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Hu等人：通过在铁电HF上插入Al 2 O 3 Interlayer的SI Channel FeFet内存窗口的扩大0.5 Zr 0.5 Zr 0.5 O 2 1 1
afnia（HFO 2）基于硅河道铁电场效应晶体管（HFO 2 Si-fefet）已对非挥发性记忆进行了广泛的研究[1-7]，这要归功于掺杂的hfo 2 [8]中发现铁电性的。HFO 2 Si-fefet的存储窗口（MW）大约是文献报告中的1-2 V [9-12]，该窗口不满足其对在多位数存储单元中应用的要求。最近，通过优化铁电层和栅极侧层间层[13]，在SI-FEFET中报告了最高10.5 V的大型MW [13]。但是，它没有给出层中层的材料。及其物理机制仍未报告和澄清。为了改善MW，通常有两种方法。当前方法之一主要集中于减少掺杂的HFO HFO 2铁电和Si通道之间的底部SIO X互层中的电场，从而抑制了在掺杂的HFO 2 /SIO X界面处的电荷捕获[14-17]。另一种方法侧重于改进SIO X数量。但是，仍然缺乏改善Si FeFet MW的有效方法。
面向能源与气候目标的建筑节能系统评价 胡山 1 周鑫 2 闫达 1 郭飞 3 洪天振 4
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引用发布版本（APA）：Zheng，Y.，Che，Y.，Hu，X.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2024）。锂离子B
摘要 - 锂离子电池在电动汽车中的大规模应用需要细致的电池管理，以确保车辆的安全性和性能。温度在锂离子电池的安全性，性能和寿命中起着重要作用。因此，电池管理系统应及时监控电池的温度（SOT）。由于电动汽车的机载温度传感器有限，大多数电池的SOT必须通过其他测量的信号（例如电流和电压）估算。为此，本文通过用机器学习将基于物理的热模型梳理，开发了一种准确的方法来估计电池的表面温度。使用集团的质量热模型来提供机器学习的电池温度的先验知识。与温度相关的特征（例如内部电阻）实时提取，并将其作为补充输入中馈入机器学习框架，以提高估计的准确性。将卷积神经网络与长期短期记忆神经网络相结合的机器学习模型已与热模型依次集成，以了解模型输出与实际温度值之间的不匹配。已针对实验结果进行了验证，与常规的基于纯热模型和纯数据驱动的方法相比，准确性提高了79.37％和86.24％。
引用：ding f，hu m，ding y等。肠道运动和肠道菌群变化的功效对接受
抽象目标本研究旨在使肠道运动的功效汇集功效，并探索含有益生菌的成人功能性便秘患者的肠道菌群变化 - 含有产品治疗。设计系统评价和荟萃分析。数据来源PubMed，Cochrane图书馆已发表的研究和临床检查。截至2022年11月，对“灰色”研究的Gov进行了独立研究。资格标准，数据提取和合成该干预措施是含益生菌的产物，无论是益生菌还是合成生物，而对照是安慰剂。发生了偏见的风险。粪便症状（PAC-SYM）的粪便频率，粪便的一致性和患者评估表明，而肠道菌群的变化是通过α多样性，β多样性，相对丰度相对丰度的变化/差异等审查的。进行了亚组分析，灵敏度分析和随机效应元回归以探索异质性。建议评估开发和评估的评分是为了评估证据质量。结果17研究，包括1256名参与者，与两名研究人员之间的完美协议包括在内（Kappa统计= 0.797）。与安慰剂相比，含益生菌的产品相比显着增加了粪便频率（加权平均差异，WMD 0.93，95％CI 0.47至1.40至1.40至1.40，p = 0.000，I²= 84.5％，'low'），凳子一致性提高了（提高了凳子的一致性）降低了PAC-SYM（WMD -0.28，95％CI：-0.45至-0.11，p = 0.001，I²= 55.7％，'非常低'）。在亚组分析中，合成生物学优于益生菌，可以增加粪便频率。 含益生菌的产物可能不会影响α或β多样性，但会增加特定菌株的相对丰度。 结论含有益生菌的产品，大大增加了粪便频率，粪便的一致性提高以及减轻功能便秘症状。 他们增加了特定菌株的相对丰度。 需要更高质量的头对头随机对照试验。在亚组分析中，合成生物学优于益生菌，可以增加粪便频率。含益生菌的产物可能不会影响α或β多样性，但会增加特定菌株的相对丰度。结论含有益生菌的产品，大大增加了粪便频率，粪便的一致性提高以及减轻功能便秘症状。他们增加了特定菌株的相对丰度。需要更高质量的头对头随机对照试验。
引用：Cao C，Han Y，Hu H等。脉压与糖尿病前风险之间的非线性关系：次要回顾性中文
摘要目标先前的研究表明，脉压（PP）在2型糖尿病的开始和发展中具有重要作用。但是，几乎没有证据表明PP和糖尿病前（pre-DM）是相关的。我们的研究旨在调查大量中国参与者队列中PP和事件前DM之间的关系。设计“ datadryad”数据库（www.datadryad。org）用于检索此次要回顾性队列分析的数据。在2010年至2016年之间，在中国的32个地点和11个城市之间，在这项回顾性队列研究中记录了来自182 672名参加医学检查计划的中国人的参与者数据。设置在基线和随访期间入射前DM评估的PP是目标无关和因变量。使用COX比例危害回归研究了PP与DM之间的关联。主要结果指标的结果是事前事件。空腹葡萄糖水平受损（空腹血糖在5.6至6.9 mmol/L之间）用于定义前DM。控制混杂变量后的结果，PP与中国成年人的事件前DM呈正相关（HR 1.009，95％CI 1.007至1.010）。此外，在29 mM Hg的PP拐点处，发现了PP和入射之前的非线性连接。PP增加是PP大于29 mm Hg时开发前DM的独立危险因素。但是，当PP小于29 mm Hg时，它们的关联并不显着。根据亚组分析，女性，从未吸烟者和非肥胖与PP和PER-DM更加显着相关。结论我们发现，在这项中国参与者的这项研究中，较高的PP与DM风险独立相关。PP和入射前DM之间的连接也非线性。高PP水平与PP高于29 mm Hg时的较高风险有关。文章的重点我们的研究调查了中国参与者的次要回顾人群中PP和事件前DM之间的关系。
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•原发性HU和啮齿动物肝细胞和细胞系； IPSC衍生的肝细胞和器官•原发性和不朽的Hu肝星状细胞•原代HU PBMC衍生的免疫细胞含有。巨噬细胞，单核细胞； Hu Kupffer细胞，小鼠BMDM；细胞系•3D HU原发性肝球体，小鼠精度切割肝切片•代谢，炎症，纤维化测定
引用：Jiang，W.，Zhou，C.，Ma，C.，Cao，Y.，Hu，G.，Li，H。（2024）。 TGF-β1诱导慢性鼻窦炎W
来自26例EOS CRSWNP患者，23例非EOS CRSWNP患者和15例对照患者的Sinonasal Mucosa标本来自Fudan University的耳鼻喉科，眼睛和耳朵，鼻子和喉咙医院。从解剖学变异的患者但没有鼻窦疾病的患者进行s炎或鼻塞成形术的情况下，以对照为对照。对于CRSWNP，使用了肉类中部地区的息肉组织样品。根据欧洲鼻炎和鼻息肉（EPOS），1基于病史，临床检查，鼻内镜检查和鼻窦计算机断层扫描（CT）扫描的鼻子疾病诊断。根据EPOS定义，将急性感染，真菌性鼻窦炎，囊性纤维化，触及息肉或胃食管反流病的患者排除在研究之外。在手术前的2周内，没有一个受试者接受抗组胺药，抗胰佳节，口服或鼻内断裂剂或鼻内抗胆碱药。在手术前至少4周，均未使用口服和局部应用皮质类固醇和抗生素。 怀孕或母乳喂养的女性也被排除在研究之外。 表1列出了本研究中所有受试者的人口统计数据。均未使用口服和局部应用皮质类固醇和抗生素。怀孕或母乳喂养的女性也被排除在研究之外。表1列出了本研究中所有受试者的人口统计数据。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
引文郑勇，彭华，胡晓玲，欧阳，王丹，王华和任胜（2023），脐尿管癌靶向治疗和免疫治疗的进展与展望
脐尿管源自胚胎尿囊，是胎儿期连接膀胱和脐带的管道。随后，脐尿管最终退化形成称为脐正中韧带的纤维肌索。如果脐尿管无法退化，则可能导致脐尿管异常增生，甚至导致恶性肿瘤。脐尿管癌 (UrC) 是一种罕见但具有侵袭性的恶性肿瘤，占所有膀胱癌的不到 1% (Bruins et al., 2012) 。脐尿管癌在早期通常无症状，约一半的患者需要系统性化疗来延长生存期 (Szarvas et al., 2016)。然而，只有有限数量的晚期疾病患者对传统化疗有反应，而且目前还没有足够有力的研究来证实这些益处 ( Loizzo 等人，2022 年)。在其他类型的癌症中，包括结直肠癌 (CRC)，靶向治疗对具有特定分子标记表达的患者显示出显着的疗效 ( Joo 等人，2013 年)。这些令人鼓舞的结果引起了研究人员对 UrC 精准治疗的浓厚兴趣。近年来，一些临床系列研究了 UrC 患者的基因组改变，并在靶向治疗方面获得了有希望的发现。因此，在本综述中，我们全面讨论了 UrC 的分子谱，并进一步确定了个性化治疗 UrC 的潜在靶点。此外，考虑到免疫检查点抑制剂的临床可能性，我们还讨论了几种免疫治疗的生物标志物。
人工智能（AI）教师集群招聘提案指南
HU 社区契合度 • 由于集群招聘的人员将在各自部门的课程中任教并参与跨学科 AI 计划，请描述拟议的招聘人员将如何补充、增强或创建新的教学领域 • 说明招聘人员将如何加强 HU 现有的研究专业知识，或者新招聘的人员将如何在 HU 创造一个新的研究专业知识领域，如果是，请说明为什么这个新领域对 HU 来说很重要且有必要 • 新招聘人员所在部门/学院的支持信。 资金潜力 • 描述成为集群的一部分将如何增强新员工以及任何现有 HU 教师的资金潜力。