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检查在电动汽车电池使用中发挥的关键作用
根据 NITI Aayog (2022) 的数据，印度电动汽车电池再利用市场的增长将从 2023 年的 2 GWh 增加到 2030 年的 128 GWh。为了加快这一增长速度，应重点改进当前的检测技术和政策，以确保电池的安全和可持续的可重复使用性和可回收性。有关退役电动汽车电池测试和认证的法规应成为核心。此外，测试技术的进步将是提高这些流程效率的关键。初创企业也应该抓住这个新兴领域的机遇，利用尖端的检测技术推动电池再利用和回收市场的创新和增长。
2019财年专利申请技术趋势调查（航天器）
中国空间技术研究院 (中国) 643 26,135 30 空客 (欧洲) 611 13,954 67 波音 (美国) 430 14,624 88 Energiya (俄罗斯) 430 7,401 37 三菱电机 279 89,137 20 IHI 201 13,657 28 泰雷兹 (欧洲) 153 6,495 54 三菱重工 131 27,823 16 霍尼韦尔 (美国) 117 19,431 7 雷神 (美国) 105 5,383 3 斯奈克玛 (欧洲) 102 4,363 6 太空系统/劳拉 (美国) 58 168 12 Viasat (美国) 1 685 0 蓝色起源 (美国) 12 19 1 SpaceX（美国） 1 10 9 Rocket Lab（美国） 5 5 0 北京零度空间科技公司（中国） 2 24 0 Mojave Aerospace Ventures（美国） 2 2 0 PLD space（西班牙） 0 0 0 Reaction Engines（英国） 6 13 4 Relativity Space（美国） 0 2 0 Skyrora（英国） 0 0 0 Oneweb（美国） 11 29 0 Blacksky（美国） 0 0 0 Capella Space（美国） 0 0 0 Hawkeye360（美国） 0 6 0 Iceye（芬兰） 0 1 0 OHB System（德国） 1 8 20 Planet（美国） 5 27 2 Spire Global（美国） 6 22 0 ispace（日本） 7 13 1 Planetary Resources（美国） 4 4 1 Astroscale 12 12 0 D-Orbit (意大利) 4 4 0 NASA (美国) 91 1,924 959 日本宇宙航空研究开发机构 119 500 473 国防科技大学 (中国) 69 6,274 280 哈尔滨工业大学 (中国) 338 25,237 274 加州理工学院 (美国) 19 2,648 314 韩国航空宇宙研究院 (韩国) 436 2,739 72
核融合反应堆高温超导导体开发的现状
名启博：プラマ・核融合学志92，396（2016）。［4 W.H.fietz and al。，IEEE Trans。苹果。超级。26，4800705（2016）。 ［5］P。Bruzzone和Al。 ，ncle。 Fuance 58，103001（2018）。 l。米切尔和阿尔。 ，超级条件。 SCI。 树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。26，4800705（2016）。［5］P。Bruzzone和Al。，ncle。Fuance 58，103001（2018）。l。米切尔和阿尔。，超级条件。SCI。 树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。SCI。树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。树。34，103001（2021）。！t。安多和al。，技术完整。1，791（1998）。Lage F. Dahlgren和Al。，Eng已满。甲板。167，139（2006）。］H。H. Hashizume和Al。，Eng已满。甲板。63，449（2002）。［10！ Y. Ogawa和Al。，J。填充完整的等离子体。79，643（2003）。<+11 Z. Yoshida和Al。，Ressing主题等离子体。1，8（2006）。［12 Y. Ogawa和Al。，Ressing主题等离子体。9，140,014（2014）。13 V. Corat和Al。，Eng已满。甲板。136，1597（2018）。14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。14 A. Sagara和Al。，Eng已满。甲板。89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。89，2114（2014）。15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。15 Y. Zhai和Al。，Eng已满。甲板。135，324（2018）。https://typeoneergy.com/ ［20！Sorbon和Al。，Eng已满。甲板。100，378（2015）。［22 A A. Sykes和Al。，ncle。Fusion 58，016039（2018）。<3- y。歌曲和Al。 ，Eng已满。 甲板。 183，113247（2022）。 24-24 N. Yanagi和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,013（2014）。 ，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。歌曲和Al。，Eng已满。甲板。183，113247（2022）。24-24 N. Yanagi和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,013（2014）。 ，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。24-24 N. Yanagi和Al。，Ressing主题等离子体。9，140,013（2014）。，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。，Proc。14th Symp。Fusion Technology，1727（1986）。
未检测到的单基因心血管疾病的识别
值为 n。*15 人被诊断为肥厚型心肌病，1 人被诊断为扩张型心肌病，1 人被诊断为限制型心肌病。† 11 人被诊断为扩张型心肌病，6 人被诊断为非缺血性心肌病。‡ 仅限男性半合子。
李法美尼症候群筛检 - 成人
1 全身和脑部 MRI 检查每年进行一次，间隔六个月。乳房 MRI 检查（造影剂和非造影剂）应与脑部 MRI 检查同时进行（但由于造影剂剂量不同，应在不同日期进行）。 2 第一次脑部 MRI 检查应使用钆帕西诺进行造影剂和非造影剂检查；如果正常，则应随后进行非造影剂脑部 MRI 检查。如果患者有恶性肿瘤病史，则所有脑部 MRI 检查都应进行造影剂和非造影剂检查。 3 对于患侧有 PDAC 家族史的患者[1 名一级亲属 (FDR) 或 1 名二级亲属 (SDR)]，请参阅胰腺癌筛查算法临床效果部 V4 经医务人员执行委员会于 2024 年 12 月 17 日批准
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
在大气窗口的室温下在室温下检测到超敏感的杂项
安吉拉·瓦萨内利（Angela Vasanelli），《上级师范大学的物理学转移》，PSL大学，CNRS，索邦大学，巴黎大学Livia的Mohammadreza Saemian CNRS，索邦大学，法国法国巴黎大学，法国， yakko.todorov@phys.ens.com（Y。（M. Saemian）。（Ballow的L.）。0003-0334-1815（D。D. Gacemi）。（E。Rodriguez）。Olivier Lopez和BenoitDarquié，激光物理激光器，CNRS， darquié） l.h.li@leeds.ac.uk（L。li），（L. Li）。https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。 https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）
重新检查核融合在可再生能源中的作用...
融合能量通常被视为满足世界能源需求的长期解决方案。但是，即使解决了关键的研究挑战，工程师和材料科学仍然对融合发电厂的特征构成显着限制。同时，到2050年，全球能源网络必须过渡到低碳源，以防止气候变化的最严重影响。我们回顾了影响Fusion未来轨迹的三个因素：（1）可再生能源价格的偏低下降，（2）可再生能源的可再生能源及其对未来能源网格的含义，以及（3）中级核废物作为融合产品的最新主张。在我们的前提下的情况下，我们发现，尽管仍然有明确的动机来开发融合发电厂，但这种动机可能会削弱，因为它们可用。我们还得出结论，大多数当前的融合反应堆设计没有考虑到这些因素，并且为了提高市场渗透率，Fusion Research应该考虑放松的核废料设计标准，原材料可用性限制和脉冲操作的负载跟踪设计。
柔软却坚硬！？开发出与生物骨性质相似的金属材料
[研究背景] 在当今的超老龄化社会中，因疾病或受伤而患有骨骼和关节疾病的人数增加正在成为一个问题，对于植入体内进行治疗的生物材料的需求日益增加。金属材料具有强度与延展性优异的平衡性，且机械可靠性高，因此被广泛用作必须支撑大负荷的骨替代植入物。 植入物需要具有优异的耐磨性和耐腐蚀性。但由于它是一种高强度的金属材料，其力学性能一般与柔韧的活骨有显著差异，而且其特别高的杨氏模量是有问题的。当植入物的杨氏模量远高于骨骼时，大部分力会施加在植入物上而不是周围的骨骼上（这种现象称为应力屏蔽），这会导致骨质萎缩、骨矿物质密度降低和骨折风险增加。因此，近年来，需要开发具有与活骨相当的低杨氏模量的新型金属材料。 临床上最常用的生物医学金属材料是价格低廉的不锈钢SUS316L、耐磨性优良的CoCr合金、杨氏模量相对较低的Ti（钛）合金。然而，不锈钢和现有的钴铬合金的杨氏模量大约比活骨高10倍。虽然存在杨氏模量较低的Ti合金，但其杨氏模量高于活骨，且存在耐磨性低的问题。目前，很少有金属材料能具有与活体骨骼相当的杨氏模量，同时还具有优异的耐磨性和耐腐蚀性。特别是，低杨氏模量这一重要的机械性能通常与高耐磨性之间存在权衡关系，开发出一种兼具这些特性的新型合金一直很困难。 另一方面，在尖端医疗中使用的超弹性合金中，表现出约8％超弹性应变的NiTi（镍钛）合金的应用最为广泛。然而，NiTi合金中含有较高的Ni元素，人们担心其可能会引起过敏反应。为此，人们开发出了不含Ni的Ti基超弹性合金，但其超弹性应变仅为NiTi合金的一半左右。 【主要发现】
通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向
<3 1 Labarjum Ovogic自动植物lucien.robinault@uphf.fr（L.R. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰，奥克兰市Auto Unaalland 0627； USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心； kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>