摘要:“ Faveira”(Dimorphandra Gardneriana Tul。)是一种具有巨大商业价值的药用植物,这主要是由于其在全球范围内生产鲁丁的能力。此外,它是提取其他次级代谢产物的原材料来源。这项研究旨在标准化四唑测试的方法,并评估其在估计Faveira不同父植物的种子生存能力方面的适用性。使用四唑(2、3、5-三苯基四唑烷氯化物)确定种子的活力和活力,以四个浓度(0.025、0.050、0.075和0.075和0.1%和0.1%)和四个沉浸周期:30、60、60、90、90和120分钟,与virodition的模式相提并论。发芽和幼苗出现测试。最合适的D. gardneriana种子的制剂在25°C下进行78小时,然后在胚胎相对的区域切割。四唑测试有效地评估了D. gardneriana种子的生存能力和活力,其理想的种子颜色是在40°C下使用0.075%四唑溶液获得120分钟的理想种子颜色。在20个父植物中,父母植物2、3、6、8、9、12和13中的种子最有活力。
近年来,由于其独特的特性以及在气体和生物传感器中的潜在应用,对磁石墨烯(MGO)的兴趣显着增加。在本评论文章中给出了MGO合成技术的广泛摘要,例如化学还原,水热合成和溶剂热合成。及其在气体和生物传感器中的许多用途,MGO的灵敏度,选择性和稳定性也被突出显示。除了可以鉴定氨,硫化氢和挥发性有机化合物的气体传感器外,MGO还可以用作鉴定蛋白质,葡萄糖,胆固醇和DNA的生物传感器。文章的结论讨论了该领域的未来方向以及在各个行业的MGO研究中的可能应用。
机器学习有两个“领域”表现得非常不同:“原始”数据问题和“表格”数据问题。原始数据问题受益于非常复杂的模型。它们的预测问题具有确定的结果,例如,图像分类器应该能够以超过 99% 的准确率确定图像中是否包含椅子。表格问题则不同:表格数据是人们可以在电子表格中找到的数字表。表格数据问题预测不确定的结果,例如某人出狱后是否会犯罪。表格数据问题无法从深度学习等复杂模型中受益。对于表格数据,有新的可解释机器学习算法可以创建小到可以放在索引卡上但又与深度学习一样准确的模型。
违反通知,2024年5月10日,环境部,大湖区和能源部(EGLE),空气质量部(AQD)对位于韦恩县迪尔伯恩市密歇根大道13800号的商业建筑进行了拆除后检查。这项检查的目的是确定所有者和运营商遵守《联邦法规法规》第40条(40 CFR)的要求(第61部分),《国家危险空气污染物的国家排放标准》(NESHAP),M部分和规则942,《行政规则》第55部分中的行政规则的第55部分,空气污染的自然资源控制和环境资源的控制和环境保护。根据我们的调查,Hamzeh Nasser拥有该设施,Led Lion,Inc。在该设施进行了拆除活动。石棉的neshap持有所有者和经营者对违规行为的责任。在检查期间,EGLE,AQD员工观察到以下违规行为:
量子临界系统因其对扰动的固有敏感性而成为探索新测量诱导现象的有吸引力的平台。我们使用显式协议研究测量对典型 Ising 量子临界链的影响,其中关联的辅助粒子与临界链纠缠,然后进行投影测量。使用由大量数值模拟支持的微扰分析框架,我们证明测量可以定性地改变临界相关性,其方式取决于纠缠门的选择、辅助测量基础、测量结果和辅助相关性的性质。我们进一步表明,通过后选择高概率测量结果,或者在某些情况下,通过对位于不同对称扇区的测量结果分别平均可观测量,可以在具有 100 阶量子比特的实验中以令人惊讶的速度高效地实现测量改变的 Ising 临界性。我们的框架自然适应更奇特的量子临界点,并突出了在嘈杂的中尺度量子硬件和里德伯阵列中实现的机会。
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以及基于碳的纳米电子和旋转型的潜在应用。除了可调节的边缘结构和宽度外,GNR中引入曲率是其化学物理特性修饰的强大结构特征。在这里,我们报告了第一个基于pyrene的GNR(PygNR)的有效溶液合成,该溶液通过一锅K区氧化和其相应良好可溶性四氢苯二酚基于多苯乙烯前体的曲线几何形状和曲面几何形状。有效的A 2 B 2型铃木聚合和随后的Scholl反应可提供高达〜35 nm长的弯曲GNR轴承和扶手椅。模型化合物(1)的构造是从四氢苯二酚基的寡苯基前体中的pygnr切割,证明了单锅K区域氧化和Scholl环化的概念和效率,这是由单晶X射线衍射分析清楚地揭示的。PYGNR的结构和光学性质由Raman,FT-IR,固态NMR和UV-VIS分析研究,并支持DFT计算。pygNR显示在680 nm处的吸收最大值,表现为〜1.4 eV的狭窄光带隙,作为低频带GNR的资格。此外,PYGNR上的THZ光谱估计其
首席研究者已经对GO纳米片的基本物理特性和应用进行了研究。在GO纳米片和GO膜中的离子电导率中,我们发现离子电导率超过了Nafion的电导率。在还原形式的情况下,RGO,还通过还原方法成功控制了P型,N型和解体半导体特性的降低形式。此外,GO的氧官能团是负电荷的,杂种是通过与各种金属离子的静电相互作用形成的,并且发现以RGO杂种,金属氧化物和金属纳米颗粒的降低形式在RGO纳米片上支持。在GO和RGO纳米片的合成中,使用液体等离子体掺杂了各种原子,并且通过热液合成和Freeze-Drysing从GO和RGO纳米片形成的3D结构也成功。因此,着重于研究获得的材料中的钻石相变,我们首先合成了N-RGO的氮掺杂钻石。尽管结果是初步的,但我们观察到在纳米颗粒相中T C = 30 K的Meissner效应,而在大量相中,T C = 130 K。此外,从高温和高压在高压中合成的钻石显示出T C = 65 K的铁磁过渡。此外,它们还致力于合成硼掺杂和氧气掺杂的钻石。这些结果表明,在掺杂的钻石中开发各种功能材料的有效性,并且有必要迅速促进掺杂或表面修饰的钻石的研究和开发。
耦合参数谐振器(参数器)网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中,我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同,我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况,以及失谐的作用。我们表明,即使需要仔细校准以确保有正确的解空间,系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外,还会产生新的混合对称状态。此外,我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变,然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。