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西班牙先天性心脏病患者的神经监测和随访
在胎儿期，CC 患者的大脑发育就表现出差异 6 。 30% 患有 CC 的新生儿有白质病变 (WML)，与早产儿的观察结果相似 7 。患有严重先天性心脏病的胎儿大脑发育不成熟，这增加了手术后神经系统并发症或围手术期血流动力学不稳定的风险 8 。此外，这些围手术期神经系统并发症
人工智能作为未来图书馆服务的推动者
本研究报告了人工智能 (AI) 作为未来图书馆服务推动者的差距分析。Mogali (2014)、Wood 和 Evans (2018)、Vijayakumar 和 Sheshadri (2019)、Libris (2019)、Pence (2022)、Okunlaya、Syed Abdullah 和 Alias (2022) 和 Hussain (2023) 以及其他不胜枚举的作者进行的多项研究探讨了人工智能在图书馆的未来及其对复兴图书馆空间的影响。尽管如此，作者并没有强调图书馆员如何为未来图书馆服务使用人工智能做好准备，以支持管理运营，因为没有其他措施来应对日益不稳定的电力供应、缺乏机构政策、缺乏资金来获取现代人工智能、发展中国家图书馆环境不稳定的工作条件，以及其他因素，例如第五次工业革命中需要人工智能的变化。如果今天要考虑图书馆员，他们准备好了吗？在作者们的讨论中，另一个有趣的问题引起了他们的共鸣：图书馆员对人工智能作为未来图书馆服务的推动者有何看法？将人工智能注入未来的图书馆服务是否不会成为图书馆员失业的制约因素？
工业化学和材料-RSC出版
电解质是锂电池的重要组成部分，对电池的容量，循环和存储性能有重大影响。12 - 14商业化的电体主要由锂盐和有机碳酸盐溶液组成。但是，这些商业化有机电解质的有限电化学窗口使它们在充电和放电期间不稳定。15此外，这些有机溶剂对于锂金属阴极是不稳定的，它可以轻松形成由电解质分解产生的不稳定的SEI（固体电解质相）层，从而导致较大的互相损害和树突。16 - 18除了商业碳酸盐电解质外，醚电解质在低温下具有良好的锂金属兼容性和电导率，但是氧化稳定性较差（<4 V vs. li/li +）限制了它们在高伏特系统中的使用。此外，磺基酰胺，磺酰胺和磷酸电解质与金属和石墨阳极的兼容性较差。进一步，这些有机电力是挥发性且可燃的，这使得蝙蝠锂成为已知的安全危害。21因此，高度希望开发具有低界面阻抗，高离子电导率和绿色电解质以提高性能的锂电池。22
航空电子数据总线 92-17182 - DTIC
目前正在开发的民用飞机不再能以此为基础获得认证。复杂的数字系统正被用于实现常规手段无法充分复制的基本和关键功能。前掠翼的 X-29 军用飞机是商用飞机未来的一个例子。这架飞机的设计本质上是不稳定的，需要计算机控制来保持稳定；飞行员无法通过标准方式驾驶它。提供传统的备用系统是没有意义的。
伊拉克的经济政策：挑战与机遇
本研究试图回答这个问题：伊拉克金融危机的预计规模有多大？哪些解决方案和经济政策可以缓解这场危机，尤其是考虑到许多其他挑战，包括新政府、不稳定的政治环境以及抗击冠状病毒的健康挑战？为了研究这个问题，我们使用了分析描述方法，依靠相关数据和指标，试图解构问题并制定适当的解决方案来克服今年的复杂危机。
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我们在开发和资助旨在帮助那些儿童罹患致命疾病且服务供应不稳定的社区家庭的项目方面取得了巨大成功。通过我们的活动，我们影响并参与了英国政府、NHS 机构和医疗服务提供者组织为改善护理和支持所做的重要工作。我们每天都在与需要情感、经济和实际支持的家庭交谈，并帮助他们找到支持。
拓扑登录元素以交换挫败感驱动的kagome-lattice $ {\ rm ymn} _6 {\ rm sn} _6 $
YMN 6 SN 6由两种类型的基于Mn的基于MN的kagome平面，它们沿着具有复杂磁相互作用的C轴堆叠。我们报告了从铁磁（FM）中的YMN 6 SN 6中进行的自旋重建，以组合两种不一致的自旋螺旋（SSS），这些螺旋螺旋（SSS）源自两种不同类型的Mn Kagome平面，由沿C-轴的沮丧的磁性交换驱动，并包括Hubbard u。不稳定的SSS的螺距角和波矢量约为89。3◦和〜（0 0 0.248），与实验非常吻合。我们采用通过交换相互作用构建的有效模型的哈密顿式模型来捕获两种不稳定的SSS的实验性观察到的非效法性质，这也解释了由于与相关性的抗fiferromagntic自旋交换而引起的FM-SS交叉。我们通过计算拓扑不变性和浆果曲率pro文件，进一步报告了在YMN 6 SN 6的不相称的SS相中具有自旋轨道耦合的拓扑镁的存在。在73 MEV匹配的能量景观中，狄拉克木元的位置与另一个实验报告。我们通过突出YMN 6 SN 6中的实验特征来证明结果的准确性。
自主机器人简介...
特征值提供了有关系统的稳定性，控制和动态行为的见解。在控制理论中，它们通过分析系统矩阵的特征，例如代表机器人动力学或控制定律的特征来帮助确定系统的稳定性。特征值指示系统将如何随着时间的推移而响应状态，这对于运动计划，操纵和反馈控制等任务至关重要。如果特征值具有负实际零件，则系统是稳定的；如果阳性，它可能是不稳定的，这对于设计健壮的机器人系统至关重要。
