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引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
Adafruit Max17048 Lipoly / Liion燃油表和电池监视器< / div>
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考虑电池间差异的锂离子电池性能退化建模
摘要 电池组既表现出固有的电池间差异，也表现出温度和其他应力因素的时空差异，从而影响电池退化路径的演变。为了解释这些变化和退化或电池扩散的差异，我们提出了一种利用 3 参数非齐次伽马过程对锂离子电池退化进行建模的方法。该方法可预测任何电池架构的容量衰减或故障时间，并使用加速因子调整电池拟合退化数据的分布。在电池组级别，使用并联和串联配置的伽马分布变量组合对电池进行建模。将不同热条件下的容量衰减或故障时间的实际值与预测值进行比较，显示相对误差在 1 – 12% 范围内。我们还提出了一种通过分析样本量对估计不同电池组退化的影响来估计建模扩散和退化路径演变所需的最少电池数量的方法。这种采样策略对于降低设计电池组、电池管理系统和电池热管理系统所需的运行模拟的计算成本特别有用。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
文章锂离子电池储能系统的钴供应链和环境生命周期的影响
摘要：在电池储能系统（BESS）中部署的锂离子电池（LIB）可以降低发电部门的碳强度并改善环境可持续性。这项研究的目的是使用生命周期评估（LCA）建模，使用来自同行评审的文献以及公共和私人资源的数据，以量化钴的供应链沿供应链沿供应链量化，这是许多类型的LIB中的关键组成部分。该研究试图了解在生命周期阶段的位置，环境影响最高，从而强调了可以提高自由链供应链可持续性的行动。该LCA的系统边界是摇篮到门的。影响评估遵循食谱中点（H）2016。我们假设一个30年的建模期，并在第3年，第7和14年结束时进行了增强，然后在第21年完全替换。在场景中使用了三个炼油厂（中国，加拿大和芬兰），一系列矿石等级（NMC111，NMC532，NMC532，NMC622，NMC811和NCA），以更好地估计其对生命周期的影响。的见解是，根据与矿石等级的逆权法关系，几乎所有途径的影响都会增加；在中国以外的精炼可以将全球变暖潜力（GWP）降低超过12％； GWP对NCA和其他NMC电池化学中使用的钴的影响分别比NMC111低63％和45-74％。按单分析进行分析，海洋和淡水生态毒性是突出的。对于0.3％的矿石等级，加拿大路线的GWP值以58％至65％的速度降低，而芬兰路线的GWP值则下降了71％至76％。统计分析表明，电池中的钴含量是最高的预测因子（R 2 = 0.988），其次是矿石等级（R 2 = 0.966）和精炼位置（R 2 = 0.766），当分别评估相关性时。这里提出的结果指向可以减少环境负担的地区，因此它们有助于政策和投资决策者。
离子液体，用于...
摘要：认可采用环保生物降解塑料作为对塑料污染规模的回应的措施，这对来自自然的材料的创新产品产生了需求。离子液体（ILS）具有破坏生物聚合物的氢键网络，增加生物聚合物链的迁移率，减少摩擦并产生具有各种媒介和机械性能的材料。由于这些品质，IL被认为是增塑生物聚合物的理想选择，使它们能够满足生物聚合材料的广泛规格。该迷你审查讨论了不同的IL塑料对由各种生物聚合物（例如淀粉，壳聚糖，藻酸盐，纤维素）制成的材料的加工，拉伸强度和弹性的影响，并特别涵盖了IL塑料包装材料和生物医学和成型化学物质的材料。还讨论了针对IL生物聚合物的基于IL的增塑剂中的挑战（成本，规模和生态友好性）和未来的研究方向。
锂离子和锂聚合物电池
请勿以超过其最大安全电压（例如 4.2V）的电压对电池进行充电 - 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿将其放电至低于其最小安全电压（例如 3.0V）- 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿吸收超过电池所能提供的电流（例如约 1-2 C ）- 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿使用超过电池可承受的电流（例如约 1 C ）对电池进行充电 - 通常由任何电池内置保护电路负责，但也可通过调整充电率使用充电器进行设置 请勿在高于或低于特定温度（通常约 0-50 摄氏度）的温度下对电池进行充电 - 有时由充电器处理，但只要充电率合理，通常就不是问题。
紧凑型离子陷阱量子计算
量子信息处理正在从纯粹的学术学科稳步发展，转向整个科学和行业的应用。从基于实验室的，概念验证实验过渡到量子信息处理硬件的稳健，集成的实现是此过程的重要一步。但是，传统实验室设置的性质并不容易扩大系统大小或允许在实验室级环境之外的应用。这种过渡需要克服工程和集成方面的挑战，而无需牺牲实验室实施的最先进绩效。在这里，我们提出了一个19英寸的机架量子计算演示器，基于线性保罗陷阱中的40个CA +光学Qubits，以应对许多此类挑战。我们概述了机械，光学和电气子系统。此外，我们描述了量子计算堆栈的自动化和远程访问组件。我们通过描述与量子计算相关的表征测量结果，包括站点分辨的单量相互作用，以及通过Mølmer-Sørensen相互作用通过两种不同的地址方法提供的Mølmer-Sørensen相互作用进行纠缠。使用此设置，我们生产最大的纠缠的Greenberger-Horne-Zeilinger状态，最多24个离子，而无需使用后选择或误差缓解技术；与公认的常规实验室设置相提并论。