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金属构造剂...
图1。A）在PT/INGA/N -SI/SIO/SIO X/PT下，AO-ECL发射（AO-ECL）的方案是由EXC光子吸收触发的。b）电荷传输机制的方案，导致可见的440-nm光子在固体界面处产生。c）在PT/INGA/INGA/N -SI/SIO X/PT（CYAN曲线）和电解质吸收（灰色曲线）时，在PT/INGA/N -SI/N-SIO/SIO X/PT（灰色曲线）时，在PT/INGA/N -SI/N-SI/N-SIO/SIO X/PT（灰色曲线）处的IR 850 nm LED（棕色曲线）的归一化光谱。si bandGap由虚线的黑线表示，由AO-ECL诱导的波长的移位由红色箭头表示。d）N -Si/Sio X的XPS调查光谱，在涂层之前（橙色曲线）和N -SI/SIO X/PT的N -Si/Sio X/PT，在溅射2 nm厚的PT膜（粉红色曲线）后。
bose金属在原子上薄的NBSE2中？
一开始是定位的缩放理论。Boomer物理学家1被培养为认为没有二维金属，因为任何含量的疾病都会导致定位和绝缘行为2。他们了解到，微调金属行为可以在超导体 - 绝缘体过渡的量子临界点上表现出来，并通过磁场或混乱来调节，并且对超导膜的早期实验似乎证实了这张图片：超导能力：超导对过渡的一侧，在过渡的一侧，在另一种和关键的金属状态下进行隔离。但从1990年开始，实验表明没有关键的金属状态，而是整个金属阶段开始积累。这种异常的金属状态（AMS）是不寻常的，因为除其他外，其电导率σxx（t→0）的升级为低于正常状态Drude理论的值。另一个异常是观察到的幂律缩放r xx〜（h-h 0）α（t）
BMO全球金属和采矿会议演示
•本演讲包括有关未来事件，状况，环境以及IGO未来财务绩效的前瞻性信息。经常但并非总是如此，可以通过使用诸如“可能”，“愿意”，“期望”，“预期”，“计划”，“估计”，“预期”，“继续”，“继续”，“指导”或其他类似词的前瞻性词来识别，或者可能包括计划，策略和预期生产或构造成本和预期的成本和构造成本和构造成本，并可能包括策略和目标。此类预测，预测和信息并不是未来绩效的保证，并且涉及未知的风险和不确定性，其中许多是超越IGO的控制，这可能会导致实际结果和发展与明示或暗示的发展具有重大差异。这些风险的更多详细信息如下。所有关于与IGO有关的未来生产和生产指南的参考都需要完成所有必要的可行性研究，许可申请和批准，建筑，融资安排以及对必要的基础设施的访问。在进行此类参考的地方，应阅读该段落，并结合有关矿产资源和矿石储量的更多信息以及任何
加热到冻结的电化学交互策略使稳定的4.5 V Li-Metal电池在以太基电解质中
摘要：形成稳定的电化学相互作用，包括固体电解质间相（SEI）和阴极电解质相间（CEI）对于开发高性能碱金属电池至关重要。SEI/CEI的稳定性主要取决于其化学和结构。当前对SEI/CEI设计的研究主要集中于通过调节电解质配方来调节其化学。在这项工作中，我们展示了SEI/CEI的化学和结构都可以通过温度调制的形成策略轻松调节。具体而言，使用加热条件下的预充电来调节电解质分解反应的类型和动力学，然后在低温存储下冷冻，以控制电极界面上分解产物的沉积行为。研究表明，高温预充电会影响LI+的配位结构并加速分解反应动力学，从而导致大量阴离子分解。随后的低温存储迅速降低了在高温下产生的分解产物的溶解度，从而促进了两个电极对不溶性产物的沉积，从而导致密集且稳定的SEI/CEI。强大的SEI/CEI实现了中等浓度的基于以太电解质的4.5 V LI || NCM811单元的稳定循环，
双金属氧化物在与行业相关条件下作为高性能水氧化电催化剂
在高电流操作条件下发展高性能的氧气进化反应（OER）电催化剂对于碱性水电解的未来商业应用至关重要。在此，我们准备了一个三维（3D）双金属氧氧化物杂交杂种，该杂交杂种在Ni泡沫（NifeOOOH/NF）上生长，该杂种是通过将Ni Foam（NF）浸入Fe（NO 3）3溶液中制备的。在这种独特的3D结构中，NifeOOH/NF杂种由Crystalline Ni（OH）2和NF表面上的无定形FeOOH组成。作为双金属氧氧化电催化剂，NifeOOOH/NF混合动力表现出极好的催化活性，不仅超过了其他报道的基于NI -FE的电催化剂，而且超过了商业IR/C催化剂。原位电化学拉曼光谱学证明了参与OER过程的活性FeOOH和NiOOH相。从Fe和Ni催化位点的协同作用中，NifeOOOH/NF混合动力在80 C的10.0 mol l 1 KOH电解质下在具有挑战性的工业条件下提供了出色的OER性能，需要在1.47和1.51 V中的潜力，以达到1.47和1.51 V，以达到1.47和1.51 V，以达到超高的催化电流的100和500 mA。2021作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
Mn和Cu的氢存储特性用于TAIFE0.9金属间化合物
（wt。％）[Guéguen2011] [9] tife 0.90 2.981（9）94.8 2.1 [Challet2005] [10] tife 0.85 Mn 0.05 Mn 0.05 2.985 97 Cu0 tife 0.88 MN 0.88 MN 0.02 2.985（8） 95.0.0±0.5 2.6±0.5 2.3±0.5.3±0.5 c2 tife 0.86 mn 0.88（2）94.9±0.5 1.5 1.5±0.5 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 C4 tife 0.84 Mn 0.84 Mn 0.0.0.0.02 0.9991（6） 86.5±0.7 11.0±0.5 2.5±0.5 <5
金属材料中错位密度的实验测量：测量技术之间的定量比较（XRD，R-ECCI，HR-EBSD，TEM）
脱位密度。那些不同的方法不观察到相同类型的位错，即统计存储的位错（SSD）和/或几何必需的脱位（GND）。有些是直接测量技术，例如ECCI和TEM成像，而其他是非方向方法，即HR-EBSD和XRD测量。因此，提出了使用这四种技术在未变形和变形的双链钢上获得的测量值的定量比较。对于低变形，位错密度很小（成像方法相当性能，而XRD 1- 5×10 13 m - 2），测量值的不确定性水平高。HR-EBSD测量结果表明，结果与这些变形水平的其他方法非常吻合。对于较高的变形水平（上面的脱位密度），成像方法不再相关，因此1 - 3×10 14 m - 2