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World File Search System堆叠
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们的整合到设备中，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。本文中，我们通过knoevenagel多浓度报告了乙烯基连接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水面表面合成，作为高度可逆和耐用的基于锌的双子电池（ZDIB）（Zdibs），它们是阴离子 - 选择性电极涂层。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1以A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数为完全结晶和面向对面的膜。 V-C2DP-1膜从其定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）酰亚胺阴离子（TFSI）inimide（TFSI） - 转移性（TONT_ = 0.85），用于高valtibe Zdibs Zdibs trigge，因此
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们进入设备，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。在此，我们报告了通过knoevenagel多凝结的乙烯基链接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水上表面合成，可作为高度可逆且基于耐用锌的Dual-iro-ion patchies（Zdibs）的阴离子选择性电极（作为阴离子）。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1作为完全结晶和面向面的膜，具有A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数。从定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，V-C2DP-1膜具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）Imide阴离子（TFSI）inImide（TFSI） - 转移率（T_ = 0.85），用于高空ZDIBS，从而在高空zdibs中进行transpertion andercation transportive and-Interc Zdib and Fratsion trande trander-dranscation-intrance zdib and。促进其特定能力（从〜83到124 mahg 1）和骑自行车寿命（> 1000个循环，能力保留95％）。
具有堆叠量子点吸收器的CMOS图像传感器用于广谱成像
近年来，量子点材料作为光子吸收剂引起了人们的注意。它们的出色特性，包括高吸收系数，长载体扩散长度和低温兼容沉积，使其成为适合在多个光谱频段（例如可见的，近乎红外和X射线）中检测光子的合适候选物。这已被利用以开发宽光谱范围的图像传感器。图1显示了在CMOS芯片顶部沉积的量子点层的概念。CMOS过程的顶部金属用作与堆叠的量子点光子吸收器接触的像素底部电极。公共顶部电极由透明的导电层制成。
光诱导的电荷分离和DNA自我修复取决于序列方向性和堆叠模式
水性锌离子电池（ZIBS）已发展为具有高安全性，高能量密度和环境友好性的固有性质的促进能量电池系统。1 - 3众所周知，金属Zn阳极具有低氧化还原电位的优势（-0.76 V与标准氢电极（SHE）），高理论能力（820 MA H G -1和5855 MA H CM -3），高兼容性/稳定性/稳定性和富含天然储备。4,5此外，与有机电解质相比，温和的电解质是不可美元的，电导率较高，成本较低。6 - 8尽管ZIB被认为是利用锌金属资源的最有效的方法之一，并且可以以低成本的价格满足对高性能储能设备的不断增长的需求，但缺乏适当的Excelent offelent proctode材料来存储ZN离子的储存量严重限制了ZIBS的进一步发展。9,10
允许高堆叠。允许高堆叠。
张量凝胶技术提供了增加的可用容量，并减少了充电所需的时间。此外，张量凝胶细胞最大程度地减少了细胞内部的热量演化，从而提高了电池的效率和使用寿命。张量凝胶电池的无填充 /无溢流意味着不需要浇水。及其较大的内部表面积，机会充电也是可能的。在两班应用中也可以用作替换或替代标准电池的替代品。结果是一种多功能维护的电池技术，设定了阀门受铅酸电池的新标准。
可堆叠的电池储能系统ESS48400- ...
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优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
模拟电池电池中的堆叠过程...
过去的堆叠过程是由研究设施开发的，请参见[4-7]。影响所有机械的重要参数是实现的堆叠精度。在文献中，提到了+/- 0.2 mm和+/- 0.5 mm之间的值[8]。Weinmann详细检查了堆叠过程及其相互作用，并将它们构成个人问题[9]。详细考虑了子系统的材料指导，分离，处理，对齐，连接和固定的材料[9]。通过FE模拟模型研究了材料指导[9]。在Husseini等人中可以找到进一步的材料指导方法。[10]。Mayer＆Fleischer提出了模拟堆叠过程和所得堆叠精度的第一个FE模型[2]。在仿真模型中，电极抓地过程和
在Stata中堆叠概括和机器学习
面对新的预测或分类任务时，最明显的是哪种机器学习算法最适合。一种常见的方法是评估一组机器学习者在数据的保留分区或通过交叉验证的性能，然后选择最小化所选损失指标的机器学习者。但是，这种方法是不完整的，因为将多个学习者组合为一个最终预测可能会导致与每个学习者相比，可能会导致卓越的表现。这种可能性激发了堆积的概括，或者只是“堆叠”（参见Wolpert [1992]和Breiman [1996]）。堆叠是模型平均形式。Van der Laan，Polley和Hubbard（2007）的理论结果支持堆叠的使用，因为它至少是渐近的，并且只要基础学习者的数量不大。
基于伊萨蛋白的苯甲酰苯苯衍生物作为单胺氧化酶抑制剂，具有神经保护作用，靶向神经生成疾病治疗 下一步的结构DNA纳米技术... 光诱导的电荷分离和DNA自我修复取决于序列方向性和堆叠模式 Fe掺杂的α-MNO2/RGO阴极材料，用于长寿命和高面积的锌离子电池
帕金森氏病（PD）是与运动障碍有关的进行性神经系统疾病，大约有2％的65岁以上的人受到这种状况的影响。PD患者壳核和尾状核中的1,2多巴胺（DA）水平降低。 多巴胺能神经元在Nigra pars compacta和细胞质中有选择地降低。 这种疾病的症状包括带有骨核蛋白的路易尸体。 3 - 5虽然PD的确切触发因素尚不清楚，但许多研究表明，除了DA耗竭外，诸如神经肿瘤，蛋白质聚集，神经亲子因素缺乏支持，氧化应激，氧化应激，氧化症状失调，自噬 - 溶液途径的失调的其他因素，以及自噬 - 溶酶体途径的失调，并促进了效果效果效果效果效果效果。 1960年代标志着单胺氧化酶（MAO）抑制剂的引入，但含有3,4-二羟基苯胺（L -DOPA）的小生物分子已用于治疗PD症状壳核和尾状核中的1,2多巴胺（DA）水平降低。多巴胺能神经元在Nigra pars compacta和细胞质中有选择地降低。这种疾病的症状包括带有骨核蛋白的路易尸体。3 - 5虽然PD的确切触发因素尚不清楚，但许多研究表明，除了DA耗竭外，诸如神经肿瘤，蛋白质聚集，神经亲子因素缺乏支持，氧化应激，氧化应激，氧化症状失调，自噬 - 溶液途径的失调的其他因素，以及自噬 - 溶酶体途径的失调，并促进了效果效果效果效果效果效果。1960年代标志着单胺氧化酶（MAO）抑制剂的引入，但含有3,4-二羟基苯胺（L -DOPA）的小生物分子已用于治疗PD症状
扭曲石墨烯三叶草中的局部原子堆叠和对称性
图1：所选接口的干涉4D-STEM暗场成像。（a）4D-STEM方法的示意图，其中光束干扰用于提取堆叠顺序。（b）示意图说明了用于标记石墨烯三层的扭曲角，θ和层编号约定。（c）在扭曲的三层Moir'ES中实现的各种高对称堆叠配置的插图。（d，e）具有θ13≈0°（d）和θ13= 0的三角形的平均收敛束电子衍射图。22◦（e）。插图中突出显示了重叠的ttlg bragg磁盘。每个bragg磁盘归因于一层，在SI第6节中进行了主动。（f，h）虚拟暗场图像对应于1＆3的重叠。（g，i）与所有三层重叠相对应的虚拟暗场图像。比例尺分别为1 nm -1和25 nm（d，e）和真实空间（F – i）。