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普鲁士蓝色模拟CO 3 [CO（CN）6] 2作为锂– Sulfur电池的阴极材料
5宁博海洋学研究所，宁波315832，中国在这项工作中，作者提出了一种新型策略，以通过Nano-Graphene空心球从Prussian Blue Analogue CO（CO 3 [CO（CN）6] 2。使用低成本材料的单锅溶液方法设计用于通过不同温度和前体的HCl蚀刻步骤进行退火来合成阴极。这使该前体制造的Li -S电池感到惊讶，表现出了显着的电荷 - 均电稳定性（570.4 mA H G -1（以1C电流密度为1C）和出色的速率性能（1145.5，717.9，672.5 ma Hg -1 in 0.1，1.0，2.0 Ag -1.0，2.0 Ag -1 ag -1 ag -1 ag -1 restive dys crespenty d pertive of。结果表明，稳定的三维多层空心球结构减轻了硫的体积膨胀，这对多硫化物的吸附产生了重大影响，并抑制了“穿梭效应”。此外，在这种结构中，氮的丰富掺杂产生了许多缺陷和活性位点，从而改善了多硫化物的界面吸附。这是CO 3 [CO（CN）6] 2的富有想象力的应用，充当Li-S电池的阴极材料，该材料提供了一种独特的材料设计方法，可以实现用于Li-S电池的硫阴极的高性能。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
o r i g i n a l r e s a r c h最佳的内脏脂肪区域的最佳临界值，用于预测Ningb
目的：检查在宁波中国2型糖尿病（T2D）患者中预测内脏脂肪面积（VFA）的最佳临界值（VFA）。方法：从2018年3月至2020年1月，总共从Ningbo第一医院的国家标准化代谢疾病管理中心接受了标准化管理的T2D患者中，总共选择了1017名受试者。人口统计和医学信息是通过问卷收集的。使用双重生物电阻抗方法通过内脏脂肪分析仪检查了区域肥胖。结果：总体而言，将769（75.6％）T2D患者定义为具有MetS。与没有MetS相比，MetS患者具有更高的人体测量值和生物标志物。VFA与Mets的危险因素显着相关。进一步的逻辑回归模型表明，在控制相关因素后，VFA与男性（OR = 1.02）和女性（OR = 1.03）（OR = 1.03）（OR = 1.03）（OR = 1.03）的MetS显着相关。接收器 - 操作特征曲线分析表明，男性VFA的最佳截止值为84.7 cm 2，女性为81.1 cm 2预测T2D患者的METS。结论：VFA与MetS相关，可能是T2D患者MetS的独立预测指标。临床试验注册：www.clinicaltrials.gov，编号：NCT03811470。关键字：腹部肥胖，代谢综合征，内脏脂肪区域，2型糖尿病
乐普医疗科技（北京）有限公司第一...
濮忠杰先生、WP Medical Technologies, Inc.、厚德益民（北京）投资管理有限公司、厚德益民（宁波）投资管理有限公司属于中国法律规定的一致行动人。公司其他股东之间不存在关联关系，也不属于《上市公司收购管理办法》（中国证监会令第35号）规定的一致行动人。前10名股东参与融资融券业务情况说明（如有） 无
乐普医疗科技（北京）有限公司 2024 第三...
濮忠杰先生、WP Medical Technologies, Inc.、厚德益民（北京）投资管理有限公司、厚德益民（宁波）投资管理有限公司属于中国法律规定的一致行动人。公司其他股东之间不存在关联关系，也不属于《上市公司收购管理办法》（中国证监会令第35号）规定的一致行动人。前10名股东参与融资融券业务情况说明（如有） 无
聚苯胺包覆的MnV2O6作为阴极的制备……
3 宁波大学材料科学与化学工程学院，新型功能材料与制备科学国家重点实验室基地，浙江宁波 315211 4 池州市中纳材料科技有限公司，安徽省池州市高新技术产业园区永金大道西段 * 电子邮件：chuijing@nbu.edu.cn 收讫日期：2022 年 10 月 8 日/接受日期：2022 年 11 月 24 日/发布日期：2022 年 12 月 27 日 水系锌离子电池 (ZIB) 因其高安全性、低成本和卓越的倍率性能而被公认为新型储能系统。然而，大多数 ZIB 正极表现出较大的电化学极化，这通常是有害的并妨碍电池的稳定循环。在此，我们采用一种复合策略，通过涂覆高分子量有机层来调节 MnV 2 O 6 正极中的极化。 MnV 2 O 6 与高分子量聚苯胺的协同作用,加上电子电导率的提高,加速了锌的存储动力学,使电化学极化趋于狭窄,从而有效提高了水系锌离子电池的电化学性能。赝电容复合正极 MnV 2 O 6 @PANI 在 100 mA g -1 时的平均放电容量为 258.8 mA hg -1,在 1 A g -1 时仍表现出良好的倍率性能,几乎是未改性 MnV 2 O 6 的两倍。关键词:水系锌离子电池;极化;锰钒酸盐;聚苯胺。1.引言
锂电池中单晶Ni富含分层阴极的挑战和方法
Jiangtao Hu 1 , Hongbin Wang 1 , ∗ , Biwei Xiao 2 , ∗ , Pei Liu 1 , Tao Huang 1 , Yongliang Li 1 , Xiangzhong Ren 1 , Qianling Zhang 1 , ∗ , Jianhong Liu 1 , ∗ , Xiaoping Ouyang 3 and Xueliang Sun 4 , 5 , ∗ 1 Graphene Composite Research Center, College of深圳大学化学与环境工程，深圳518060，中国； 2 Grinm（广东）高级材料与技术研究所，佛山528051，中国； 3西安格坦大学材料科学与工程学院，中国411105； 4西安大略大学机械与材料工程系，安大略省N6A 5B9，加拿大和5东部高级研究所，东部技术研究院，宁波315020，中国
电动汽车|中国
我们认为，由于电动汽车销售的增长是非线性的，而且高度依赖于政府政策，因此投资故事比该行业的发展更为复杂。在2020F中，我们预测EV占年度私人乘用车销售额的5％，占出租车总舰队的20％和城市总线总舰队的50％。成功渗透到利基市场可能会使中国电动汽车电池电池市场在2020F的69MWH（RMB1370亿元，ASP = RMB2,000/kWh）中，大于当前全球锂电池市场的规模。我们认为，汽车电气化将为包括电池制造商在内的组件制造商提供更多的机会，而不是为OEM提供。在我们看来，由于短期收入增长，缓慢的汽车销售和丰富估值的潜在下行风险，我们正在降级到中立。我们将HK $ 40.0的价格目标基于SOTP方法。Watg，Tianneng Power，A123，Ningbo Yunsheng和CSR是即将到来的EV主题的新星。
自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。
防扩散制裁总表
中国 06/28/16 于 06/28/18 到期 第 81 卷，第 128 期，2016/07/05 联邦公报 INKSNA Do Best Industry Co., Ltd 中国 06/28/16 于 06/28/18 到期 第 81 卷，第 128 期，2016/07/05 联邦公报 INKSNA Global Holding Group Co. 中国 06/28/16 于 06/28/18 到期 第 81 卷，第 128 期，2016/07/05 联邦公报 INKSNA Jack Qin 中国 06/28/16 于 06/28/18 到期第 81 卷，第 128 期，2016 年 7 月 5 日 联邦公报 INKSNA 李方伟 (又名 Karl Lee) 中国 06/28/16 于 06/28/18 到期 第 81 卷，第 128 期，2016 年 7 月 5 日 联邦公报 INKSNA 宁波嘉禾贸易有限公司