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基于废旧塑料袋的摩擦纳米发电机应用研究及前景展望闫晓冉1,杨东方2,黄振兴3
1 青岛大学威海创新研究院电气工程学院，青岛 266000，中国 2 西安交通工程学院，西安 710300，中国 3 青岛海尔洗衣机有限公司，青岛 26000，中国 * 电子邮件：wkwj888@163.com 收稿日期：2022 年 9 月 13 日 / 接受日期：2022 年 11 月 13 日 / 发表日期：2022 年 11 月 30 日 塑料制品产量不断增加和回收利用不足，导致白色污染问题困扰全球，严重影响了生态环境、海洋生物和排水系统。此外，低功耗电子设备的广泛应用使功耗成为不可忽视的因素。因此，回收废弃的塑料袋作为摩擦纳米发电机（TENG）的摩擦材料，收集日常生活中的机械能并将其转化为持续稳定的电能，可以同时缓解白色污染和能耗两大问题。此外，利用TENG构建的自供电系统在驱动低功耗电子产品、环境监测、可穿戴设备等方面有着巨大的潜力。据此，本文概述了白色污染的概况、TENG的理论起源、工作原理和理论模型，分析了利用废旧塑料袋制造TENG的可行性，以及该自供电传感系统的应用进展，并对未来进行了展望。关键词：摩擦纳米发电机；自供电系统；废旧塑料袋；TENGs 1.引言
BWH医师助理阴影政策
Mass Brigham，其分支机构和合资企业，具有法律和道德责任，可以保护所有患者的隐私并保护其健康信息的机密性。此外，大规模杨百翰（Mass Brigham），其分支机构和合资企业，必须确保其患者的机密性，财政，研究，计算机系统，管理和其他业务信息的机密性。在我在大规模的杨百翰组织/实践中的就业/任务过程中，我可能会拥有机密信息。此外，我的个人访问代码[用户ID和密码]用于访问计算机系统也是此机密信息的组成部分。
一项健康计划，以支持整个您。
重要通知：该计划包括一个有限的提供商网络，称为Value HMO。该计划提供了比大众杨百年杨健康计划的全部商业HMO提供商网络小的网络访问。在本计划中，成员只能从价值HMO网络中的提供商那里获得网络收益。请咨询价值HMO提供商目录或访问MassGenerbrighamHealthPlan.org的提供商搜索工具，以确定hMO网络中包含哪些提供商。
统一的扩散MRI数据和青少年脑认知发展研究的白质测量
摘要中的单词数量：165 1主要文本中的单词数：6136 2数字数：8 3表：3 4补充：2表5附录：2图6 7 8和协调的扩散MRI数据和白质数据和白质量的测量和白质量测量来自青春期的脑部9认知发展研究10 11 Suheyla cetin-Ketin-karayamak，Ph.d.d.d.d.d.d.d. A，Fan Zhang博士B，Tashrif Billah A，Leo Zekelman D，E，12 Nikos Makris，医学博士，博士学位A，F，Steve Pieper博士C，Lauren J. O'Donnell博士B，*，Yogesh Rathi，13博士学位。 A，B，* 14 15 A，美国马萨诸塞州波士顿16号哈佛医学院的精神病学系，杨百翰和妇女医院。17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。 19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。 20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。 22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。 24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。 26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44 /div>>/div>>/div>>17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44
美国陆军军法署上校 Eric Young
埃里克·杨上校 美国陆军军法署 埃里克·杨上校目前被任命为国家安全委员会副法律顾问。他最近担任美国陆军军法署署长办公室国家安全法司司长。他拥有超过 25 年的陆军军法署经验，主要专注于美国和多国司令部、机构和组织的国家安全法事务，包括常规和特种作战。他最近的职务包括美国欧洲司令部参谋军法署；以及驻阿富汗美国和北约部队的参谋军法署/高级法律顾问。他毕业于美国陆军战争学院和美国海军指挥与参谋学院。
IDentif.AI 2.0 疫情防控平台
IDentif.AI 2.0 疫情防控平台：快速确定优化的 COVID-19 联合治疗方案的优先次序 标题：使用人工智能优化 COVID-19 联合治疗设计 Agata Blasiak 1,2,3 *^, Anh TL Truong 1,2,3 *, Alexandria Remus 1,2,3 *, Lissa Hooi 4 *, Shirley Gek Kheng Seah 5 *, Peter Wang 1,2,3 , De Hoe Chye 5 , Angeline Pei Chiew Lim 5 , Kim Tien Ng 6 , Swee Teng Teo 6 , Yee- Joo Tan 6,7 , David Michael Allen 8,9 , Louis Yi Ann Chai 8,9 , Wee Joo Chng 4,8,10,11 , David CB Lye 8,12,13,14 , John Eu-Li Wong 8,10 , Conrad En Zuo Chan 5 ^, Edward Kai-Hua Chow 1,2,3,4,11,15 ^ 和 Dean Ho 1,2,3,15 ^ *共同第一作者^共同通讯：agata.blasiak@nus.edu.sg、cenzuo@dso.org.sg、csikce@nus.edu.sg biedh@nus.edu.sg 1 新加坡国立大学杨潞龄医学院数字医学研究所（WisDM），新加坡 117456。 2 新加坡国立大学 N.1 健康研究所（N.1），新加坡 117456。 3 新加坡国立大学新加坡国立大学工程学院生物医学工程系，新加坡 117583。 4 新加坡国立大学新加坡癌症科学研究所，新加坡 117599。 5 国防科学技术研究院实验室，新加坡，新加坡 117510。6 新加坡国立大学杨潞龄医学院微生物学和免疫学系传染病转化研究项目，117545。7 新加坡科技研究局分子与细胞生物学研究所（IMCB），新加坡，138673。8 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系，新加坡 119228。9 新加坡国立大学医院传染病科，新加坡 119074。10 新加坡国立大学癌症研究所血液肿瘤学系，新加坡国立大学医院 119074。11 新加坡国立大学杨潞龄医学院新加坡国立大学癌症研究中心（N2CR），新加坡 117599。12 国家传染病中心（NCID），陈笃生医院，新加坡 308442。13 李光前医学院南洋理工大学医学院，新加坡 308232。14 陈笃生医院传染病部，新加坡 308433。15 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系，新加坡 117600。亮点
引用：彭建军，赵锋，杨晓玲，等. 中国中老年人群血脂异常与 2 型糖尿病风险的关系
摘要 目的 评估不同类型血脂异常个体罹患2型糖尿病（T2DM）的风险，并比较不同血脂参数对T2DM的预测价值。 方法 对中国健康与养老纵向研究（CHARLS）的数据进行二次分析。在基线调查（2011—2012年）中，共访谈17 708名45岁以上个体，采集11 847份血样。在两次随访调查（2013—2014年和2015—2016年）中确认T2DM的结果。通过Cox比例风险回归模型估计T2DM与血脂异常相关的HR和95％CI。通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）比较八个血脂参数的判别值。 结果 共7329名参与者纳入分析；在平均3.4年的随访期内，387名（5.28%）受试者新发糖尿病。与血脂正常者相比，高胆固醇血症、高甘油三酯血症及低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）者的2型糖尿病风险显著升高（HR（95% CI）分别为1.48（1.11至1.96）、1.92（1.49至2.46）和1.67（1.35至2.07））。非HDL-C（0.685，95%CI 0.659～0.711）、甘油三酯（TG）（0.684，95%CI 0.658～0.710）、总胆固醇（TC）/HDL-C（0.685，95%CI 0.659～0.712）及TG/HDL-C（0.680，95%CI 0.654～0.706）的AUC均显著（p<0.005）大于其他脂质参数。结论中老年人高甘油三酯血症、高胆固醇血症及低HDL-C是罹患糖尿病的高危人群，非HDL-C、TG、TC/HDL及TG/HDL在预测2型糖尿病发病率方面优于其他脂质参数。
基于自适应小波包分解的光伏混合储能系统控制策略 朱万璐，杨叶，支鹏飞 *，Zh
江苏科技大学自动化系，镇江 212000 * E-mail: zhipengfei@just.edu.cn 收稿日期: 2022年8月23日 / 接受日期: 2022年9月22日 / 发表日期: 2022年10月10日 本文基于频域分析了光电场输出功率波动特性，并提出了一种基于自适应小波包分频的光电功率分配方法，该方法合理分配了低频、中频和高频能量在不同储能元件之间的分布。结合超级电容器和锂电池的储能特性，设计了一种超级电容器和锂电池的协调控制策略，有效抑制了光伏功率波动对电网的影响。与光伏原有功率相比，本文提出的方法大大降低了光伏功率的波动，从而使最终并网功率区域平滑，从而使电网和储能组件稳定安全发展。最后通过某光电场实测数据的半实物仿真验证了该方法的有效性。关键词：混合储能；协调控制策略；自适应小波包分解1.引言