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World File Search System能量
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。
电动汽车混合储能系统能量管理策略综述
世界 [1]。就死亡率而言，空气污染是全球第五大死亡因素。与已知事故、疟疾等因素相比，因空气污染导致的死亡人数更多。超过 90% 的人生活在不符合世卫组织健康空气标准的地区。甚至超过一半的人口生活在未满足世卫组织规定的最低要求的地区。空气质量和人口增长成反比。欠发达国家遭受空气污染的危害更大。据报道，2015-2019 年温室气体增幅创下新高 [2]。过去五年，二氧化碳增加了近 20%。照此下去，到 2100 年全球变暖将达到 3 C，并且还将继续。联合国报告建议，到本世纪末，我们必须将全球变暖限制在 1.5 C 以内。为了实现这一目标，到 2030 年，二氧化碳排放量必须下降 45%，到 2050 年，排放量必须下降 0% [2]。根据全球目前的情况（由于 COVID-19 疫情期间的封锁），空气质量指数已大幅改善。但封锁之后会怎样？当然，必须开发无污染的交通系统。
电池能量存储（BES）
ADB Asian Development Bank AfDB African Development Bank AIIB Asian Infrastructure Investment Bank APS Advanced Pledges Scenario AR6 Sixth Assessment Report BES Battery Energy Storage BNEF Bloomberg New Energy Finance C&C Control & Communication CBD Convention on Biological Diversity CBI Climate Bond Initiative CDS Credit Default Swaps CIF Climate Investment fund CO 2 Carbon Dioxide DFI Development Finance Institutions EBRD European Bank for Reconstruction and Development EIB European Investment Bank EMDCs Emerging Markets and Developing Countries EPC Engineering, Procurement, and Construction ES Energy Storage ESG Environmental, Social, and Governance ESS Energy Storage Systems EU European Union EVs Electric Vehicles FITs Feed in Tariffs GCF Green Climate Fund GEF Global Environment Facility GFANZ Glasgow Financial Alliance for Net Zero GHG Greenhouse Gas GW Giga Watt GWh Giga Watt hour IDBG美国跨美洲发展银行集团IEA国际能源机构IPCC气候变化ISDB伊斯兰发展银行kW kilo watt kwh kilo watt kilo watt lab lab铅酸电池lcos lcos lcos clave of Storage of Storage of Storage of Storage of Storage of Storage
探索热力学中能量和温度之间的关系
强度和温度之间的关系对于信息各种身体过程至关重要。随着电力被转移到系统中或从系统中传递，它会影响小工具的温度，从而改变其国家。这种相互作用对于诸如热发动机和制冷等知识程序并不是最关键的，但是在知识现象以及截面过渡，化学反应和气体的行为以及这种探索中，我们将在探索中表现出重要的功能。我们将主要研究能源，主要在热的形式内影响控制这些相互作用的温度和原理的能量。将探索包括独特的温暖能力，潜在的温暖和热力学定律，从而提供有关功率如何影响温度变化和系统达到热平衡的方式的洞察力。通过研究这些原则，我们可以更高地绘制关闭驱动数量在众多热条件下的计数数字的基本机制。
阶乘能量对固态电池在电动汽车中的作用
li-ion电池正达到其范围和成本范围，这是由于范围更大所需的额外重量，导致车辆效率较低，较重。使用锂阳极的下一代SSB提供更轻，较小的包装，提高范围更长的能量密度，更快的充电和减少降解。阶乘能源声称其准固体状态电池将固态电解质的安全性与增强性能和生产能力合并，与当前的锂离子电池相比，EV范围可能会延长高达50％，并使电池重量降低了200磅。固态电池的集成需要与设备制造商进行定制机械和OEM的密切合作，以克服广泛的开发过程和严格的法规。说，虽然今天的锂离子电池受益于硅阳极，但未来是用锂金属的固态电池。汽车制造商正在推动具有较高镍和较低钴含量的较高能量密度的限制，但他们撞到了墙壁，尤其是当锂离子电池达到理论上的限制时，安全就成为一个问题。人工智能（AI）和机器学习正在采用以更好的快速充电。过去降低电池成本的努力依赖于规模经济，但是超过40-60 gwh的工厂，收益减少，基础设施负担增加。这是SSB进入的地方，打破了天花板，以达到更高的能量密度和较低的成本，并有望使EVS更轻，更高效。
AI的能量需求推动核能复兴
“重新开放TMI-1将需要解决一些关键的安全问题，主要集中在老化基础设施和现代监管标准上。”全面检查并升级到紧急冷却，辐射监测和数字控制系统对于确保结构完整性和操作可靠性至关重要。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
