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德国鱼雷和微型潜艇用原电池的发展，
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池，这些电池可以做得很小，由于 Mg-C 电池具有高电流容量，现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而，由于外壳盖中的电流引出困难，导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池，其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上，该管同时用于承载电解质。均匀的
评论 - 萨金特集团 - 多伦多大学
在过去十年中，混合有机无机钙钛矿 (HOIP) 已成为光电子学的重要材料家族。低陷阱密度 1 和长载流子扩散长度 2 – 5 使得太阳能电池的效率超过 20% 6 – 9；接近统一的光致发光量子产率和可调发射使高性能发光二极管 (LED) 能够覆盖可见光和近红外光谱的部分 10 – 12；而大光增益使得脉冲和连续波光泵浦激光的阈值都很低 13 – 17。由于具有高迁移率 18 – 21 和介电常数 22，这些材料也被探索用作光电探测器 23、24。此外，它们的较大 Rashba 分裂 25、26 和较长的自旋寿命 27 – 29 激发了对自旋电子学应用的研究 30 – 32。HOIP 具有灵活的晶体结构和可调节的有机-无机混合成分。这使得可以加入手性配体 33 – 37，从而使钙钛矿可用于手性光电子 38、39、铁电 40 – 42 和手性自旋电子 43、44 应用。
Hassan Man博士候选人，多伦多大学Hassan Man博士候选人，多伦多大学
▪研究用于综合多组分析的机器学习方法，并在小儿髓母细胞瘤中应用，主要由Bo Wang博士监督，并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作，包括自然方法，自然生物技术，细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程（CS 2506），机器学习统计方法（STA2104）和计算生物学的主题：医学人工智能（CSC2431）。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）CGS-D博士学位2022-2025（申请人的最高1％）（105,000美元）。▪接受并参加了牛津机器学习（OXML）2021年暑期学校。
如何引用本文Biaggi N，Potts J，Torres A等。 （2025年3月12日）在
从患者的女儿获得的附带信息显示，在介绍前大约一年，患者退休，搬进了她的住所，并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月，患者经历了他的第一个“情节”，其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷，自发解决。此后不久，他有第二个“情节”，其特征是退出，与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周，患者开始表现出自我抑制，奇异和偏执妄想的迹象，“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听，不吃东西，不睡觉，想整天离开房子留在他的车里。”此外，他表现出异常的行为，例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
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北极地区是对当前气候变化最敏感的领域之一；通过涉及海洋，大气，生物圈，岩石圈和冰圈的连接，它们会响应，放大和驱动地球系统中其他地方的变化，因此，了解它们的作用对于设置可靠的预测气候模型至关重要。尤其是，大气气溶胶通过太阳照射的散射和吸收和作为云凝结核的来源而与气候强烈相互作用。尽管这些过程是众所周知的，但极性区域的气溶胶的定量和定性（气候强迫迹象）受到较大不确定性的影响。主要的不确定性包括相对的云/雪表，反照率以及高纬度处气溶胶的尺寸分布和化学成分的稀缺空间覆盖率。以提高我们对北极气溶胶的尺寸分布，大气负荷和化学成分的了解，自2010年以来，北极地区的连续测量和采样运动正在进行中：Thule（North Greenland）（North Greenland）和NY Alesund（挪威斯瓦尔巴德岛）。在Thule，每天或其他所有样品全年收集的24小时样品
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Multiplicity of stem cell adaptive programs to inflammation and tissue damage in epithelia Chiara Levra Levron 1,2 and Giacomo Dona4 1,2, $ 1 Department of Life Sciences and Systems Biology, University of Turin, Torino, Italy 2 Molecular Biotechnology Center “Guido Tarone”, University of Turin, Torino, Italy $ Correspondence to: giacomo.dona4@unito.it缩写：ife：interfollicular表皮； SCS：干细胞； HF：毛囊； SCC：鳞状细胞癌。抽象细胞Adapta4on使细胞能够改变其对S4Muli的行为。虽然已广泛描述了免疫细胞的ADAP4VE程序，但最近出现的是体内上皮细胞获得记忆。在这里，我们讨论了上皮中的Adapta4ons Iden4，并在提出其分类CA4ON的同时描述了相关的长期后果。上皮干细胞面对炎症，损伤上皮形成了与环境的界面，并在体内cavi4es衬里。它们充当了针对病原体，机械和化学攻击的Protec4ON，并且具有Addi4onal Amporp4ve或分泌角色1。因此，它们的行为是障碍，不断地感知，反应并适应外部和内部信号，表明它们遇到2,3。值得注意的是，在上皮的几个细胞室内，SCS表现出显着的PLAS4CITIS，响应损害，inflamma4ON和癌症，强调了它们在S4muli和压力元中的特殊作用和压力源1,3。ADAP4VE程序的Excep4s excep4s and Adap4ve程序中的ADAP4VE程序的光谱已被描述为先天免疫细胞。已经定义了几个这样的记忆，包括Di Quren4a4on，启动，耐受性和受过训练的免疫力4。新兴的证据突出了在上皮细胞中存在这种多种Adapta4On的存在，均在脉冲Amma4on和4ssue损伤之后。基于先天免疫反应的分类CA4ON 4，我们描述并分类了最近发表的上皮细胞的记忆（表1和图1a，b）。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
在环形石墨烯中量子驱动的放大
环形石墨烯（TG）代表了一类新的碳纳米结构，将曲率驱动的场限制与量子增强电荷相干性集成在一起。与常规的基于碳的增强剂不同，TG表现出源自无折叠的实验和理论证据链的3×10 9的电磁场扩增因子（AF）。曲率诱导的定位和等离子体杂交理论（PHT）的协同作用使van der waals（VDW）在青铜基质中的膨胀从0.4 nm到577 nm，从而使超高的TG浓度仅为0.005 wt％，以驱动机械性能的转化增强。将其纳入无铅铜制时，TG将耐磨性提高458％，并使CO₂排放量减少78.2％，从而提供了史无前例的性能和可持续性组合。这些作用源于量子等离子体加固机制，这些机制改善了纳米级的应力转移，负载分布和分子内聚力。与常规合金元素（例如PB或Ni）不同，依赖于散装物质特性的PB或Ni，TG从根本上改变了通过纳米级力重新分布来改变耐药性。这项研究将TG确立为下一代金属纳米复合材料的破坏性材料，将基本纳米科学与与行业相关的摩擦学验证合并。与全球第八大卡车制造商Scania合作进行，该验证证实了其直接的工业相关性，证明了现实世界中的适用性在高性能耐磨应用中。连接电磁场放大，VDW扩展和摩擦学验证的明确证据链支持TG的量子工程增强功能，将其定位为高级制造和重型产业的基石。
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。