b'abstract:与乙烯基连接的二维聚合物(V-2DPS)及其层堆叠的共价有机框架(V-2D COF)具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是,当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末,阻碍了它们进入设备,尤其是在依赖薄膜的膜技术中。在此,我们报告了通过knoevenagel多凝结的乙烯基链接阳离子2DPS膜(V-C2DP-1和V-C2DP-2)的新型水上表面合成,可作为高度可逆且基于耐用锌的Dual-iro-ion patchies(Zdibs)的阴离子选择性电极(作为阴离子)。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上,我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度,该膜显示出较大的侧向尺寸,可调厚度和高化学稳定性。代表性地,V-C2DP-1作为完全结晶和面向面的膜,具有A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数。从定义明确的阳离子位点,定向的1D通道和稳定的框架中获利,V-C2DP-1膜具有优质的Bis(Trifluoromethanesulfonyl)Imide阴离子(TFSI)inImide(TFSI) - 转移率(T_ = 0.85),用于高空ZDIBS,从而在高空zdibs中进行transpertion andercation transportive and-Interc Zdib and Fratsion trande trander-dranscation-intrance zdib and。促进其特定能力(从〜83到124 mahg 1)和骑自行车寿命(> 1000个循环,能力保留95%)。
理由1。计划概述这是与Akane 01 G.K.联合绿色贷款有关的融资结构的初步评级。 (借款人GK)是一家有限责任公司,根据日本法律成立,加拿大太阳能公司(“ CSIQ”)具有直接和/或间接所有权的直接和/或间接所有权。绿色贷款由A到D组成(取决于男高音和利率浮动或固定),本金和利息支付的优先级在所有批次之间都是相同的。借款人GK确实开发(并计划进一步开发)日本太阳能发电项目和电池存储项目的管道,加拿大太阳能项目K.K.(“ CSP”; CSIQ的能源集团在日本的能源集团的主要子公司)为资产经理,通过贷款筹集的资金将用于开发上述项目的管道,并资助与获取,开发,建设和建筑活动有关的资本支出。借款人GK主要是从项目产生的现金流量对贷款的本金和利息支付,该贷款由CSIQ进一步支持,并由CSIQ提供了几项保证。csiq打算通过本身或其子公司在借款人GK中持有的股权获得偿还资金,以及 /或由CSIQ集团公司偿还公司间贷款 /债券的资金。2。此类平台已垂直整合,并且在Greenfield起源,开发,融资,执行,运营和维护以及资产管理方面具有广泛的专业知识。3。基于上述,JCR已将初步的“ A-”评级分配给了绿色贷款。CSIQ概述CSIQ是世界上最大的太阳能技术和可再生能源公司之一,该公司是太阳能光伏模块的全球制造商,太阳能电源和电池存储解决方案的提供商,以及位于加拿大,位于加拿大的NASDAQ市场的公用事业型太阳能和电池的清洁能源项目开发平台。The Company's business consists of two business segments: the CSI Solar segment, which designs, develops, manufactures and sells solar ingots, wafers, cells, PV modules and other solar power and battery storage products and services (including total system solution such as inverter, photovoltaic power system kit and EPC – engineering, procurement and construction services) and the Recurrent Energy segment, a clean energy project development platform, which develops,结构,运营,管理和出售太阳能发电和电池存储项目。JCR于2023年6月12日宣布,CSIQ的长期发行者评级为“ A-”,其Outlook“稳定”,从那时起,JCR对CSIQ信誉的判断就没有发生重大变化。评级得到其模块制造和销售能力的支持,该功能跻身世界前五名;通过垂直一体化的成本竞争力;能够在全球开发和运营太阳能项目的能力;保守的金融管理政策。另一方面,由于法规,融资环境和各个国家 /地区的项目进步,它们受到模块制造中的激烈竞争以及在太阳能发电项目中的激烈竞争所束缚。评级还反映出,公司目前的业绩已获得一定程度的利润,并且通过提高CSI太阳能和经常性能源的股权来控制其财务负担。评估CSIQ的信誉性反映在评级上,因为通过这笔交易获得的资金由CSIQ共同保证。
未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人(该版本发布于2024年5月2日。; https://doi.org/10.1101/2024.24.29.591665 doi:biorxiv Preprint
1Charité的实验和临床研究中心 - 柏林大学医学和德国柏林分子医学中心; 2德国柏林德国心血管研究中心(DZHK); 3柏林Charité-University医学中心,柏林自由大学的公司成员和德国柏林的洪堡大学; 4德国柏林Helmholtz协会(MDC)的MaxDelbrück分子医学中心; 5药理学研究所,马克斯·鲁布纳(Max Rubner)心血管代谢肾脏研究中心,柏林Charité-大学医学中心,柏林自由大学的公司成员和德国柏林柏林的洪堡大学; 6德国德累斯顿的Lipotype GmbH; 7柏林Charité-University医疗中心校园Virchow诊所心脏病学系,柏林自由大学的公司成员和柏林柏林的洪堡大学; 8小儿血液学,肿瘤学和SCT,校园Virchow诊所,Charité-University医学中心柏林,柏林自由大学的公司成员和德国柏林柏林的洪堡大学; 9结构和计算生物学单元,EMBL,德国海德堡;和10个心脏病学,血管病学和重症监护医学系,校园Virchow诊所,德国德国心脏中心,柏林,德国,德国
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somalogic的SOMASCAN®分析是唯一能够测量数千种蛋白质的蛋白质组学技术,同时具有高可重复性的高通量。该平台由称为Somamer®试剂的化学修饰DNA适体提供动力。Somamer试剂由简短的单链DNA序列组成,这些DNA序列结合了疏水性修饰,大大扩展了从中选择体体试剂的大型随机核酸库的生理化学多样性。通过菜单上的Somascan Assay在线菜单工具提供了人血清和血浆中所有Somamer试剂的性能指标。somalogic.com。尽管Somalogic的核心特征(高特异性,灵敏度和可重复性)是Somascan平台从生物标志物发现到临床诊断的主要原因,但其低变异系数(CVS)的功能不足。与其他蛋白质组学技术相比,SOMASCAN测定法的中位数为约5%,从而使研究能力较小的生物学变化具有较高的研究能力。以下讨论捕获了低简历的巨大好处,以及无与伦比的Somascan Platform CVS的特定价值。
收到日期:2022 年 11 月 30 日;修改稿收到日期:2023 年 2 月 2 日;接受日期:2023 年 2 月 14 日;J-STAGE 预发表于 2023 年 3 月 28 日在线发布 初审时间:13 天 岐阜心脏中心心血管医学系,岐阜(HO、YK、TM、TT、TH、MO、HK、MK、TK、HM);东京昭和大学临床药理学和治疗学临床研究所(TM);东京医科齿科大学临床研究中心生物统计学和数据科学部(AH);日本丰桥心脏中心心血管医学系(TS) 邮寄地址:Hiroyuki Omori,医学博士,岐阜心脏中心心血管医学系,日本岐阜 500-8384 薮田南 4-14-4。电子邮件:ohmori0221@gmail.com 日本循环学会保留所有权利。如需许可,请发送电子邮件至:cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
带隙参考(BGR)是模拟,混合信号,射频和生物医学应用中的关键电路。它提供了与温度无关的电压/电流,以引用低液位调节器(LDO)或临界电路的偏置电压。其输出电压也应对过程电压和温度(PVT)角敏感得多(Wong等,2004)。同时,对于在电池电源上运行的生物医学设备的功率必须是超低功率;因此,电池寿命很大。低温漂移电路是可穿戴生物医学设备中的关键模拟块。例如,具有1 mV分辨率的ADC需要具有0.5 mV最差温度漂移的BGR电路(Nagulapalli等,2017)。 因此,这显示了高度准确的参考电路的必要性。例如,具有1 mV分辨率的ADC需要具有0.5 mV最差温度漂移的BGR电路(Nagulapalli等,2017)。因此,这显示了高度准确的参考电路的必要性。
开关,并显著降低高压 IC 的寄生电容[10–15]。在过去十年中,大量研究已经检验了 SOI 上的 LDMOSFET,其特性和功率品质因数 (PFOM) 得到了增强[8、9、16–19]。实现高 V BR 是 LDMOSFET 的主要挑战
人工智能 (AI) 的重大进步为社会带来了益处和新挑战。人工智能的一个关键突破是机器学习 (ML),它可以帮助计算机从示例中学习。这种学习非常适合无法通过明确规则定义的任务,例如识别照片中的物体、推荐音乐、标记欺诈性信用卡活动、创建自适应视频游戏或将语音转换为文本。