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用于电测量的接触式单模板合成纳米线
为保护环境，最好将导电聚合物封装起来。在模板合成中，将形成的纳米线嵌入模板中，可以保证这一点。最常用的模板是多孔氧化铝膜 [5] 和市售的屏幕过滤器（例如 Nuclepore 和 Poretics 公司的产品），它们是薄聚碳酸酯箔，上面有通过蚀刻核损伤轨迹获得的孔隙 [6]。典型的模板具有高孔隙密度，~ 10 -10 lclcm -2。这使得可以制造几乎相同的纳米线的大型组件，非常适合测量磁性 [7] 和光学 [8] 特性。与这些测量相比，由于测量灵敏度有限，需要大型组件，而电测量最好在一根纳米线上进行。就电学性质而言，模板合成有望成为一种有效的方法：人们已经研究了由周期性堆叠的磁性多层组成的高纵横比纳米线[9]。另一方面，Cai 和 Martin [3] 报道了模板合成的复合材料具有惊人的尺寸依赖性。无论哪种情况，都缺乏一种可靠的方法，可以电处理单个纳米线。
2018年世界经济形势与展望
Andrea Grozdanic、Arend Janssen、Shanlin Jin（实习生）、Leah C. Kennedy、Matthias Kempf、Poh Lynn Ng、Ingo Pitterle、Michał Podolski、Gabe Scelta、Krishnan Sharma、Shari Spiegel、Nancy Settecasi、Anya Thomas、Alexander Trepelkov 、泰特·韦恩、塞巴斯蒂安·维加拉和山本康久来自联合国/经社部；来自贸发会议的 Bruno Antunes、Stefan Csordas、Taisuke Ito、Mina Mashayekhi、Nicolas Maystre、Janvier D. Nkurunziza、Bonapas Onguglo 和 Julia Seiermann；来自 ECA 的 Yesuf Mohammednur Awel、Hopestone Chavula、Adam Elhiraika、Khaled Hussein、Allan Mukungu、Sidzanbnoma Nadia Denise Ouedraogo；来自欧洲经委会的何塞·帕拉辛 (José Palacín)；来自拉加经委会的 Claudia De Camino、Michael Hanni、Esteban Pérez-Caldentey、Ramón Pineda、Daniel Titelman、Cecilia Vera、Jurgen Weller；来自亚太经社会的 Hamza Ali Malik、Jose Antonio Pedrosa Garcia、Sara Holttinen、Jeong-Dae Lee、Kiatkanid Pongpanich 和 Vatcharin Sirimaneetham；来自西亚经社会的 Seung-Jin Baek、Moctar Mohamed El Hacene、Mohamed Hedi Bchir 和 Ahram Han；来自 UNWTO 的 Michel Julian、John Kester 和 Javier Ruescas；来自 UN-OHRLLS 的 Miniva Chibuye；来自国际劳工组织的 Sheena Yoon、Stefan Kühn 和 Steven Tobin 得到了正式认可。
FY-24 IWC O4 里程碑和领导力屏幕板 (#24-426)
希尔 布兰登 亚历山大 1810 霍弗 卢卡斯 迈克尔 1810 伊巴拉 克林顿 瑞娜 1810 科汉斯基 克里斯托弗 E 1810 昆茨 约书亚 M 1810 兰斯顿 迈克尔 W JR 1810 莱维顿 梅丽莎 C 1810 马尔多纳多德尔里奥 杰里米 1810 麦克马洪 帕特里克 里德 1810 门萨 雷蒙德 阿瑟 1810 迈耶 迈克尔 亚伦 1810 米达尔 杰弗里 约翰 1810 米勒 丹尼尔 布莱克 1810 米娜 亚伯拉 拉乌夫 1810 缪斯 奥黛丽 克里斯蒂娜 1810 阮 斯蒂芬 当 1810 乌布雷 杰拉尔德 J III 1810 POINDEXTER ZACHARY A 1810 PUCKETT JONATHAN DAVID 1810 RICHARDS NAYOMIE DAUNA 1810 RIDER MICALA ANN 1810 RIES JEFFREY SCOTT 1810 ROBINSON FREDRICK B 1810 ROSCOE LAQUITA LAVERNE 1810 SCHIMEK BENJAMIN R 1810 SCHISLER JOSHUA JAMES 1810 SCHWARTZ KAITLYN O 1810 SEVILLAPARRA JULIAN H 1810 SURBECK BOE WAYNE 1810 THIBOU JUSTIN DAVID 1810 UPTON JERMAINE EDWARD 1810 VALLADARES CHRISTINA M 1810 VANORDER ROBERT HENRY 1810 VIELMA胡安·P 1810 瓦德林顿·威廉 C 1810 扎尔斯基·托马斯 JAN 1810 蔡瑟·约瑟夫·迈克尔 1810
社区获得性延伸疾病的人口结构...
抗生素耐药性是一个全球性的健康问题，其中产超广谱 β -内酰胺酶的大肠杆菌 (ESBL-Ec) 和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA) 尤其令人担忧。对从社区中分离出的细菌进行全基因组测序分析对于了解这些多重耐药细菌的传播至关重要。我们的主要目标是确定在法国某个社区环境中分离出的临床 ESBL-Ec 和 MRSA 的种群结构。为此，我们从勃艮第-弗朗什-孔泰地区 6 家私人医学生物实验室的 23 个地点收集了分离株。使用 Illumina 技术对 190 个 ESBL-Ec 和 67 个 MRSA 进行了测序。进行了基因组分析以确定细菌分型、抗生素耐药基因、金属耐药基因以及毒力基因的存在。分析显示，ST131 是该地区的主要 ESBL-Ec 克隆，占 ESBL-Ec 分离株的 42.1%。bla CTX-M 基因占 bla ESBL 的 98%，其中大多数是 bla CTX-M-15 (53.9%)。MRSA 群体主要由 CC8 (50.7%) 和 CC5 (38.8%) 克隆复合体组成。有趣的是，我们发现 MRSA 群体中锌抗性基因 czrC 的流行率为 40%。我们观察到法国地区城市和农村地区的 ESBL-Ec 或 MRSA 群体没有差异，这表明人口密度或农村环境没有影响。
子宫内膜异位症和子宫肌症：长凳到床边
方法：患有腺瘤家族史的女性由于治疗异常的子宫出血而接受了子宫切除术。从外周血中分离出的基因组DNA在Illuina NextSeq 550系统上受到WES的影响，并利用扭曲综合外显子套件。生物信息学分析是在Genomize SEQ平台（https://seq.genomize.com）上进行的。候选基因从GWAS（基因组 - 韦德联合研究），NGS（下一代测序）和用于子宫腺癌及其紧密相关的子宫内膜异位症的功能研究都用于编译基因面板。平行滤波，以搜索基因面板中的稀有变体和WES数据中的新型变体。使用该平台的房屋等位基因频率来实现新奇人口的决定，该频率包括来自Turkiye的15,000个外显子组序列，患有不同的疾病。此外，根据疾病发病机理的功能相关性，优先考虑新的基因。使用ACMG（美国医学遗传学）指南以及临床数据库的致病性评分确定了用于疾病相关基因的数据库，而在新型变体评分中，使用了硅预测工具。对于新型候选人，仅致病性，可能的致病性和不确定意义的变体被视为腺瘤的候选变体。
超级电容器纤维素/碳纳米管复合柔性电极研究进展
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es8d588 纤维素/碳纳米管复合柔性电极在超级电容器中的研究进展 孙哲1 齐厚娟1 陈曼慧1 郭斯通1 黄占华1,* Srihari Maganti2 Vignesh Murugadoss3 黄米娜2,3 郭占虎2,* 摘要 如今，对可穿戴、便携、可折叠的小型电子产品和人机交互界面设备的需求日益增加。因此，超级电容器由于其能量/功率密度高、充放电过程快、循环寿命长等优点，作为储能装置得到了广泛的研究。其中柔性电极材料是提升超级电容器性能的关键成分。纤维素作为一种天然柔性材料，具有成本低、来源广泛、可再生、机械性能强等特点，被用作电极的柔性基底或模板。为了提高纤维素基柔性电极的导电性和优异的电化学性能，将具有高导电性、良好的热稳定性和化学稳定性以及独特内部结构的碳纳米管（CNT）集成到纤维素基柔性电极中，制备出具有高能量/功率密度和长循环寿命性能的柔性超级电容器用纤维素/CNT基柔性电极。本文主要针对纤维素/CNT进行综述，着重总结了用于超级电容器的纤维素/CNT基复合柔性电极的组成、制备和机理，并讨论了纤维素/CNT基复合柔性电极目前面临的挑战和前景。
通过益生菌和植物提取物的协同作用对乳化食品和化妆品的生物保存：佛朗哥 - 布尔加里的透视
Georgi Kostov 1，Rositsa Denkova-Kostova 2，Zapryana Denkova 3，Nenko Nenov 4，Nenko Nenov 4，Vesela Shopska 1，Mina Dzhivoderova-Zarcheva 5，Desislava Teneva 6，Desislava Teneva Teneva Teneva 6，Bogdan Goranov 7 ，纳迪亚·奥拉哈尔（Nadia Oulahal）8，佛罗伦萨胡森10，伊夫·沃切10，帕斯卡·德格雷夫8✉1葡萄酒和啤酒技术系； 2生物化学和分子生物学系； 3微生物学系； 4工业热技术部； 5烟草，糖和植物精油技术系，食品技术大学，马里茨大道26号，保加利亚Plovdiv 4002； 6实验室生物学活性物质 - Plovdiv，有机化学研究所，与植物化学中心，保加利亚科学学院，139 Ruski Boulevard。; 4000 Plovdiv，保加利亚； 7实验室LB LICT BASS Ltd.，154 Vasil Aprilov Boulevard，4000，Plovdiv，保加利亚； 8 Univ Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, ISARA Lyon, Laboratoire de Bioingéniérie et Dynamique Microbienne aux Interfaces Alimentaires (BioDyMIA, EA n°3733), IUT Lyon 1 - Département de Génie Biologique, technopole Alimentec, rue Henri de Boissieu, 01000 Bourg en Bresse, 法国; 9 Univ Lyon，Claude Bernard Lyon Univer，Isara Lyon，Laboratoire deBioingéniérieet Dynamique Microbienne Aux接口Alimentaires（Biodymia，Ea n°3733），Isara Lyon，23 Rue Jean Baldassini，69007 Lyon，France; 10大学。Bourgogne Franche-Comté，Agrosup Dijon，Pam（ProcédésAlimentaireset Microbiologiques）umr a 02.102，21000 dijon，法国摘要摘要
出生缺陷监视
for their technical input in the preparation of this quick referencebook, we woulLd like to acknowledge the staff of the NCBDDD, ICBDSR and who, particularly the following individuals (in alphabethical order): Mrs f arena, d f arejanjan, d f arejan, d f arejan, Azofeifa, Dr Robert J Berry, Dr Jan Ties Boerma, Dr Lorenzo Botto, Dr Marie Noel Brune Drisse, MS Grace Davis, Dr Margaret Davis, Dr Luz Maria De-Reg, Dr Pablo Duran, Ms Alissa Eckert, Dr Jaimthkamp, Dr Alina Flores, Dr Alina Flor Filimina Gomes, Dr Boris Groisman, Mr Dan J Higgins, Dr Margaret Honein, Ms Jennifer Hulsey, Dr Vijaya Kancherla, Ms Christina Kilgo，Eve Lakritz博士，Ornella Lincetto博士，Cara Mai博士，Elizabeth Mary Mason博士，Pierpaolo Mastroiacovo博士，Mario Merialiacovo博士，Mario Merialiadi博士，Cynthia Moore博士，Allisyn Moran博士，Allisyn Moran博士，Josen Morinare博士，Joseph Mulinare博士，Joseph Murguia Murguia de sierra，Dr Richare，Dr pate patel，Dr pate pate Nelangi Pinto，Vladimir博士B Poznyak，Drsrid Rabes，Drozaghi，Drozaghi。 Nathalie Roos，Jorge Rosenthal博士，Csaba Siffel博士，Haley Smith-Sheed博士，Joseph Snieze博士，Metchen Stevens博士，Melaneen Temmerman博士，Diana Valencia女士，Claudia Vallozzi博士，Claudia Vallozzi博士，Severin Von Xylander博士，Severin Von Xylander和Severin Von Xylander，
通过机器学习对工业设备故障的检测和预测
条件监测盟友的预测维护行业所使用的设备避免了称为纠正措施的维护，这反过来又可能造成严重的经济损失。使用行业概念4.0作为人工智能来预测和检测此类设备中的故障，从而增加了系统挑战。这项工作着重于应用机器学习技术，例如支持向量机（SVM），随机森林，最近的KNN-LITTLITER（KNN），多层Perptron（MLP），线性回归等，以预测和检测两种工业设备的故障，旨在比较这些技术的性能。根据传感器收集的数据，使用了该设备的工业齿轮箱，用于该设备，使用监督的分类算法来检测可能的故障。获得的最佳结果是使用SVM和MLP算法。第二个工业设备是一种工业切割刀片，因为使用该设备有监督的算法，这种方法与第一种方法不同，因为可以预见的数据是传感器的数值，所执行的最佳预测是使用线性回归的算法。