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电极粘附强度对锂离子电池的影响
图1。锂离子电池示意图（来源：研究门）...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................电池生产过程（来源：研究门）.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................锂离子的能量密度（Park，2012）........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Thick Electrode Schematic (Source: 24M) ................................................................... 14 Figure 5.Thick Electrode Transport Distance (Source: Research Gate) ...................................... 15 Figure 6.新颖的厚电极（来源：Kuang，2019）.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Crack Formed Thick Electrode Schematic .................................................................... 16 Figure 8.厚电极中的机械分层（来源：Lee，2018年）............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 17图9。Preliminary Experiment: Cycle Test ............................................................................. 21 Figure 10.Preliminary Experiment: Rate Capability Test ............................................................ 21 Figure 11.Thinky ARV-310 Planetary Centrifugal Vacuum Mixer ............................................ 22 Figure 12.Slurry Coating Process ................................................................................................ 24 Figure 13.Doctor Blade (MTI Corp.) ........................................................................................... 24 Figure 14.基板：电压与Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.粘合剂化学样品........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 36图27。剥离测试示意图............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 38图28。Tensile Strength machine and Test Set-Up ................................................................. 38 Figure 29.Sample Output from Peel Test .................................................................................... 40 Figure 31.果皮测试结果........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 41图32。Substrate: Discharge Capacity vs. C-Rate Graph ........................................................ 43 Figure 33.特定容量图................................................................................................................................................................... 44图34。Thickness: Discharge Capacity vs. C-Rate Graph ...................................................... 45 Figure 35.厚度：电压与Specific Capacity Graph ........................................................ 46 Figure 36.粘合剂：排放能力与C-rate图..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 47
分子药理学 阿尔伯特爱因斯坦医学院
分子药理学 - 主要教师 姓名 职称 地点 电话 Praveen Agrawal 助理教授 Forchheimer 231 2604 Michael Aschner 教授 Forchheimer 209 2317 Jonathan M. Backer 教授/系主任 Forchheimer 230 2153 Dongsheng Cai 教授 Forchheimer 216 2426 Eugen Dhimolea 助理教授 Forchheimer 248 4121 Matthew J. Gamble 教授 Golding 202 2942 Louis Hodgson 教授 Price Center 217 1027 Derek M. Huffman 教授 Golding 201 4278 Pabitra Parua 助理教授 Forchheimer 236 4284 David Sharp 教授 Ullmann 223 3463 Kamini Singh 助理教授 Golding 203 2466 分子药理学 -二级教师 姓名 职称 地点 电话 Michael D. Brenowitz 教授 Forchheimer 311 3179 Edward Chu 教授 Chanin 209 2302 Kelvin Davies 教授 Forchheimer 742 3201 Young-Hwan Jo 教授 Forchheimer 511 2987 Marina Konopleva 教授 Ullmann 915 4068 Chaoyuan Kuang 助理教授 Chanin 628 2594 Sridhar Mani 教授 Chanin 302-D1 2871 Hayley McDaid 副教授 Forchheimer 223 8829 Jeffrey E. Pessin 教授 Price 中心 375 1029 Gaetano Santulli 副教授 Forchheimer 529 3637 Edward L. Schwartz 教授 Block 614 8864 Kosaku Shinoda 助理教授 Price 中心 355 1189 Sylvia O. Suadicani 教授 Forchheimer 744 3225 Mia M. Thi 副教授 Golding 101 3460 分子药理学 - 讲师/职员科学家
使用患者衍生的多能干细胞
Yuanyuan Qin 1* , Parth Chhetri 1* , Elizabeth Theusch 1* , Grace Lim 1 , Sheila Teker 1 , Yu-Lin Kuang 1 , Shahrbanoo Keshavarz Aziziraftar 2 , Mohammad Hossein Mehraban 2 , Antonio Munoz-Howell 1 , Varun Saxena 3 , Dounia Le Guillou 4 , Aras N. Mattis 2,5,6，Jacquelyn J. Maher 4,5，Marisa W. Merisa W. 1,5,7 1加利福尼亚大学旧金山分校儿科学系2加利福尼亚州旧金山3 Kaiser Southerente Southerente Southerente South San Francisco San San Francisco Uncilent of California San San Francisco 5 Ucsf live of Cactornia of Cactornia Medicine and Stem Cell Research, University of California San Francisco 7 Institute of Human Genetics, University of California, San Francisco *Contributed equally Corresponding Author : Marisa Medina 5700 Martin Luther King Jr. Way Oakland, CA 94609 Marisa.medina@ucsf.edu Keywords : Functional lipid assessment, MASLD cohorts, precision medicine, individual susceptibility, patient-derived IPSC，MASLD预防策略电子单词计数：2000个数字和表数：2利益冲突陈述：ANM是Biomarin Pharmaceuticals，Pliant Therapeutics，Regeneron Pharmaceuticals和Hepatx的顾问。财政支持声明：这项工作得到了CIRM DISC2-12358（MWM，ANM），NIH R01 DK130391（MWM，ANM），NIH R01 DK132129（ANM），ANM），以及由Sandler Fundation的部分资金，由Sandler Fundation（MANM）（MMWMWM）（MMWMWM）资助。通过CIRM IT1-06563（JJM），R21DK118380（JJM）和UCSF肝脏中心P30 DK026743提供了。。作者贡献概念化 - MWM方法论 - AMH，VS验证 - GL正式分析 - MWM，YQ，GL，ET调查 - YQ，PC，PC，GL，ST，ST，YK Resources - SKA，MHM，MHM，DLG，ANM，ANM，JJM，JJM
创伤后应激障碍动物模型中的钾通道：机械和治疗意义
频道，导致兴奋性和超极化降低。当代分类基于其亚基组成，跨膜域的数量和功能特性，识别K +通道的三到五个亚型的任何地方。四个最广泛认识的亚型是：（a）电压门控k通道（k v），（b）钙（Ca ++）激活的K通道（k CA），（c）内部矫正K通道（K IR）和（d）两孔域K通道（k 2p）。除此之外，还有一些由特定分子激活的配体K通道，例如环状核苷酸（Kuang等，2015）。k +通道在几个大脑区域都高度表达，包括额叶皮层，基底神经节，海马和杏仁核，在那里它们影响神经元填充，发射器释放和神经可塑性。涉及大脑中K +通道相关突变的孟德尔疾病与发育延迟，癫痫和症状有关，表明焦虑，多动症和自闭症谱系障碍（Alam等，2023）。这使研究人员研究了K +通道功能对非芒德尔精神病综合症的可能贡献。此类研究发现了精神分裂症，抑郁症和自闭症谱系障碍中K +通道活性改变的可能证据。这增加了旨在调节这些通道功能的新型治疗方法的可能性（Vukadinovic和Rosenzweig，2012; Cheng等，2021; Meshkat等，2024）。最近的研究强调了K +通道在与焦虑和恐惧相关的过程中的重要性。在动物模型中，已经发现K V通道在恐惧条件和类似焦虑的行为中起着关键作用（Stubbendor Q.等，2023； Page and Coutellier，2024）。在人类中，编码K V和K IR通道亚基的基因中的多态性与青年人的焦虑症脆弱性有关（Thapaliya等，2023）。本文研究了最近的翻译证据，暗示了创伤后应激障碍发病机理中K +通道功能的变化。
我的江博士博士 div>
C88 @liu，Z.，Dou，G.，@tan，Z.，Tian，Y.，Jiang，M。“通过机器学习，迈向更安全的大型语言模型”，在计算语言学协会年度会议（ACL）的年度会议中，2024年，2024年。C87 Sun，L。和许多其他包括Jiang，M的M。“ Trustllm：大语言模型中的可信赖性”，在国际马克内斯学习会议论文集（ICML），2024年。（位置纸）C86 Qin，R.，Xia，J.，Jia，Z.，Jiang，M.，Abbasi，A.，Zhou，P.，Hu，J.，Shi，Shi，Y。“在设计自动化会议会议论文集（DAC），2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C85 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“指导大型语言模型以识别和忽略无关紧要的条件”，在计算语言学协会（NAACL）的年度会议论文集，2024年。C84 *Kuang，Y.，Lin，H.，Jiang，M。“ OpenFMNAV：通过视觉语言基础模型进行开放设定的零射击对象导航”，在北美北美分会的北美北美会议的结果（NAACL）（NAACL）（NAACL）的发现中C83 @Wu，Z.，Jiang，M.，Shen，C。“在AAAI人工智能会议论文集（AAAI），2024年，（接受率23.8％= 2342/9862）C82 @yu，M.，@zhang，Z.， @yu，W.，Jiang，M。“比较推理的预培训语言模型”（口头演示）C81 @yu，W.，Jiang，M.，Clark，P.，Sabharwal，A。（海报）“ IFQA：一个用于反事实前提下回答的开放域问题的数据集”，在自然语言处理经验方法会议（EMNLP）中的研究中，2023年。(Selected for Outstanding Paper Award ) C80 @Zhang, Z., Wang, S., @Yu, W., Xu, Y., Iter, D., @Zeng, Q., Liu, Y., Zhu, C., Jiang, M. “Auto-Instruct: Automatic Instruction Generation and Ranking for Black-Box Language Models”, in Findings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023.c79 @liu，G.，@inae，E.，@zhao，T.，Xu，J.，Luo，T。，Jiang，M。“以数据为中心的数据以数据为中心的图形学习具有扩散模型”（ACCEPTAS率26.1％= 3222/12343）C78 @liu，G.，@zhao，t.，@inae，E.，Luo，T.（接受率22.1％= 313/1416）C77 @ziems，N.， @yu，W。，@zhang，Z.C76 @liu，G.，Jiang，M。“解释与反事实的AI信息的入侵检测”，在IEEE国际委员会通信会议论文集（InfoCom），2023年。