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Soavi，F.，Brilloni，A.，de Giorgio，F.，Poli，F。（2022）。半溶解锂/氧气流量电池：一种新兴的高能技术。当前的化学工程意见，37，1-10 [10.1016/j.coche.2022.100835]。
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我们要感谢所有受访者（尤其是对David Courtier Dutton先生）的可用性，并要感谢副编辑和匿名审稿人的有益和建设性的评论。，我们感谢两位同事就如何改善我们的论文以及David Inglis和Kathryn Pilgrem的专业复制和设计方面的帮助。最后，我们要感谢Soundout为这项工作中包含的图1-3提供了慷慨的版权许可。
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1血液学单位，意大利拉文纳（Ravenna）的Romagna移植网络； 2法国巴黎圣安托万医院的急性白血病工作组，巴黎的3个公共援助大门，法国巴黎圣安托万医院； 4法国巴黎的皮埃尔大学和玛丽·库里大学； 5法国巴黎938的Santè和医学研究所国家研究所混合研究； 6移植计划和蜂窝疗法，马赛癌症研究中心，法国马赛的Paoli Calmettes研究所； 7 Ospedale San Raffaele S.R.L.，Hematology and BMT，意大利米兰； 8土耳其Kocaeli的骨髓移植部Anadolu医疗中心医院； 9 Hopital Jean Minjoz，《血液学服务》，法国Besancon； 10巴黎世界炎，医院LaPitié-Salpêtrière，法国巴黎临床血液学； 11南特大学医院中心，部。d'Hematologie，法国南特，法国； 12 Hopital Saint-Louis，法国巴黎血液学服务-BMT； 13医院U.来自西班牙桑坦德的Servicio deHematología-Hemoterapia的Valdecilla。 14个医疗公园医院，土耳其安塔利亚的干细胞移植单元； 15血液学和医学肿瘤学系，范德比尔特大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国，16岁，圣坦医院，AP-HP，AP-HP，巴黎，法国，17血液学和骨髓移植司，Chaim Sheba医疗中心，以色列Tel-Hashomer，以色列； 18特拉维夫大学萨克勒医学院，以色列特拉维夫大学，法国巴黎索邦大学19号，索邦大学，法国巴黎938 Inserum umrs 938。
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这是：最终的同行评审的手稿：Villa S. M.，Maturi M.，Santaniello T.，Migliorini L.，Locatelli E.，Franchini M.，Milani M.
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11 12认知和情感因素在解释这些干预措施的影响中的顺序作用，13 14，例如非人性化，以及可以调节其影响的意识形态因素，例如15 16 16 17社会优势取向（SDO； Pratto，Pratto，Sidanius，Sidanius，Sidanius，Stallworth，Stallworth和Malle，1994）。18 19在审查的最后部分，感知到感知和20 21经历多种身份的理论和实际含义，我们建议对研究的未来方向和23 24 24潜在的应用，以帮助促进更多的包容性社会。25 26通过多重分类减少偏见28 29群体间偏见的认知基础30 31社会心理学家一直在研究群体间的基本基础
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文献中广泛强调了在工业背景下对运营商的培训的重要性。虚拟现实（VR）被认为是用于培训的有效解决方案，因为它提供了沉浸式，现实和互动的仿真环境，这些环境促进了一种学习方法，这远非现实领域的风险。通过多项研究证明了其功效，但是在使用此类技术期间，在使用压力和认知负荷方面，对操作员的认知反应进行了适当的评估。本文提出了一种综合方法，用于分析用户的认知状态，适用于工业部门及其他地区的每种培训，从而促进了以人为本的设计和制造观点。使用工业案例研究对方法进行了评估，该案例研究将虚拟培训用于农业车辆组装。实验结果强调，借助VR额外的支持信息，尽管操作员的错误大幅减少，但由于要管理的信息量增加，因此重音任务的压力增加了。提出的协议允许了解操作员的认知条件，以优化VR培训应用程序，避免操作员的压力，心理超负荷和提高性能。
生物形态 - 虹膜 -
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注，例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图（SEMG）信号是最有前途的方法之一，因为SEMG信号采集是无创的，并且与肌肉收缩直接相关。但是，对这些信号的分析仍然提出许多挑战，因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此，所得信号形状几乎相同，导致分类精度低。为了应对这一挑战，采用复杂的神经网络，需要大量的记忆足迹，消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能，同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外，通过引入新的主体间预训练，我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39％，可以匹配最先进的准确性，而无需任何额外的推理成本。在平行，超低功率（PULP）微控制器单元（MCU），Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态，我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ，比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍，同时只有94.2 kbs y 4.2 kb，而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器，SEMG，手势识别，深度学习，嵌入式系统
Gallusis等。 2021.pdf -Iris- Blognas University
gialluisi，A.，Santoro，A.，Tirozzi，A.，Cerletti，C.，Donati，M.B.，De Gaetano，G。等。（2021）。生物衰老时钟之间的流行病学和遗传重叠：生物生态学中的新挑战。老化研究评论，72，1-17 [10.1016/j.arr.2021.101502]。
