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三维荧光指纹光谱用于废水中重金属离子同时多目标检测的比例型碳点
•3D荧光光谱能够区分单一及二元/三元混合重金属离子。•在荧光激发下,对五种重金属离子进行定量分析,具有宽线性范围和低检测限。•以L-谷胱甘肽为原料,一步法合成具有优异稳定性和选择性的比率型L-碳点。引言重金属离子(HMIs)作为一类具有高毒性、不可降解性和生物蓄积性的环境污染物
来源:Inorganic Chemistry Communications
时间:2026-10-31
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一种具有棒状次级构建单元的成本效益高的金属有机框架,可用于反向分离乙烷和乙烯
•报道了一种基于[{Co6(μ3-OH)2(IN)4(HCOO)6]}n的棒状二级构建单元(SBUs)的金属有机框架(Co-MOF)。•该材料具有较高的比表面积(874.93 m2 g−1)。•在298 K和1 bar的条件下,其对C2H6的吸附性能优于C2H4。•通过IAST测
来源:Inorganic Chemistry Communications
时间:2026-10-31
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镍钳形配合物在醇脱氢偶联催化中的应用:小型综述
•综述了钳形配体及其配合物的催化性能。•讨论了醇的无受体脱氢偶联(ADC)和借氢(BH)反应机理。•总结了镍钳形及类钳形配合物辅助的各种有机合成反应,包括杂环化合物的合成。•概述了催化反应条件及其优势。引言杂环化合物存在于大多数不同类别的有机化合物中[1]。杂环衍生物通常存在于药
来源:Inorganic Chemistry Communications
时间:2026-10-31
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评估CMIP6模型在重现空间平均历史气温和降水方面的表现
摘要气候变化影响评估依赖于全球气候模型(GCMs)的预测结果。这些预测的可靠性取决于它们模拟历史气候条件的能力。耦合模式比较计划(CMIP6)的最新阶段提供了一系列新一代气候模拟。然而,模型性能会随着模拟变量和空间域的不同而变化。因此,在将其用于气候变化影响评估研究之前,对其性能
来源:Global and Planetary Change
时间:2026-10-31
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解耦的δ2H和有效湿度记录揭示了西亚全新世降水同位素的水汽源控制
摘要西亚位于全球气候最敏感的干旱过渡带之一,持续变暖和干旱化使得理解该区域水文气候如何响应大尺度大气重组至关重要。然而,该区域全新世水文气候变化仍存在争议,尤其是区域最湿润时期出现在早全新世还是中全新世。这一分歧很可能源于不同代用指标记录了水文系统的不同方面,而该区域氢(δ2H)
来源:Global and Planetary Change
时间:2026-10-31
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评估高楼建筑表面的有色球状颗粒作为高空坠落案件中潜在微量证据
•彩色球状颗粒物(COSPs)常见于组屋女儿墙上的沉降灰尘中。
•COSPs主要归因于建筑物油漆施工产生的涂料颗粒。
•COSPs通过手接触女儿墙转移,并能通过凝胶抬升法有效提取以供分析。
•组屋各楼层均存在相似的COSPs,限制了特定地点的来源归因。
•COSPs可指示接触转移
来源:Forensic Chemistry
时间:2026-10-31
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PERISCOPE II 研究在胃癌伴有限腹膜转移患者中的应用:经验教训
摘要细胞减灭术联合腹腔热灌注化疗(CRS/HIPEC)长期以来一直被视为治疗胃癌伴局限性腹膜转移的一种有前景的策略,尽管缺乏随机对照证据。PERISCOPE II研究现在提供了前瞻性数据,填补了文献中的这一空白。2017年至2024年间,102例可切除的cT3–cT4a胃腺癌伴局
来源:European Journal of Surgical Oncology
时间:2026-10-31
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CT语义特征与一阶直方图分析在胃癌Lauren分型术前预测中的比较
摘要目的胃癌Lauren分型的术前准确预测对于个体化治疗决策至关重要。本研究旨在探索并比较基于CT的语义特征、一阶直方图分析及其联合模型在无创性鉴别胃癌肠型与弥漫型Lauren亚型中的价值。方法本回顾性研究纳入140例胃癌患者,随机分为训练集(n=98)和内部验证集(n=42)。
来源:European Journal of Surgical Oncology
时间:2026-10-31
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胰腺癌孤立性肺转移的肺转移灶切除术:单中心回顾性队列中的患者选择与结局
摘要引言胰腺癌的肺转移通常比其他类型的疾病复发发生得更晚。肺转移灶切除术的作用仍不明确,尤其是在患者选择和潜在肿瘤生物学影响方面。本研究旨在通过评估接受肺转移灶切除术的胰腺癌孤立性肺转移患者的肿瘤学结局,探讨可能反映潜在肿瘤生物学的因素。材料与方法回顾性分析2012年至2022年
来源:European Journal of Surgical Oncology
时间:2026-10-31
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一种新颖的先验引导个性特征畸变生成对抗网络用于机械系统少样本故障诊断
摘要基于深度学习故障诊断面临的一个主要挑战是健康样本丰富而故障样本稀缺之间的严重不平衡。尽管生成对抗网络(GANs)在少数类增强方面显示出潜力,但它们学习的是从随机噪声到目标分布的直接映射。一旦目标域样本极度稀缺,这些方法便无法准确刻画目标分布,导致样本生成效果不佳。为解决这一问
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-10-31