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对欧洲参考网络Epicare的调查，针对选定稀有癫痫的临床实践
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利用Ichip技术从泥炭土壤微生物组中发现新型抗生素，以打击抗菌抗性
抗菌素抵抗（AMR）构成了关键的全球健康威胁，使全球感染管理变得复杂。关于世界卫生组织（WHO）在2019年释放的抗生素抗药性患病率的数据导致127万人死亡（Murray等，2022； Who，2023）。此外，世界银行估计，到2050年，AMR的经济影响可能会损失高达1万亿美元的医疗保健费用，而到2030年，国内生产总值（GDP）损失了3.4万亿美元（Jonas等人，2017年）。迫切需要发现新药替代耐药性抗生素已变得越来越重要。最大的新抗生素生产商来源之一来自土壤，其中99％的微生物物种。抗菌化合物是由土壤中的微生物产生的，由于传统培养技术的局限性，这些化合物在实验室中通常仍然无法培养，而传统培养技术无法复制微生物的自然栖息地（Choi等，2015； Bhattacharjee，2022222）。具有获取新抗生素剂的巨大潜力的土壤类型是泥炭土（Kujala等，2018； Liu等，2022； Atapattu等，2023）。泥炭土包含富含养分的有机沉积物，这些养分支持微生物生长和多样性（Nawan and Wasito，2020）。必须利用泥炭土中丰富的微生物含量来开发新的抗生素。当前的微生物培养技术通常仅限于微生物的一部分，从而限制了二级代谢产物的分离。克服这些局限性需要创新的方法来培养产生抗生素的微生物，这些微生物在实验室条件下仍然无法养活。未经培养的土壤技术（UST）或原位孵育是最新的发展之一，涉及使用环境中存在的自然生长因子进行培养（Berdy等，2017； Chaudhary等，2019）。
从机器学习预测的马赛克运动中的表面湍流
极地地区，尤其是北极地区，处于气候危机的前线。近几十年来，北极的表面变暖速率比全球平均值（Rantanen等，2022）高两到四倍，这是一种称为北极扩增的现象（例如Graversen等，2008; Serreze＆Barry; Serreze＆Barry，2011; Serreze＆Francis＆Francis＆Francis＆Francis，2006）。随着温度升高而在北极海冰的厚度和范围内发生了约50％的损失（Gascard等，2019）。未来几十年的北极海冰损失率仍然高度不确定（Bonan，Lehner，＆Holland，2021； Bonan，Schneider等，2021），但是后果预计将是严重的：对于本地生态系统而言（Kovacs等，2011; Post等，2013; Post et al。，2013; Tynan，2015; Tynan，2015; Tynan，2015）;对于土著人民（Meier等，2014）；而且，对于低纬度气候，可能（Cohen等，2014，2020; Jung等，2015; Liu等，2022）。海冰与大气之间的热交是北极扩增的主要驱动力（例如，Lesins等，2012； Previdi等，2021; Serreze等，2009），并确定海冰融化速率（例如Rothrock等人，Rothrock等，1999; Screen＆Screen＆Screen＆Screen Mondss，2010）。
130nm BiCMOS带通型负群延迟恒移相微波无源集成电路设计方法
Blaise Ravelo 1，IEEE 会员，Mathieu Guerin 2，IEEE 会员，Jaroslav Frnda 3,4，IEEE 高级会员，Frank Elliot Sahoa 5，Glauco Fontgalland 6，IEEE 高级会员，Hugerles S. Silva 7,8，IEEE 会员，Samuel Ngoho 9，Fayrouz Haddad 2，IEEE 会员，以及 Wenceslas Rahajandraibe 2，IEEE 会员 1 南京信息工程大学（NUIST），电子信息工程学院，江苏南京 210044 2 艾克斯-马赛大学，CNRS，土伦大学，IM2NP UMR7334，13007 马赛，法国 3 日利纳大学交通运输与通信运营与经济学院定量方法与经济信息学系， 01026 Zilina, 斯洛伐克 4 电信系，电气工程和计算机科学学院，VSB 俄斯特拉发技术大学，70800 俄斯特拉发，捷克共和国 5 Laboratoire de Physique Nucléaire et Physique de l'Environnement (LPNPE), Université d'Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 6 联邦大学Campina Grande，应用电磁和微波实验室，Campina Grande/PB，58429，巴西 7 Instituto de Telecomunicações and Departamento de Eletrónica，Telecomunicações e Informática，Universidade de Aveiro，Campus Universitário de Santiago，3810-193 Aveiro，葡萄牙 8 巴西利亚大学电气工程系(UnB)，联邦区70910-900，巴西 9 法国系统科学协会 (AFSCET)，巴黎 75013，法国
2025年2月17日的最终条款Unicredit S.P.A. ...
根据意大利立法法令的第30条和第31条，1998年2月24日，第58章，第58条）或“长途技术销售”（根据第67条，第67条，PAR。意大利立法法令的第4条，2005年9月6日，n。 206）。因此，订阅协议的效果将被暂停7天，参考“门到门销售”，并在14天内参考“长途技术销售”，从投资者的订阅之日起。在此术语中，投资者可以根据订阅协议中指定的条件，通过向财务发起人或相关分销商通知财务发起人或相关分销商撤回。
在FDSOI 28 nm和BICMOS 55 nm
摘要 - 本文的上下文是低功率应用：RF能量收集。在本文中，我们比较了用两种不同的技术实现的两个迪克森电压直流的性能：FDSOI 28 nm和BICMOS 55 nm。两种技术中二极管的I-V特性的测量表明，与BICMOS相比，FDSOI显示出较小的阈值电压和泄漏电流较小。也通过测量结果确定，用FDSOI实现的直接效力的效率优于使用BICMOS获得的直径的效率。此外，研究了后门极化（BGP）在FDSOI中的影响，并提出了新型的动态BGP。在FDSOI中实现了44％的功率转化效率（PCE），而BICMO中观察到37％的PCE。
通过液态硅诱导重建控制大面积 4° 偏离 4H-SiC 硅面的宏观步进
摘要。在 SiC/Si/SiC 夹层结构中，使用 1550°C 熔化的 Si 研究了 4°off 4H-SiC 表面的重建。尽管系统地获得了与液态 Si 接触的整个区域的宏观阶梯形貌，但使用原始 4H-SiC 晶片时发现台阶呈波浪形。在处理过的表面上进行表面重建时，台阶的规则性和直线性得到显著改善：在重新抛光的表面上，在某些情况下发现台阶是规则和笔直的，而在原生外延层上则始终观察到这种情况。经过 2 小时的重建过程后，获得了最佳的台阶规则性，平均宽度为 ̴ 3-5 µm。将处理面积从 1.44 cm 2 增加到 4 cm 2 不会影响结果，这表明该工艺具有良好的可扩展性。
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
iClusterPlus：多类型基因组数据的综合聚类
iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。