1人类遗传学系,麦吉尔大学,蒙特利尔,QC H3A 0C7,加拿大2个基因组医学中心,京都大学研究生院,京都大学606-8507,日本3数字技术研究中心,加拿大国家研究委员会,渥太华,渥太华,K1K 4P7,加拿大4P7,Indure prantublorator and Inderipic suplorator and Indiator lip lip lip lip lip lip。渥太华的渥太华,位于加拿大的K1H 8M5,5年生物化学系,微生物学和免疫学系和渥太华系统生物学研究所,渥太华大学,渥太华大学,K1H 8M5,加拿大6 Terrence Donnelly Donnelly Donnelly Center of Cancase ot toronto,MORONTO,MORONTO,MORONTO,MORONTO,MORONTO,MOLONTO,MOLONTO,MOLONTO,MOLONTO,MORENT,MORONT,MOLONT,MORONT,MOLONTO,MORONT,MORONTICT,M5S,M5S,M5S,M5S,M5 of Toronto, Toronto, ON M5S 3E1, Canada 8 Institute of Parasitology, McGill University, Montreal, QC H9X 3V9, Canada 9 Department of Cellular and Molecular Medicine, University of Ottawa Brain and Mind Research Institute, Ottawa, ON K1H 8M5, Canada 10 Department of Chemistry and Biomolecular Sciences, Centre for Catalysis Research and Innovation, University of Ottawa,渥太华,在加拿大的K1N 6N5上,相应的作者。数字技术研究中心,国家研究委员会,渥太华蒙特利尔路1200号,加拿大K1K 4P7。电子邮件:Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca(M.C.-C。)和渥太华大学生物化学,微生物学和免疫学系,451 Smyth Rd,Ottawa,Ottawa,Ottawa,Ottawa,K1H 8M5,加拿大。 电子邮件:sbennet@uottawa.ca(S.A.L.B。) †同等贡献。 副编辑:guqiang yu电子邮件:Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca(M.C.-C。)和渥太华大学生物化学,微生物学和免疫学系,451 Smyth Rd,Ottawa,Ottawa,Ottawa,Ottawa,K1H 8M5,加拿大。电子邮件:sbennet@uottawa.ca(S.A.L.B。) †同等贡献。 副编辑:guqiang yu电子邮件:sbennet@uottawa.ca(S.A.L.B。)†同等贡献。副编辑:guqiang yu
插入中包含的插补方法均已先前已开发,测试和广泛使用(Chilimoniuk等人。2024; Hastie等。2000; Pantanowitz和Marwala,2009年; Stekhoven等。2011; Troyanskaya等。2001; van Buuren等。 1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler,2017年)。 如果在分析中选择了优化,则植入确定不同方法的插补错误率,并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中,对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级:完全随机丢失(MCAR),而不是随机丢失(MNAR),而在随机(MAR)中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2001; van Buuren等。1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler,2017年)。 如果在分析中选择了优化,则植入确定不同方法的插补错误率,并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中,对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级:完全随机丢失(MCAR),而不是随机丢失(MNAR),而在随机(MAR)中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。1999; van Buuren等。2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler,2017年)。 如果在分析中选择了优化,则植入确定不同方法的插补错误率,并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中,对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级:完全随机丢失(MCAR),而不是随机丢失(MNAR),而在随机(MAR)中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2006; van Buuren等。2011; Wright和Ziegler,2017年)。如果在分析中选择了优化,则植入确定不同方法的插补错误率,并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中,对给定数据集的插补的最佳方法进行。确定了三种不同类型的丢失的误差级:完全随机丢失(MCAR),而不是随机丢失(MNAR),而在随机(MAR)中丢失。优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。
利用病毒依赖对宿主途径的病毒疾病造成了巨大的个人,社会和经济困扰。艾滋病毒已在全球范围内造成近4000万人死亡,每年融合了一种病毒(IAV),每年造成数十万次呼吸道死亡,近3亿人患有全球丙型肝炎病毒(HCV)。严重的急性呼吸综合症冠状病毒2(SARS-COV-2)是SARS-COV,H1N1 Infuenza病毒,中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-COV),MERS-COV(MERS-COV),EBOLA病毒,Ebola病毒和Zika Virus之后,是21世纪的最新严重病毒爆发。许多特有病毒吸引了巨大的投资用于药物开发,其中几种疾病现在可以治疗,艾滋病毒和HCV是特殊的成功案例。然而,零星的研究病毒爆发显示出反应性药物开发管道的失败,在该管道中开发出具有显着滞后的药物。在SARS-COV-2大流行期间,最初的药物开发工作重点是重新利用先前批准的其他微生物和非微生物疾病的药物,其成功有限[2,3]。鉴于新型药物的开发和批准时间,可能已经有十年的时间要在特定的SARS-COV-2靶向小分子疗法之前广泛使用[4]。幸运的是,SARS-COV-2疫苗的快速发展减少了灾难性影响,并最大程度地减少了生命的丧失。然而,疗法的反应性开发不可避免地会导致疫情早期的社会破坏。这种主张向感染前和感染后药物的广泛工具包的主动开发模型过渡,以允许预防性和治疗性干预[5,6]。
使用 Mn3O4 八面体制备的 Si 掺杂 LiMn2O4 正极材料增强的 LiBs 电化学性能 朱甘 1、秦明泽 1、吴婷婷*、赵孟远、沈燕生、周宇、苏悦、刘云航、郭美梅、李永峰、赵洪远 * 河南科技学院机电工程学院先进材料与电化学技术研究中心,新乡 453003,中国 * 电子邮件:wtingtingwu@163.com (T. Wu),hongyuanzhao@126.com (H. Zhao) 收到:2022 年 3 月 8 日/接受:2022 年 3 月 28 日/发表:2022 年 4 月 5 日 我们提出了一种 Si 掺杂和八面体形貌的共同改性策略来提高 LiMn2O4 的电化学性能。以Mn3O4八面体为锰前驱体,SiO2纳米粒子为硅掺杂剂,采用高温固相法制备了Si掺杂的LiMn2O4样品(LiSi0.05Mn1.95O4八面体)。XRD和SEM表征结果表明,Si4+离子的引入对LiMn2O4固有的尖晶石结构没有产生实质性影响,LiSi0.05Mn1.95O4八面体呈现出相对均匀的粒径分布。在1.0C循环下,LiSi0.05Mn1.95O4八面体比未掺杂的LiMn2O4表现出更高的初始可逆容量。经过 100 次循环后,LiSi 0.05 Mn 1.95 O 4 八面体表现出更好的循环稳定性,容量保持率高达 94.7%。此外,LiSi 0.05 Mn 1.95 O 4 八面体表现出良好的倍率性能和高温循环性能。如此好的电化学性能与 Si 掺杂和八面体形貌的协同改性有很大关系。关键词:LiMn 2 O 4 ;硅掺杂;八面体形貌;Mn 3 O 4 八面体;电化学性能 1. 引言