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以 CO2 还原为例的电催化描述模型的优势与缺陷
为了研究 PTFE 膜上合金膜化学组成的形貌和空间分布，进行了电子显微镜检查。SEM 图像表明 AuAg、AuPd 和 AgPd 二元合金膜共形沉积在 PTFE 膜上，保持了 GDE 的纤维性质（图 1c 左图和补充图 1）。此外，所有合金膜在不同成分中都表现出相似的形貌。对由 Au、Ag 和 Pd 组成的每种二元合金的 SEM-EDS 分析表明，所有金属均匀分布在 PTFE 膜上，没有明显的二次相沉淀。横截面透射电子显微镜-能量色散谱 (TEM-EDS) 图像也证实了 Au 3 Ag 1 Pd 3 催化剂的形成，整个膜厚度具有均匀的化学组成（图 1d）。
第二章：碳市场参与：机会，挑战和陷阱
最不发达国家的标准，分别于2008年和2009年开始发行碳信用额。自愿碳市场的LDC托管缓解项目的第一批碳信用额于2009年从柬埔寨的Cookstoves项目发行。1在2010年，从8个LDC的缓解项目中发行了碳信用额，到2014年的数量上升至16个。 和到2024年4月，在45个LDC中，有38个是托管已发行碳信用额的缓解项目。 在整个发展中国家主办的该项目总信贷中发出的减免项目的信贷份额一直在上升，从2013年累计发行的信用额的5％到2023年的23％。1在2010年，从8个LDC的缓解项目中发行了碳信用额，到2014年的数量上升至16个。和到2024年4月，在45个LDC中，有38个是托管已发行碳信用额的缓解项目。在整个发展中国家主办的该项目总信贷中发出的减免项目的信贷份额一直在上升，从2013年累计发行的信用额的5％到2023年的23％。此外，6个LDC，即孟加拉国，柬埔寨，刚果民主共和国，马拉维，乌干达和赞比亚，是发行贷方数量最多的前20名发展中国家之一。
KSHV（HHV8）疫苗：新型抗癌疫苗的前景和潜在缺陷
引言要跟进“癌症登月计划”的成功，就需要实用、新颖、有效的抗癌预防和治疗方法 1 。这一认识尚未得到广泛认可，但大约六分之一的人类癌症病例是由七种病毒引起的，每年造成超过一百万人死亡 2 。几十年前开发的针对人乳头瘤病毒 (HPV) 3 和乙型肝炎病毒 (HBV) 4 的预防性疫苗揭示了简单接种疫苗可有效减轻癌症负担。虽然这两种疫苗在全球公共卫生领域取得了巨大的成功，但令人惊讶的是，整个癌症研究界在将这些成果扩展到预防或治疗其他病毒性癌症方面却进展甚微。SARS-CoV-2 疫苗的快速成功开发迫使我们重新审视这个问题。 2021 年 10 月，美国国家癌症研究所艾滋病毒和艾滋病相关恶性肿瘤办公室组织了一场公开会议，有 100 多名专家和利益相关者参加，讨论疫苗控制卡波西肉瘤疱疹病毒 (KSHV)，又称人类疱疹病毒 8 (HHV8) 的可行性。这是首次探讨全球 KSHV 癌症负担并提出 KSHV 疫苗是否以及如何成为研究和公共卫生优先事项的问题的会议。目前，尚无完善的 KSHV 候选疫苗，KSHV 疫苗接种研究的资金也很少。这次会议讨论了有关 KSHV 癌症和疫苗的关键问题：KSHV 造成的癌症负担是什么？如果开发出有效的疫苗，谁应该接种疫苗？有效的疫苗是通过提供杀菌免疫来预防，还是通过控制感染后的病毒癌症来治疗？
递延税款 - 首席财务官避免陷阱的指南
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c urrent o小齿轮人工智能用于地理萎缩：珍珠和陷阱
最近的发现最近的文献显示了在AI系统开发中的实质性进步，以分割多模式视网膜图像的GA病变，包括彩色眼底摄影（CFP），眼底自动荧光（FAF）和光学相干性层析成像（OCT），为筛查和早期诊断提供创新的解决方案。，OCT的高分辨率和3D-Nature为训练和验证新算法提供了最佳数据来源。在新认可的GA疗法的背景下，使用AI来衡量进展，这表明AI方法很快对于患者管理是必不可少的。迄今为止，尽管已经报告了许多AI模型，但它们在现实世界中的实现才刚刚开始。目的是使基于AI的个性化治疗的好处可访问和深远。
功能性磁共振成像超扫描在社会互动研究中的前景与缺陷
图 2 神经科学家研究社交互动的不同方式以及每种方式的好处。在每个子图中，至少测量一个人的大脑活动；这里，我们有 fMRI，但也可以采用其他方法（脑电图、功能性近红外光谱）(a) 单人扫描，单向互动：要么被扫描的个体从另一个人那里接收输入但不能回应（例如，当作为观众听故事时），要么被扫描的个体与其伴侣交流但伴侣不能回应（例如，当给观众讲故事时）。这些方法捕捉社交互动的单方面 (b) 单人扫描，双向互动：被扫描的个体与未被扫描的另一个人进行实时互动（他们可以在扫描室外或与参与者一起在扫描室内）。(c) 超扫描，双向互动：两个或多个互动伙伴在互动时同时接受扫描。有关可通过超级扫描专门解决的示例问题，请参阅表 1
开发用于预测心血管疾病的机器学习模型的陷阱：挑战和解决方案
近年来，人工智能（AI）的爆炸性发展已被广泛应用于医疗保健领域。作为一种典型的AI技术，机器学习模型已经通过利用大量医疗数据进行培训和优化，在预测心血管疾病方面具有很大的潜力，预计这对降低心血管疾病的发病率和死亡率起着至关重要的作用。尽管该领域已成为研究热点，但研究人员仍需要密切关注许多陷阱。这些陷阱可能会影响研究模型的预测性能，可信度，可靠性和可重复性，最终降低了研究的价值并影响临床应用的前景。因此，在实施研究之前，识别和避免这些陷阱是一项至关重要的任务。但是，目前缺乏有关此主题的全面摘要。This viewpoint aims to analyze the existing problems in terms of data quality, data set characteristics, model design, and statistical methods, as well as clinical implications, and provide possible solutions to these problems, such as gathering objective data, improving training, repeating measurements, increasing sample size, preventing overfitting using statistical methods, using specific AI algorithms to address targeted issues, standardizing outcomes and evaluation criteria, and enhancing fairness and可复制性，目的是向研究人员，算法开发人员，政策制定者和临床从业人员提供参考和帮助。
超越锂离子：电动汽车的Byd刀片电池的承诺和陷阱
摘要。带电池的电动汽车已经开始对当今的汽车行业产生重大影响。与电池制造商一起，汽车制造商正在为电动汽车开发新的电池设计，并密切关注诸如储能储能，建筑质量，安全性，FF订单和电池性能等细节。中国汽车制造商在2020年开发了Byd Blade Battery（Byd）。它是带有棱柱形细胞的磷酸锂（LFP）电池，其能量密度为165 WH / kg，能量密度包为140WH / kg。本文与其他电池模型，模型架构，指甲穿透实验的安全性以及与其他替代方案的成本比较相比，简要审查了Byd Blade电池的性能。
在儿童和青少年心理学中，常见的陷阱以及如何避免它们：第一部分
1 Centre for Innovation in Mental Health, School of Psychology, Faculty of Environmental and Life Sciences, University of Southampton, Southampton, UK 2 Solent NHS Trust, Southampton, UK 3 Hassenfeld Children's Hospital at NYU Langone, New York University Child Study Center, New York City, NY, USA 4 DiMePRe-J-Department of Precision and Regenerative Medicine-Jonic Area, University of Bari “ Aldo Moro”，意大利Bari 5 UCL药房，英国伦敦6东伦敦基金会NHS Trust，英国贝德福德郡7国家专家诊所，患有OCD，BDD及其相关疾病的年轻人，南伦敦和莫德斯利NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS基金会信托 Health (NIHR) MindTech Medtech Co- operative, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 10 NIHR Nottingham Biomedical Research Centre, Mental Health & Technology Theme, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 11 Department of Child and Adolescent Psychiatry, Institute of Psychiatry and Mental Health, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, IiSGM, CIBERSAM, ISCIII, School of Medicine,合格，马德里，西班牙