ADP-核糖）聚合酶-1（PARP-1）抑制
ETS 转录因子是一个蛋白质家族，由一组在从后生动物到人类的进化过程中保守的基因编码 [1,2]。迄今为止，已在脊椎动物中描述了该家族的 28 个成员，分为 12 组 [3]。这些转录因子的特点是具有一个高度保守的有翼螺旋-转角-螺旋 DNA 结合域 (DBD)，该域可识别位于靶基因启动子中的具有中央 5′-GGA(A/T)-3′ 核心的特定 DNA 元素，称为 ETS 结合位点 (EBS)。尽管所有 ETS 家族成员都共享相同的 DBD，但每个 ETS 转录因子都有自己的 DNA 结合特性，这些特性受到严格控制以确保特定的生物学作用。具体而言，ETS 转录因子的 DNA 结合特性可通过以下方式彼此区分：(i) EBS 序列识别的细微差异 [4]、(ii) 与不同结合伙伴的特异性相互作用，或 (iii) 调节其对 DNA 亲和力的差异性翻译后修饰 [3]。尽管如此，ETS 转录因子在许多细胞类型（例如造血细胞、乳腺和前列腺组织）中广泛共表达，并且这些细胞中每种因子的生物学特异性仍不清楚 [3]。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
肉桂酸酯聚噻吩薄膜的电子束光刻
依靠双光子过程来实现高分辨率，因此需要在写入焦点处具有高激光强度。因此，DLW 需要材料具有高光学透明度。这排除了大多数有机半导体的 DLW，因为它们由于电荷传输 p 电子系统而固有地带有颜色。相反，电子束光刻 (EBL) 的高分辨率为光处理的微型设备提供了机会。当用电子照射时，有机薄膜会交联并发生局部溶解度的变化。9,10 Persson 等人用 EBL 构造聚（3-辛基噻吩），并用氯化铁 (III) 掺杂所得结构。11 Hikmet 等人图案化聚（对苯乙烯基）衍生物 (PPV) 用于多色有机发光二极管 (OLED)。9 在
可降解聚内酯聚合物（PCL）的制备...
磁性纳米粒子主要用于医学进步、化学疗法和专门的组织修复以进行靶向药物输送。在本研究中，首先制备并鉴定了磁性铁纳米粒子。然后，合成了可生物降解的聚丙烯己内酯-聚乙二醇 PCL-PEG1000-PCL 共聚物。采用含磁性纳米粒子的共聚物通过溶剂蒸发法制备阿霉素纳米粒子。使用 VSM、FT-IR、UV-vis、1 H-NMR 和 SEM 来确定共聚物纳米粒子的结构特性。通过上述表征方法确认了 PCL-PEG1000-PCL 三重嵌段共聚物的合成以及阿霉素和铁纳米粒子的包封。所得纳米粒子具有超顺磁性，药物包封率约为 95%。研究了 pH 和热量对药物释放曲线的影响。结果表明，合成的共聚物适用于阿霉素和铁纳米粒子的包封，可作为新型纳米结构载体有效递送抗癌药物。结果表明，由于磁性纳米粒子和共聚物的特性，它们可用于靶向药物递送。
量子密度峰聚类算法
聚类分析起源于分类学，是人类掌握的一门古老技能。过去，人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展，人们对分类的要求越来越高[1,2]，仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰，现在计算机技术被用于聚类分析，使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此，聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外，我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理，很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域，几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据，如果不进行聚类或降维，这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域，量子通信设备仅供应给少数几家大公司，量子通信中的很多方可能都是经典的，聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面，我们熟悉的主成分分析算法（PCA）[18]、多维缩放（MDS）、线性判别（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值，如果操作不当，数据就会失去准确性，结果就会出现偏差，而使用聚类算法可以避免此类问题。目前，聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。
聚多巴胺聚合物性质的直接证据
受贻贝黏附蛋白的启发，聚多巴胺 (pDA) 已成为最广泛使用的材料表面功能化方法之一，部分原因是将 pDA 薄膜浸入多巴胺的碱性水溶液中后，大多数材料上都会沉积一层多功能、简单和自发性薄膜。然而，过去十年来，pDA 在表面改性方面的快速应用与人们对 pDA 成分的了解速度缓慢形成了鲜明对比。人们为阐明这种迷人材料的形成机制和结构进行了无数次尝试，但几乎没有达成共识，这主要是因为 pDA 具有不溶性；这使得大多数传统的聚合物分子量表征方法都无效。[1] 在这里，我们采用了非传统的单分子力谱 (SMFS) 方法来表征 pDA 薄膜。将涂有 pDA 的悬臂从氧化物表面拉回时，会显示出聚合物的特征，轮廓长度可达 200nm。 pDA 聚合物在其大部分轮廓长度上通常与表面结合较弱，偶尔会出现“粘性”点。我们的研究结果为 pDA 的聚合物性质提供了第一个直接证据，并为理解和调整其物理化学性质奠定了基础。
过滤应用的聚烯酸溶液
深度过滤方法用于水处理和空气净化以及许多其他行业，例如食品加工和药品。这是一种高效的方法，因为它的适应性和捕获从Ultrafine（<0.1 µm）到细细的粒径的能力（≥0.1-<2.5 µm）和粗糙（≥2.5 - 10 µm）。深度过滤的主要特征是它使用多孔层的使用，这些多孔层将颗粒捕获整个滤清器材料，而不仅仅是在表面上。此设计允许深度过滤器在堵塞之前捕获更大体积的颗粒。非织造对于深度过滤是有利的，因为颗粒不仅在表面上，而且在基质本身内捕获。纤维的随机排列通过它们无法逃脱的曲折路径迫使颗粒。
内生真菌
抗生素耐药性 (AMR) 的威胁日益严重，这凸显了持续供应新型抗菌剂的必要性。作为共生体寄生在植物组织内的内生菌微生物一直是潜在抗菌物质的来源。然而，许多新型和有效的抗菌剂尚未从这些内生菌中发现。本研究探讨了内生真菌作为具有抗菌能力的新型生物活性化学物质来源的潜力。这些真菌通过聚酮合酶 (PKS) 和非核糖体肽合成酶 (NRPS) 途径合成聚酮和肽等次级代谢产物。诸如异戊烯基吲哚生物碱和富马酸等著名物质已显示出对抗多重耐药性感染性病原体的良好抗菌和抗真菌特性。本综述还强调了内生菌与其宿主植物之间的共生关系，这对于次级代谢产物的产生至关重要。该研究重点关注内生菌分离方法的重要性，并提出将其用于可持续农业、生物修复和医学。未来的研究将内生菌生物多样性分析与新一代测序 (NGS) 和纳米技术相结合，可以提供对抗抗菌药物耐药性的新技术，并为多个行业的可持续发展做出贡献。
右美沙芬与安非他酮的组合...
主要重点是神经发生和神经塑性，这已被证明受谷氨酸GIC传播的影响。在2022年，食品和药物管理批准了Auvelity，它结合了Dextrometh Orphan，NMDA受体拮抗剂与Bupropion，一种去甲肾上腺素 - 多巴胺再摄影抑制剂。作为CYP2D6抑制剂，安非他酮延长了右美甲芬的半衰期。这种有益的相互作用允许右美甲肾上腺整日保持治疗浓度。临床研究表明，与其他药理治疗相比，它有效治疗成人重度抑郁症，副作用很少。结论。右美甲肾和安非他酮的结合是对抑郁症的有效治疗方法，几乎没有副作用和迅速的作用。