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Fives的技术是第一个可再生能源的核心
在工业规模上的储存项目已由中国公司中国公司中国公司选择了为低温设备供应，作为最大的可再生能源存储项目的一部分。全球工业规模的第1个项目由中国西北部的古尔穆德（Golmud）地区安装在中国西北部的古尔穆德（Golmud）地区，并计划在2024年底委托。这是使用Laes技术（液体空气储能）在工业规模上进行世界上第一个项目。该设备将存储60MW的太阳能，该能源将被重新分配到电网中，以驱动该地区行业和房屋的需求。该飞行员旨在与中国股票存储技术公司在全球范围内开发，该公司将成为大规模长期储能市场的领导者，尤其是由于Fives的支持。fives彻底改变了替代能量的替代能量的使用是由风，太阳能或液压等替代电流产生的。主要优点是它们100％脱碳，但对制造商的不便是：一旦生产，它们几乎需要立即使用。Laes Technology是目前用于存储替代能量的锂离子电池的有效且可持续的选择。是Laes技术的核心，由五杆提供的6架热交换器将液体储存产生的太阳能所需的空气，因此可以在给定时间释放。这些热交换器是在法国东部的Golbey的Fives的研讨会上生产的。“这个雄心勃勃的项目是五个五个能力支持行业变化和脱碳能源的出现的证据。五年以上的低温技术领导者五年设计的关键设备以优化客户的性能并减少CO 2。“储能市场为新应用提供了巨大的机会，而Laes技术似乎是更可持续的世界的最有效解决方案。我们很乐意与五个突破项目合作，这将使Laes领域最大的示范项目建立，也是全球规模上最大的储能项目。”宣布智凯储能技术有限公司的首席科学家Wei Ji博士
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合