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氧化石墨烯纳米级平台增强了抗...
基于石墨烯的2D纳米材料具有独特的物理化学特征，可以在各种生物医学应用中使用，包括化学治疗剂的运输和表现。在多形胶质母细胞瘤（GBM）中，肿瘤内施用的薄石墨烯氧化石墨烯（GO）纳米片在整个肿瘤体积中表现出广泛的分布，而不会影响肿瘤生长，也不会扩散到正常的脑组织中。这种肿瘤内定位和分布可以为GBM微环境的治疗和调节带来多种机会。在这里，描述了原位GBM小鼠模型中GO纳米片分布的动力学，并利用薄GOETEs作为平台的一种新颖的纳米纳米化学化学治疗方法，可用于非共价复杂的蛋白酶体抑制剂bortezomib（BTZ）。通过GO的表征：BTZ复合物，在体外持续的BTZ生物学活性在GO表面上的高负载能力。在体内，与两种原位GBM小鼠模型中的游离药物相比，BTZ复合物的单个小量内给予：BTZ复合物显示出增强的细胞毒性效应。这项研究提供了证据表明，薄和小的Goets通过在本地增加生物利用药物浓度而成为GBM治疗的纳米级平台的潜力，从而提高了治疗性的影响。
BAA 呼叫 N0001425SBC01 - 海军研究办公室
未来海军能力（FNC） I. 引言 本公告介绍了动能武器推进和机身技术方面的先进能力整合研究与开发。该项目名为“先进能力海上效应器 (ACME) 未来海军能力 (FNC)”，编号为 N0001425SB001，是海军和海军陆战队科学技术长期广泛机构公告 (BAA)，可在 https://www.onr.navy.mil/work-with-us/funding-opportunities/announcements 找到。提案的提交、评估和研究合同的签订将按照上述长期广泛机构公告中所述进行。本公告旨在引起科学界对 (1) 研究领域和 (2) 提交白皮书和完整提案的计划时间表的关注。II.主题描述 提议的主题将使最先进的 (SOTA) 机身和推进技术成熟，形成原型演示概念。该计划将研究与动能武器系统相关的技术，用于下一代低成本、高数量和远程空射 STRIKE 武器概念。ONR 正在寻求解决的科学和技术 (S&T) 问题是持续成熟和整合多项技术，包括：机身材料（石墨/芳纶复合材料/金属增材制造）、固体推进剂火箭（高负载药柱）和超音速推进系统（冲压喷气发动机）和紧凑高效弹头。目标是使这些技术充分成熟，并将它们集成到可行的原型武器系统中，以满足此 BAA 呼叫中概述的目标。
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
固态锂硫电池的放电机理
实用产品开发。锂离子电池已成为替代镍氢电池的主要候选者，然而，对续航时间更长、充电速度更快、续航里程更远的电动汽车的需求，使得后锂离子电池材料、结构和系统的研究变得多样化[1-3]。一种潜在的、有吸引力的替代品是固态电池；其前提是用固态离子导体取代锂离子电池中常见的有机液体电解质[4,5]。宽电化学窗口、不可燃性以及实现锂金属阳极的潜力是将固态电池推向下一代储能前沿的优势。然而，要与传统的液体电解质竞争，实现高锂离子电导率是一个巨大的挑战。固态离子领域发展迅速，各种能够在中等温度下实现快速锂离子传输的锂离子导体正在实现下一代电化学存储。聚合物、凝胶、熔融盐和陶瓷电解质在集成到实际设备中时各有优势，也面临挑战；然而，硫化物基电解质已成为有力竞争者，其电导率可匹敌甚至超越有机液体电解质 [6]。LGPS、Li 7 P 3 S 11 玻璃陶瓷、银锗石 Li 9.54 Si 1.74 P 1.44 Cl 0.3 是表现出优异 Li + 电导率的电解质例子，尽管在电化学窗口和抵抗锂金属强还原电位的能力方面结果不一[5,7-9]。Sakamoto 等人 [10] 通过拉曼光谱证明了硫代磷酸锂 Li 3 PS 4 在与对称 Li-Li 电池循环后还原形成 Li 2 S 和 Li 3 P 产物，这已通过原位 XPS 实验证实并通过 DFT 计算进行预测 [11,12]。研究表明硫化物电解质还会与高压正极发生反应，形成的薄界面足以降低电池容量和循环能力。为实现该技术，用 LiNbO 3 进行表面改性可以阻碍化学交叉扩散并减少空间电荷层的锂损耗 [13]。高能正极研究对于实现全固态锂电池至关重要。硫作为高能量密度正极的出现是正极、电解质和隔膜技术的产物，旨在实现高倍率下的可逆容量。硫的优点是理论容量高（1675 mAh g -1 ），这平衡了低平均正极放电电位（~2.0 V），从而产生高理论能量密度（~2600 Wh kg -1 ）。然而，必须克服重大挑战，例如硫和多硫化物溶解在电解质中，有机电解质的持续分解以及锂金属的树枝状生长。其结果是无法在长时间循环过程中保持容量，而解决方案则是采用精妙的材料设计和工程来封装和保护活性材料。碳、聚合物和隔膜技术在实现高负载和可持续硫正极方面都发挥了至关重要的作用 [14-16]。或者，更换有机液体电解质可以提供一条多方面的途径来解决持续的 SEI 形成和多硫化物溶解问题，因此固态 Li-S 电池有可能拥有出色的循环寿命。事实上，利用固体电解质已显示出无需封装活性材料就能提高容量保持率，这为高负载活性材料以增加能量密度并降低成本铺平了道路 [17-20]。为了实现这样的改进，阐明放电机制将加深对电化学反应的理解，并为进一步改进扩大电池电极所需的设计和工艺提供见解。在这里，我们通过分离碳、固态电解质（非晶态 Li 3 PS 4，LPS）和硫/硫化锂这三种基本成分的反应性，研究了固态硫阴极复合阴极的制备过程如何影响电化学放电。研究人员最近意识到
药物靶向
目前全身给药的主要问题是：药物在体内均匀分布；药物对病理部位缺乏特异性亲和力；需要大剂量的药物才能达到较高的局部浓度；由于药物剂量大而导致非特异性毒性和其他不良副作用。药物靶向性，即药物在靶区的主要积累，与给药方法和途径无关，可以解决其中许多问题。目前，药物靶向的主要方案包括直接将药物应用到患处、被动药物靶向（药物在血管渗漏区域自发积累，或增强通透性和保留性-EPR效应）、“物理”靶向（基于病理区域的异常pH值和/或温度）、磁靶向（或在外部磁场作用下靶向固定在顺磁性材料上的药物）以及使用特定“载体”分子（对感兴趣区域具有增加亲和力的配体）进行靶向。最后一种方法提供了最广泛的机会。可溶性聚合物、微胶囊、微粒、细胞、细胞影、脂质体和胶束等药物载体已成功用于体内靶向药物输送。虽然药物分子与靶向部分直接结合也是可能的（免疫毒素），但使用微储库型系统具有明显的优势，例如高负载能力、可以控制药物载体系统的大小和渗透性以及使用相对较少的载体分子将大量药物输送到靶标。将考虑所列系统和方法在输送治疗和诊断剂方面的实际用途。 2000 Elsevier Science BV 保留所有权利。
充电策略对锂聚合物电池容量的影响
2020年8月21日收到；以修订的表格收到2020年10月27日； 2020年10月30日接受；自锂离子电池发明以来，在线在线摘要，充电策略已获得了多年来的认可和研究。在本文中，在各种操作和充电载荷期间，通过三种广泛使用的工具监视了带有锂聚合物电池的笔记本电脑。获得了几个钥匙值，以评估电池周期，充电百分比和排放深度之间的相关性。最终结果表明，应避免使用设备的大量放电和连续的操作，尽管高负载任务需要连接AC充电器。确保电池保持在安全温度和充电范围内可以延长细胞寿命和状态，并防止电池内部的锂沉积物。版权所有©2020国际能源与环境基金会 - 保留所有权利。关键字：锂；电池;细胞；国防部释放;周期；存款；笔记本电脑;容量;聚合物。1。简介锂离子电池是每种现代应用的强大产品。它们用于微电子，例如智能手机，笔记本电脑，相机，警报和电动汽车，基本上需要电池。由Akira Yoshino开发的，根据Goodenough的团队研究[1]，它们很快就在储能中占主导地位。研究人员大规模尝试降低成本并使其安全性[2]之后，索尼公司发布了第一个大型商业产品，因为高可易燃性，氧化和低充电周期。它们由铜阳极和铝阴极（后来在氧化锂上）组成，用液体电解质分离。工作原理很简单，如图1。锂离子的运动在阳极中产生自由电子，因此在阳性收集器处产生电荷。然后电流将负载流到负电流收集器。分离器阻止电池内的电子流[3]。从那时起，它们的演变就巨大[4，5]，测试不同的元素，以确保能量密度和成本节省[6]。2。锂聚合物电池即使锂离子电池足够，也需要提高电池寿命和能量密度将研究转向另一种形式的锂离子电池：锂聚合物或Li-Po电池。这种电池
基于峰值电力价格
摘要：光伏（PV）的生成取决于太阳资源的可用性，由于PV面板上存在云而导致辐照度的变化直接影响，从而导致功率输出变化。与PV集成的电池储能系统的使用显示为在最大坡道极限内减轻这些功率输出频率的技术可行解决方案。文献中报告的大多数文章都通过与电池降解为控制策略的性能指标来平滑PV功率输出，使用了面向事件的模型，该模型仅考虑循环的数量和排放深度。本文介绍了对电池降解模型的两种方法的比较分析，这是一种基于雨水计数和半经验模型的面向事件的模型，并应用了光伏功率平滑，通过使用广泛的限制和安装的PV工厂能力。半经验降解模型显示所有模拟病例的电池降解较高。对于策略2，该订单比面向事件的模型高50％，这可能是由于严重的DR和RR，这增加了电池的应力。对于策略1，差异更大，在100％至300％之间。基于事件的模型表明策略1暗示电池降低较少，但半经验模型则表明相反。考虑到半经验模型考虑了更多的退化参数，策略2意味着降低较少的事实更可靠。为此，EBAT，SOC控制的参考可以设计为避免在高负载状态下运行。此外，随着操作在高SOC时，由Simses模型获得的结果证实了加速锂电池电池降解的结果。维持EBAT，参考为SOC 80％降低了至少25％的降解，维持EBAT，参考为100％。结果表明，选择简化的降级模型方法可能会导致哪些策略是最好的，因为日历寿命效应在应用PV功率平滑方面非常重要。
儿童肺炎感染的DNA负荷，基因分型和临床表型的相关性
简介：这项研究旨在研究支原体肺炎（MP） - MP肺炎（MPP）儿童支气管肺泡灌洗液（BALF）中的DNA负荷及其亚型及其亚型的肺炎及其相关的实验室数据，成像，成像儿童及其临时临床的复杂性，并进行了临床临床的临时，并进行了临床。方法：在2017年12月至2020年12月之间在天津儿童医院住院的儿童被选为研究，不包括病毒，细菌和真菌感染的混合病毒。使用实时定量荧光聚合酶链反应（PCR），根据BALF中的MP DNA负载将儿童分为低负载组。成功的MP培养后，阳性样品受到PCR限制片段长度多态性和多级别可变数字串联重复分析键入键入。从研究中包括的所有儿童收集了基本数据，临床信息，实验室数据和放射学结果。结果：PI-I类型主导了不同的负载组。低负荷群体中的儿童喘息和呼吸急促。然而，高负荷组的儿童住院时间更高，最高发烧温度，更高的寒冷/寒冷，腹痛的发生率以及较高的C反应蛋白（CRP），procalcitonin（PCT）和天冬氨酸氨基转移酶（AST）水平。高负载组中的儿童更可能发生成像变化，例如胸腔积液，呼吸道感染和肺外并发症的发生率高于低负载组中的呼吸道感染。我们应用了Spearman的相关分析来阐明MP DNA负载与MPP的临床严重程度之间的关系。我们发现，MP DNA负荷与住院时间，最高发烧温度，CRP，PCT，白介素6（IL-6）和AST水平正相关，并且与发烧和咳嗽持续时间，白细胞计数（WBC）以及单一细胞（MONOO）（MONOO）的比例负相关。相关程度如下：住院时间> IL-6>咳嗽持续时间> AST> AST>发烧持续时间> PCT> WBC>单声道>最高发烧温度> CRP水平的比例。结论：MP DNA负荷与MP键入无关，但与儿童的临床表型显着相关。因此，MP DNA负荷有助于早期诊断感染，并可以更好地预测疾病的回归。
评论文章
摘要 近二十年来，聚合物胶束 (PM) 一直是药物输送和靶向领域众多研究中最热门和最有前途的课题。聚合物胶束是由两亲性嵌段共聚物（即由疏水嵌段和亲水嵌段组成的聚合物）组成的自组装纳米级胶体颗粒。在本文中，我们概述了胶束和聚合物胶束的结构，然后总结了用于制备它们的方法。然后，我们重点介绍了几种基于分子间力的 PM，例如聚离子复合胶束 (PICM)、非共价连接胶束 (NCCM) 和最近开发的智能聚合物组装体，它们可以对温度、pH、氧化还原和光的变化等外部刺激作出反应，从而提供新型纳米材料。我们还重点介绍了用于制备 PM 的聚合物类型，以促进其在药物输送和靶向中的应用。这些聚合物胶束纳米载体主要用于药物输送，例如抗癌治疗、脑部治疗神经退行性疾病、抗真菌剂、用于药物和基因输送的刺激响应性纳米载体、眼部药物输送。靶向药物有望通过将其作用限制在癌组织来减少不良反应。最后，本综述广泛介绍了有助于活性成分输送和靶向的 PM 的基本方面以及其最新进展和应用。 关键词：胶束、聚合物胶束、嵌段共聚物、刺激敏感性 介绍人们对开发不仅高效而且还具有位点特异性的药物输送系统的关注和需求日益增加（Scholz 等人，1998 年）。胶体纳米载体包括纳米颗粒、胶束和脂质体，是满足位点特异性和靶向性的标准的药物输送系统之一。聚合物胶束 (PM) 是一种颗粒胶体载体系统，可在水性介质中自组装，由单链上同时具有亲水性“嵌段”和疏水性“嵌段”（AB 型）的线性两亲性大分子组成（每条共聚物链都是两亲性的）。这些聚合物胶束的粒径范围在 10-100 纳米之间，这使其比磷脂囊泡（脂质体）小得多（Trubetskoy，1999 年）。除了安全之外，这些药物输送系统还必须具有高负载能力、延长循环时间和
深度强化学习基于学习的资源自适应...
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文介绍了一种新的基于深度学习的资源调度算法，用于在线视频聊天。该框架解决了MCU环境中资源分配效率和服务效率的问题。设计了一个全面的系统体系结构，并结合了统一的资源池和智能调度机制。深度强化学习模型采用了一个参与者批判性的网络结构，具有定制设计的状态空间和针对视频会议工作负载优化的奖励功能。该框架使用自适应资源分配和负载平衡技术来确保异质系统中的稳定性。实验结果表明，与传统方法相比有了显着改善，响应时间减少了35.2％，资源利用率增加了28.7％，性能提高了23.5％。带宽。该系统在最多1000个用户的高负载下保持一致的性能，同时确保服务99.99％。该解决方案提供了一种灵活而有力的方法来控制云视频会议，以及在交付大规模业务方面的潜在应用。关键词：深度强化学习；云计算；视频会议；资源调度。1。简介1.1云视频会议的背景云视频会议已成为现代企业和组织的重要交流工具。云技术的快速发展将视频会议过程转变为更复杂和灵活的解决方案[1]。这些系统使用云技术在管理计算和网络使用的同时提供高质量的视频通信服务。从传统MCU（多点控制单元）系统到基于云的体系结构的演变已经引入了资源利用率和系统可扩展性的显着改善。现代云视频会议平台采用分布式资源库，将各种MCU集成到统一的逻辑系统中[2]。此体系结构通过自动备份机制实现动态资源分配和改善系统可靠性。云计算和虚拟化技术的最新进展已使专门为视频会议应用程序设计的私有云解决方案的开发。与公共云替代方案相比，这些解决方案提供了增强的安全性，更好的资源控制和改善的服务质量。云计算与视频会议的集成也有助于实施智能资源管理策略[3] [4] [5]。1.2云视频会议系统中资源管理资源管理中的挑战提出了一些关键挑战。网络条件和用户需求的动态性质需要复杂的调度算法才能保持最佳性能[6]。一个重大的挑战是在分布式池之间有效地分配了MCU资源，同时确保了最小的延迟和最大资源利用。视频会议工作的差异反映了调度的难度。传统调度系统经常不同的会议可以具有不同的视频质量，参与者的数量和网络活动。