无过渡金属催化下一锅法合成芳二炔硫醚，王建成，董万荣，本文报道了一种合成芳二炔硫醚的有效方法。芳二炔硫醚能以廉价易得的原料4-烃硫基-1-芳基-1,3-丁二酮经过一锅三步合成，避免了使用�

蛋白质金属结合位点预测 投稿人：田秋，郑子涵，金文浩 生物学意义： 蛋白质及其结构是生命中生物学功能的关键。 通过翻译，核糖体将延长氨基酸序列链，这些氨基酸的物理化学特性及其相互依赖性使一级结构折叠成其复杂的三级结构。 一旦建立了结构，蛋白质结构可能会允许某些离子结合，这可能导致该结构通过构象变化更稳定，或有助于催化。 例如，锌指稳定结构，或血红素基团中离子的必要性，以使血红蛋白转运氧气。 另外，结合位点的序列和结构往往在整个世代中都被保守，并且来自蛋白质数据库（PDB）的大约1/3的蛋白质结构包含金属离子这一事实可能表明它显着干预了蛋白质的行为。 目标 ： 我们的兴趣是利用一个突出的神经网络来识别哪些金属与哪个序列结合，以及该金属与哪些氨基酸特异性结合。 我们的目标是将金属分类为准确度为95％的序列。 我们的目标是对哪些氨基酸与F1分数达75％的金属结合进行分类。 概述： [

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该检测器可以在15厘米的距离处检测到一个小的金属硬币。

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ct Matlab代码金属工件仿真 基于[1]的金属伪影仿真的MATLAB实现。 我们还引入了基于水的束硬化校正[2]，以生成与普通CT系统生成的图像相似的图像，其中内置校准线性化了多色X射线投影。 如果您使用此代码，请考虑引用： M.坂本（Sakamoto，M.），平谷（Y.asa），大竹（Otake），高尾（Takao），铃木（Y.Suzuki），佐野（Sugano）和佐藤（Sato）（2019年3月）。 使用CNN在受金属伪影污染的CT中自动分割髋部和大腿肌肉。 在2019年亚洲医学影像国际论坛上（第11050卷，第110500S页）。 国际光学和光子学会。 作者 坂本光树（Mitsuki Sakamoto） 大竹义人 要求 我们使用MATLAB 2015a，2018a和2019a测试了我们的代码。 使用样本数据进行测试 您可以通过运行“ simulation_demo.m”来测试金属工件仿真。 我们在“样本数据”目录中准备了2张图像和不同零件的相应金属标签。 输入和输出图像将保存在“输出”目录中。 样品1（髋关节区域） 在“ sample_1.mat”中，存储了髋关节区域的CT

IOS metal programming guide 的翻译