伦敦,10月30日:三重点(Triple Point),目的LED投资经理和可再生能源业务Innova已同意一家高达4000万英镑的债务机构,以支持Innova在英国太阳能和储能系统(ESS)的加速增长。这一最新设施建立在Triple Point和Innova之间的长期合作伙伴关系的基础上,该伙伴关系始于2017年,当时Triple Point为Innova拥有的运营补贴太阳能资产提供了债务资金。最新的4000万英镑债务机构将提供资金,以支持各种项目,从发展的早期到准备建造的项目。Innova开发,建立和运营一系列创新,可持续的长期可再生能源解决方案。该公司拥有英国最大的可再生能源发电站点的投资组合之一 - 拥有60多个分销网络运营商(DNO)和英国正在开发的国家电网连接站点,其合并的太阳能和存储容量超过24GW。Innova的长期任务是使用多技术来创建公用事业规模的可再生能源项目,这些技术使大量的能源密集型用户离网,积极改善环境,并使当地企业和社区受益。我们很高兴继续我们在该设施上的三重观点的合作,我们期待看到我们已经长期存在的关系如何在未来发展。”史蒂夫·戈登(Steve Gordon),Triple Point评论的公司负责人; “我们与Innova建立了牢固,长期的关系,这项重大交易代表了一个非凡的机会 - 支持能源过渡行业的加速和支持英国领先的运营商之一。” Innova的投资总监Daniel Mushin表示:“与Triple Point的该设施是Innova的使命中一个令人兴奋的里程碑,旨在通过为我们在英国太阳能和ESS的加速增长提供大量资金来帮助英国实现其净零目标。
摘要 材料从液态到固态的快速光化学转化(即固化)使得制造用于微电子、牙科和医学的现代塑料成为可能。然而,工业化的光固化材料仍然局限于由高能紫外光驱动的单分子键均裂反应(I 型光引发)。这种狭窄的机制范围既对高分辨率物体的生产提出了挑战,也限制了可使用新兴制造技术(例如 3D 打印)生产的材料。在此,我们开发了一种基于三重态-三重态湮没上转换 (TTA-UC) 的光系统,该系统可在低功率密度(<10 mW/cm 2 )和环境氧气存在下使用绿光有效驱动 I 型光固化过程。该系统还表现出其固化深度对曝光强度的超线性依赖性,从而提高了空间分辨率。这使得 TTA-UC 首次集成到廉价、快速、高分辨率的制造工艺——数字光处理 (DLP) 3D 打印中。此外,相对于传统的 I 型和 II 型(光氧化还原)策略,目前的 TTA-UC 光引发方法可改善固化深度限制和树脂储存稳定性。本报告提供了一种用户友好的途径,可在环境光化学过程中利用 TTA-UC,并为制造具有更高几何精度和功能的下一代塑料铺平了道路。
•25 mg/kg QD在大多数模型中诱导肿瘤回归 *通过跨物种蛋白结合和血液/血浆分配校正的暴露。左:稳态浓度1天15。错误条表示标准偏差;右:稳态AUC是周期1天15 AUC最后一次。每个圆圈代表一个单个患者的AUC。水平条代表每个剂量水平的平均AUC(10 mg:n = 2; 20 mg:n = 4; 40 mg:n = 7; 80 mg:n = 8; 120 mg:n = 12; 160 mg:n = 12,200 mg:n = 13; 220 mg:220 mg:n = 4; 220 mg:n = 4; 300 mg:n; 300 mg:n; 300 mg:n; 300 mg:n; n = 9; 400 mg:n = 2)。1。Singh M等。在2022年4月8日至13日在美国新奥尔良的美国癌症研究协会会议上演讲;摘要#3597。AUC,曲线下方的区域; PK,药代动力学。
摘要:在世界范围内,糖尿病,抑郁症和焦虑症状已广泛认可为公共健康问题。最近的研究揭示了糖尿病与这两种心理健康状况之间的相互影响的关系,其中每种疾病都会影响其他疾病的过程和结果。营养的作用在预防和治疗抑郁症,焦虑和糖尿病方面起着关键作用。进行了彻底的文献综述,以调查焦虑,抑郁和糖尿病之间的相互影响,包括它们对每种疾病的发育和严重程度的影响。此外,还评估了营养对处于抑郁症,焦虑症,糖尿病和相关并发症的预防和管理的影响。我们的发现表明,诸如抑郁症和焦虑之类的精神障碍会增加患2型糖尿病的风险,并与血糖控制较差,糖尿病相关并发症增加以及更高的死亡率有关。相反,糖尿病也与增加抑郁症和焦虑的风险增加有关。有助于这两种情况之间合并症的生物学,心理和社会因素是复杂而多方面的。因此,对两种疾病的管理的综合方法对于改善患者预后和减轻疾病的整体负担至关重要。应利用营养干预措施来降低焦虑和抑郁症患者患糖尿病的风险,并改善糖尿病患者的心理健康。
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了解在极端条件下电解质混合物的局限性是确保可靠和安全的电池性能的关键。在高级表征方法中,飞行时间中子成像(TOF-NI)是独一无二的,其能力可以绘制金属套管和电池组内含H的含H的物理化学变化。该技术需要在脉冲来源中长时间暴露,这限制了其应用,特别是在低温下进行分析。为了克服这些局限性,我们在连续来源使用高占空比ni,证明了由于整体分子扩散的变化而导致电解质的物理和化学变化的能力。这项工作中描述的策略减少了所需的接触,并提供了研究电解质混合物的热稳定性的基线,从对最先进的电解质混合物的证明到电池的性能。此分析和方法适用于较广泛的应用范围以外的氢材料。
摘要:时间序列分类是数据挖掘中的一个具有挑战性且令人兴奋的问题。根据时间序列进行了分类和诊断的某些疾病。糖尿病是这种情况,可以根据口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)的数据进行分析。及时诊断糖尿病对于疾病管理至关重要。糖尿病不会突然出现。取而代之的是,患者表现出葡萄糖耐受性受损的症状,也可以通过葡萄糖耐受性测试来诊断。这项工作使用基于时间序列数据的深神经网络提出了疾病,特定糖尿病和葡萄糖耐受性差的分类和诊断方案。此外,通过Dalla Man和UVA/Padova模型获得了虚拟患者的数据;对实际患者的数据进行了验证。结果表明,深神经网络的精度为96%。这表明DNNS是一个有用的工具,可以在早期检测中改善疾病的诊断和分类。
方法:具有GDM历史但没有预先存在的糖尿病的女性志愿者是从多种族的新加坡社区招募的。使用URA戒指为每个合格的女人提供一个自我监控的机会,该戒指每天提供有关步骤计数,宾夕法尼亚州,睡眠和就寝时间心率的反馈。干预小组还收到了个性化建议,旨在从整体上加强健康行为(饮食,PA,睡眠和压力)。饮食摄入量是由研究营养师评估的,而步骤计数,宾夕法尼亚州,睡眠和就寝时间的心率由健康教练根据OURA环数据进行评估。感知到的身心健康和福祉是自我报告的。临床结果包括通过HBA 1C和OGTT测试确定的血糖状态,体重指数,血压和脂质效果。
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