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摩擦纳米发电机的最新进展
Dongwhi Choi, Ψ Younghoon Lee, Ψ Zong-Hong Lin, Ψ Sumin Cho, Miso Kim, Chi Kit Ao, Siowling Soh, Changwan Sohn, Chang Kyu Jeong, Jeongwan Lee, Minbaek Lee, Seungah Lee, Jungho Ryu, Parag Parashar, Yujang Cho, Jaewan Ahn, Il-Doo Kim, Feng Jiang, Pooi See Lee, Gaurav Khandelwal, Sang-Jae Kim, Hyun Soo Kim, Hyun-Cheol Song, Minje Kim, Junghyo Nah, Wook Kim, Habtamu Gebeyehu Menge, Yong Tae Park, Wei Xu, Jianhua Hao, Hyosik Park, Ju-Hyuck Lee, Dong-Min Lee, Sang-Woo Kim, Ji Young Park, Haixia Zhang, Yunlong Zi, Ru Guo, Jia Cheng, Ze Yang, Yannan Xie, Sangmin Lee, Jihoon Chung, Il-Kwon Oh, Ji-Seok Kim, Tinghai Cheng, Qi Gao, Gang Cheng, Guangqin Gu, Minseob Shim, Jeehoon Jung, Changwoo Yun, Chi Zhang, Guoxu Liu, Yufeng Chen, Suhan Kim, Xiangyu Chen, Jun Hu, Xiong Pu, Zi Hao Guo, Xudong Wang, Jun Chen, Xiao Xiao, Xing Xie, Mourin Jarin, Hulin Zhang, Ying-Chih Lai, Tianyiyi He, Hakjeong Kim, Inkyu Park, Junseong Ahn, Nghia Dinh Huynh, Ya Yang, Zhong Lin Wang, * Jeong Min Baik, * and Dukhyun Choi *
电动汽车电池管理文献综述...
Rahimi-Eichi、Unnati Ojha、Federico Baronti、Mo-Yuen Chow，IEEE 工业电子杂志 7 (2)，4-16，2013 [8]。“电动汽车应用的电池管理系统”，Jiaxi Qiang、Lin Yang、Guoqiang Ao、Hu Zhong 2006 IEEE 国际车辆电子与安全会议，134-138，2006 年。[9]。“用于电动和混合动力汽车的智能电池管理系统”，Manoj Maskey、Micheal Parten、Darrell Vines、Tim Maxwell，1999 IEEE 第 49 届车辆技术会议（目录号 99CH36363）2，1389-1391，1999 年。[10]。 “基于电动汽车实际电池管理系统的锂离子电池健康预测”，熊睿、张永志、王菊、何红文、彭思敏、Michael Pecht，IEEE 车辆技术学报 68 (5)，4110-4121，2018 年。[11]。“电动汽车应用中锂离子电池的最新技术和能量管理系统：”，问题与建议，Mahammad A Hannan、Md Murshadul Hoque、Aini Hussain、Yushaizad Yusof、Pin Jern Ker，IEEE Access 6，19362-19378，2018 年。[12]。“用于混合电动汽车电池管理系统分析的电池组建模”，Chitradeep Sen、Narayan C Kar，2009 年 IEEE 车辆动力与推进会议，207-212，2009 年。[13]。 “电动和混合动力汽车的电池管理系统”，Yinjiao Xing，Eden WM Ma，Kwok L Tsui，Michael Pecht，Energies 4 (11)，1840-1857，2011。
海洋微生物群中的共生 - 南加州大学多恩西夫分校
共生作用广泛存在于地球生态系统，包括海洋环境。“共同生活”描述了一系列相互作用，从捕食和寄生到共生和互利的正相互作用，这些相互作用通常与共生一词联系在一起。海洋环境中许多众所周知的共生关系涉及微生物与珊瑚等多细胞生物之间的关联，但数十年甚至几个世纪以来，人们一直在通过微观观察描述微生物与微生物之间的共生相互作用。微生物与微生物共生关系的研究一直具有挑战性，部分原因是它们规模小，我们无法在实验室中建立和培养它们，以及用于研究宏观物种的方法无效或不合适。然而，核酸测序、生物信息学、同位素方法和成像方面的技术进步已经开始为这些多样而丰富的相互作用提供新的见解。不依赖培养的方法的应用表明，海洋微生物群落中的微生物相互作用范围从自由生活的浮游细胞之间的代谢物交换到连接共生-细胞器转变的外生和细胞内内共生相互作用。在这里，我们简要概述了共生，然后重点介绍了海洋浮游生物中的两个具体案例——N2-固定和浮游根共生——它们说明了
繁荣和胸围煤炭-2024
Ackanowents的商人恩格尔恩格伯（Engebor）恩格伯（Engebor）的vAds，包括Flompos Champotos，Lucy Hummer，Lims，Litch，Gregot，Ne Ne Thesso。lotrict幽默，恢复/或重新安装inlumide，电话的讲座：Babakava，Xing Zhang，Mingn Zhang（Gem）； QI QI，Sivine Nye Little，Sunil Empire Sunil，Hasan，Laurri Myllilavirta（Crea）； Oydu区，Samora，Hakko，Yoko Mullulland，Peinsot（E3G）； Yann Louutl，Julie Lassus，Paddy McCully，Cletent Faul（收回金融）； Goghon Go，支持Hwang Jeong，Evgeny，Wooyoung Lee（Sffoc）； Iski Suzuk（Chiko Network）； Eliff Cansālhan，Treath的Özms（Eurpee Europes）；与Meedi见面（BWGD＆续）;贾米姆（Jamim）的谢里夫（Whora）； Zakaki Amali，Fadikla Mifloula，Twi的儿子Palameshi（无亚洲的Plish）； Azar是Azar（prid）； Melej Gizo，Sura Larain（智利SUSSTALLABLE）； Combriza Media，Mariana Villas（Polt Transcience Values）；里卡多·克鲁兹（Ricardo Cruz），皮拉拉斯·罗德里戈（InicativaclimáticaClimática进入梅西奥）；尼科尔·菲诺（Niccole Figuo）在奥利维拉（Oliveyira），安东·施维尔（Anton Schwir），克拉尤德（Cláududire）的阿顿（Aton））。
19 Quingo - UTS 的 OPUS
傅晓燕，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 余金涛，数学工程与先进计算国家重点实验室，中国 苏星，国防科技大学计算机学院，中国 蒋涵如，鹏程实验室量子计算中心，中国 吴华，华东师范大学上海市可信计算重点实验室，中国 程福成、邓曦、张金荣，鹏程实验室量子计算中心，中国 金磊、杨逸航、徐乐、胡春超，郑州大学信息工程学院，中国 黄安琪、黄光耀、强小刚、邓明堂、徐萍、徐伟霞，国防科技大学计算机学院量子信息研究所、高性能计算国家重点实验室，中国 万伟刘先生，国防科技大学计算机学院计算机科学系，中国 张宇先生，中国科学技术大学计算机科学与技术学院，中国
标题：基于小波的变分近似功能磁共振成像中的脑活动联合检测-估计
自从首次报道人类的血氧水平依赖性 (BOLD) 效应 (Ogawa 等人，1990) 以来，功能性磁共振成像 (fMRI) 就成为一种强有力的工具，可以非侵入性地研究感觉运动或认知任务与间接反映诱发神经活动的血流动力学 BOLD 反应之间的关系。fMRI 使我们能够确定当人类受试者受到特定刺激时哪些皮质区域会引起激活。fMRI 的主要目标之一是通过探索接受相同实验范式的一组受试者 (通常约 15 个) 来显示共同认知功能的存在。组级分析很大程度上依赖于公平的受试者内统计分析。后者传统上是使用基于实验设计矩阵的一般线性模型 (GLM) 进行的，该矩阵指定了对每个刺激的预期 BOLD 响应。这种 GLM 还假定了所谓的血流动力学响应函数 (HRF) 的预设形式。然而，将后者函数固定为某种规范形状似乎过于严格且具有误导性。事实上，正如各种实验所证明的那样，HRF 可能因受试者而异，甚至可能因给定受试者大脑皮层区域而异。
![arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日](/simg/2\24e2e5223943bc4be28038f7ee750871be36b74d.webp)
arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日
最近具有神经辐射场的3D感知GAN方法发展迅速。然而，当前方法将整个图像建模为整体神经辐射场，这是合成结果的部分语义编辑性。由于NERF通过像素呈现图像像素，因此可以在空间维度中拆分NERF。我们提出了一个用于语义3D感知的孢子合成和操纵的组成神经辐射场（CNERF）。cnerf将图像划分为语义区域，并学习每个区域的独立神经辐射场，并最终将它们融合并呈现完整的图像。因此，我们可以独立地操纵合成的语义区域，同时固定其他部分不变。此外，CNERF还设计为在每个语义区域内的形状和纹理。与最先进的3D感知GAN方法相比，我们的方法是细粒度的语义区域操作，同时是高质量的3D一致合成。消融研究表明了我们方法使用的结构和损失功能的有效性。此外，实际图像反转和卡通肖像3D编辑实验证明了我们方法的潜力。可用源代码：https：//github.com/tianxiangma/cnerf
各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册
随着人口衰老的范围，预计到2030年，世界上近20％的人口将超过65岁，到2050年，这一数字预计将达到16亿（Feng等，2023a）。癌症的特征是异常的细胞增殖和分化，继续对全球健康构成显着威胁（Hanahan，2022; Shen等，2022; Feng等，2023b; Wang等，2023）。在2020年，全世界记录了大约1900万新的癌症病例和超过1000万癌症相关的死亡（Sung等，2021）。特别是在中国，同年有457万例新癌症病例和3000万例癌症死亡（He and Ke，2023年）。传统的癌症治疗包括放射治疗，化学疗法和手术（Jin等，2022; Sirhan等，2022; Xing等，2022; Cossociate疗法，2023年），而分子靶向的治疗和免疫检查点抑制剂已转化了肿瘤学（Chen等人（Chen et al。，20222222222222; Chan et y。 Al。，2023）。尽管取得了进步，但治疗对患者生存和生活质量的不利影响仍然是癌症治疗中的紧迫挑战（Zhang and Zhang，2020； Peng等，2022），使患者管理变得复杂（Wang YH。等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。 高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。 与形成对比等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。与
在整个ratoon ratoon ricoon rico的生命周期中的根部内生微生物的多样性变化
与植物生命活动密切相关的根部内生微生物的多样性与植物生长阶段有所不同。这项关于稻米jiafuzhan的研究探索了植物生命周期中根部内生细菌和真菌及其动力学的多样性。分别获得了16S核糖核糖核酸（16S rRNA）和内部转录间隔基（ITS）基因，12,154个操作分类学单元（OTUS）和497个Agplicon序列变体（ASV）。使用多样性和相关性分析分析了第一个作物的幼苗，耕作，耕作，接头，标题和成熟阶段，在再生后的13、25和60天（分别在标题，完整的标题和第二个作物的成熟阶段）。在生长阶段的α多样性和β多样性中存在显着差异。此外，线性判别分析（LDA）效应大小（LEFSE）分析显示，每个生长阶段都有生物标志物细菌，但是在每个阶段都不存在生物标志物真菌。相关分析表明，细菌和真菌生物标志物相互作用。此外，在所有生长阶段都存在氮固定属。这些发现表明了在不同生长阶段的ratooon大米的根部内生微生物的模式，并且它们为第二种ratoon大米的高产量提供了新的见解（鉴于各种细菌和真菌的丰度）。
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Honorary Chair Weihua Gui, China Advisory Chairs Jonathan Chan, Thailand Zeng-Guang Hou, China Nikola Kasabov, New Zealand Derong Liu, China Seiichi Ozawa, Japan Kevin Wong, Australia General Chairs Tingwen Huang, Qatar Chunhua Yang, China Program Chairs Long Cheng, China Chaojie Li, Australia Hongyi Li, China Biao Luo, China Zheng-Guang Wu, China Technical Chairs Xing He, China Keke Huang, China Huaqing Li, China Qi Zhou, China Local Arrangement Chairs Wenfeng Hu, China Bei Sun, China Finance Chairs Fanbiao Li, China Hayaru Shouno, Japan Xiaojun Zhou, China Special Session Chairs Hongjing Liang, China Paul S. Pang, Australia Qiankun Song, China Lin Xiao, China Tutorial Chairs Min Liu, China M. Tanveer, India Guanghui Wen, China Publicity Chairs Sabri Arik, Turkey Sung-Bae Cho, South Korea Maryam Doborjeh, New Zealand El-Sayed M. El-Alfy, Saudi Arabia Ashish Ghosh, India Chuandong Li, China Weng Kin Lai, Malaysia Chu Kiong Loo, Malaysia Qinmin Yang, China Zhigang Zeng, China Publication Chairs Zhiwen Chen, China Andrew Chi-Sing Leung, HK Xin Wang, China Xiaofeng Yuan, China Secretaries Yun Feng, China Bingchuan Wang, China Webmasters Tianmeng Hu, China Xianzhe Liu, China