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Smoltek转换为股票的敞篷债券的一部分
Smoltek基于纳米技术开发具有突破性性能的创新产品，从而解决了几个工业领域的先进材料技术问题。该公司目前活跃于两个业务领域：半导体和氢。Smoltek通过广泛的专利组合保护其独特的碳纳米技术，该专利组合包括110多种已提交的专利，其中94家目前已授予。Smoltek的股票在股票股票市场上列出了股票符号SMOL。Smoltek是一家开发公司，有关市场，生产量和价格水平的前瞻性陈述应解释为预测而不是承诺。
可再生能源的多端口DC-DC电源转换器...
nagpur摘要：随着传统能源的减少，风能和太阳能等可再生能源对于可持续发电至关重要。这些来源的间歇性质意味着它们的输出必须经过条件以满足电网要求，通常是通过电源转换器。当前系统将单独的转换器用于风和太阳能，从而导致较高的组件计数和效率低下。建议的系统使用四端口转换器集成了各种能源：两个输入端口和太阳能，一个双向存储端口，一个是孤立的负载端口。通过采用零电压切换，系统降低成本，改善电源流量，并确保可再生资源与网格无缝集成。此设置允许家庭用户，网格和分布式生成单元之间更智能的功率流。可将转换器的最终直流电压直接用于直流负载，也可以转换为AC以供家庭使用，优化效率和资源使用。关键字：可再生能源集成，四端口转换器，零电压开关，灵活的输出等。
引用：Weeks S，Fanstone JW，Marcu V等。关于居住在英国的成年人捐赠已故器官捐赠的对话的障碍：系统的R
抽象目标是探讨有关居住在英国的成年人中已故器官捐赠的对话的障碍。设计系统的综述与叙事综合。数据源PubMed，通过OVID，APA PSYCINFO通过EBSCO，通过Clarivate和Scopus通过Elsevier进行的MEDLINE，涵盖了2006年1月至2023年12月之间发表的研究。搜索于2023年12月1日进行，并于2024年2月2日完成。资格标准研究于2006年1月至2023年12月之间发表，重点介绍了英国成年人对器官捐赠对话的障碍。包括定性研究和定量研究，强调文化和世代因素。非英语研究和与英国无关的研究被排除在外。使用标准化工具由两个独立审阅者进行数据提取和合成筛选和数据提取。使用Joanna Briggs研究所清单进行质量评估，评估研究偏见。一种叙事合成方法用于整合异质研究的发现。结果11研究（6个定性，5个定量），总共包括4991名参与者。出现了四个主要的主题障碍：（1）Jinx因素 - 文化信念将对死亡讨论与运气不好； （2）世代相传的影响 - 年轻人更开放，但对父母不高兴的态度谨慎； （3）对话中的种族差异 - 各种背景和（4）行动的挑战 - 媒体和个人经验引发了对话。主持人包括文化量身定制的沟通和社区参与。关于死亡和器官捐赠的结论对话通常是简短的，并且受到围绕死亡的文化禁忌，态度的代际差异以及家庭动态的影响而阻碍。需要进一步的研究以更好地了解沟通方式，并量身定制干预措施，以鼓励对不同种族的器官捐赠进行公开讨论。Prospero注册号CRD42022340315。
密度反转的效果 - 科学艺术和梅蒂尔（SAM）
Science Arts＆Métiers（SAM）是一个开放访问存储库，收集了艺术与Métiers技术研究所研究人员的工作，并在可能的情况下可以在网络上自由使用。
DNA脱甲基解释了番茄如何将其苦毒素转化为更可口的
要找出蛋白质在转化过程中扮演的角色，研究人员设计了番茄植物来开关和关闭生产，使他们能够看到他们的影响。他们发现了一种叫做DML2的，该DML2在关闭产量时阻止了糖基类动物的分解，使水果太苦了，无法吃。进一步的研究表明，该蛋白质能够通过称为脱甲基化的化学过程分解糖基虫类。
通过PLC进行调试和控制变量转换器的变量。
PLC：编程逻辑控制器ST：结构文本FBD：功能框图IL：指令列表语言LD：梯形图语言语言语言VFD：频率可变驱动程序SFC：顺序函数sfc：顺序函数表图DC：直接电流AC：替代电流AC：替代电流SRC：Silicon-Controll-controll-Controll-Controlled Rected Rected Rectifier PMERSTORTINT/INTERS Strocition Stroptast/Intement Scart intermotion SCAD SCAD/INTELLITY PMERTISTION TIA/IPPORTIANS IPSOUTERITY TOC ip：ip ip ip ip：和数据采集HMI：人机接口IGBT：绝缘栅极双极晶体管
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
停止围手术期血管紧张素II转化酶抑制剂和/或血管紧张素受体阻滞剂在主要非心脏手术中
普通的英语摘要背景和研究目的：许多大手术后的许多患者具有可检测到的自然标记水平，以造成心脏损伤，这与恢复，感染和/或死亡的延迟有关。这可能是由于手术后对身体的长时间压力而发生的。大约40％的手术患者在手术后有这些并发症的风险是处方血管紧张素转化酶抑制剂（ACE-I）或血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）。这些药物用于治疗一系列长期疾病，包括高血压，肾脏疾病和心力衰竭。但是，相同的药物在手术前经常停止，以广泛控制的信念，即这可以防止手术期间或手术后的低血压。医生不确定是否应停止或继续使用这些药物。一些临床研究表明，在手术前停止ACE-I和/或ARB可能会导致手术后并发症。这项研究的目的是找出在大规模计划手术后，继续或暂时阻止这些药物会减少心脏的损伤和其他并发症。