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ADMA在2型糖尿病中微血管并发症的发病机理中的作用 在前列腺癌中使用PARP抑制剂 在中国卵泡淋巴瘤患者中使用循环肿瘤DNA的预测预测 社论：地下氢存储的微生物学 功能失调的连通性作为意识障碍的神经生理机理：系统评价 三重再摄取抑制剂的影响对脑缺血大鼠神经功能的影响
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题，包括糖尿病性视网膜病，糖尿病性肾病，糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸（ADMA）的水平显着升高，这是一种一氧化氮合酶（NOS）的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能，氧化应激损伤，炎症和纤维化的影响，促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联，并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
PLOS气候 - CERES研究存储库
1牛津可持续基础设施系统计划（OPSIS），环境变化研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，2 ihcantabria，Instiatuto de Hidraulica Ambiental de la la la la la la la de la de Cantabria，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，3，3 3，苏黎世，Zurich，Zurich，switerd，switser，switerd，switem，Zurich，4阿姆斯特丹，荷兰，剑桥大学5号工程系，剑桥大学，英国剑桥市，6，6座航空运输管理中心，克兰菲尔德大学，克兰菲尔德，英国克兰菲尔德，7地理和地理知识科学，乔治·梅森大学，美国费尔法克斯，弗吉尼亚州，美国，美国，美国8号。苏黎世，瑞士
评估加拿大的碳捕获和存储潜力.docx
9在2023年6月，我们发布了第一份全面的建模报告，该报告记录了我们当前的气候政策轨迹至2050年，并介绍了五个净零途径（Felder and Hervas，2023年，伴随方法论：Navius Research，2023年）。2023年12月，我们发表了脱碳化报告（Felder，Hervas和Noyahr，2023年，也可以在https://cleanprosperity.ca/net-zero-pillars-of-decarbonization/上查看。我们即将上映的工作将着眼于可再生能源部署，并确定区域性的净净净净能量。
BAB III- UPI存储库
获得了隐藏在Stego图像上的文本。3。接受者通过使用已生成的ECC密钥进行秘密密钥解密过程，直到从AES Secret Keys获得授权为止。4。接收者使用已获得的AES秘密密钥进行消息解密过程，直到获得授权为止。
需要了解指南RE2锂离子电池使用和存储
该文档是通过Riscauthority开发的，并由消防保护协会（FPA）出版，并由英国自动消防喷头协会（BAFSA）认可。Riscauthority会员资格包括一组英国保险公司，这些保险公司积极支持许多专家工作组，开发并颁布了最佳实践，以保护人们，财产，商业和环境因火灾和其他风险而造成的损失。本文档的技术专长是由FPA的技术局，外部顾问和保险行业的专家提供的，他们共同组成了各种Riscauthority工作组。尽管使用保险公司的投入生产，但它并不（也不是打算）代表泛保险公司的观点。个别保险公司将有自己的要求，这可能与本文档内容不同或不反映。
书分钟x科学会议。docx-通用存储库
这次，AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法，了解三点：更换重复任务；换句话说，康复和重新锻炼和新的就业机会，换句话说，并意识到这些假设，据了解，AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造，运输和物流等部门的工人，在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作，但它也会产生对技术相关技能的需求。因此，工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
储罐热能存储系统
由多个储罐组成的热能存储系统允许实施热跃层控制方法，这可以在放电过程中降低流出温度的下降并增加体积存储密度和利用率。基于提取和混合热阶层控制方法的多坦克系统，使用模拟评估了河流岩石作为储存材料和压缩空气作为热转移流体的模拟。对于绝热条件，模拟显示所有多坦克系统的性能都提高了，并且随着储罐数量的增加，改进的改善。混合方法的性能比提取方法更好。混合方法使用两个储罐的总体积比单坦克系统小的2.15倍提供了5.1％的流出温度下降。在绝热条件下，超过三个坦克无益。使用两个油箱，混合方法的温度下降为5.8％，体积比单坦克系统小的2.5倍。两坦克系统的发射效率为91.3％，而单坦克系统的98.1％。两坦克系统的特定材料成本比单坦克系统的特定材料成本低1.5倍。
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。
可持续能源（存储）R2 -2 2025年1月2日
1。它不得标记测试环境2。它不得泄漏3。它必须自给自足，并且能够在主管提供的量表II上进行权衡。电池中溶液的总摩尔度由主管提供的蒸馏白醋或盐水提供，而不受参与者的材料III的故意影响。电池必须在输出线之间具有最大电压电势。f。电池输出可以通过物理更改（电解质的浓度，大小，形状以及阴极或阳极等方向等）来修改。或电子方式（串联或平行的连接单元格）g。不允许预组装电路板。参与者必须能够证明不存在预组装电路板，包括如果需要拆卸设备。h。该设备可能包括被动电子组件，例如：电阻器，电容器，开关等。集成电路，降压/升压转换器，活动组件等。不允许。