通过利用铁电/铁弹性切换,在压电传感器中提高了提高功率输出和能量密度。但是,一个问题是,稳定的工作周期通常不能仅由压力驱动。通过在部分螺旋的铁电中使用内部偏置场来解决此问题:材料状态的设计使得压力驱动机械加载过程中的铁弹性切换,而残留场在卸载过程中恢复了极化状态。但是,尽管已验证了此方法,但尚未系统地探索具有最佳性能的工程材料状态的设备。在这项工作中,使用部分固定(预先pol的)铁电中的内部偏置场来指导极化开关,从而产生有效的能量收集循环。设备在1-20 Hz的频率范围内进行了测试和优化,并系统地探索了制造过程中预拆平程度对能量收集性能的影响。发现,将铁电陶瓷预先固定到约25%的完全悬垂状态中会导致一种设备,该设备可以在20 Hz处产生大约26 mW cm-3的活性材料的功率密度,先前工作的改善和比常规PiezoeColectrics的高度提前的命令。但是,最大化功率密度可能会导致残余压力,在准备过程中或服务过程中会损害设备的危害。研究了制造成功率与预拆平水平之间的关系,这表明较高的预拆平程度与较高的存活率相关。这为能量转换与设备鲁棒性平衡提供了基础。
摘要。- 传统的反癌治疗远非令人满意。迫切需要将新的治疗剂与传统治疗方法结合起来,以提高抗癌的效力。铁凋亡是一种依赖铁的非凋亡细胞死亡类型的新型类型,仍然可以为凋亡失败和坏死诱导治疗的患者提供良好的效果。铁在诱导铁铁作用过程中起着维特作用。虽然铁是癌症治疗中的双重剑,但铁的特异性分布尤其重要。纳米技术是帮助靶向分布的药物的有效方法。我们打算回顾铁腐病和基于铁的纳米疗法的最新进展。首先,简要审查了铁凋亡与铁代谢之间的关系,以证明铁在铁吞作用诱导中的核心作用。第二,根据不同的设计提出和讨论了基于铁的纳米技术的纳米技术进展。最后,人们对基于铁的纳米疗法对铁铁作用的未来期望得到了焦点。
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成,包括e。大肠杆菌,表现为脊椎动物的肠道共生,也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者,我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生,致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究(GWAS)研究(GWAS)。albertii(n = 7),e。fergusonii(n = 5),大肠杆菌(n = 32)和e。大肠杆菌(n = 326),在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现,编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛(HPI)的存在与小鼠的死亡高度相关,与其他相关遗传因素相关,也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素,例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后,我们在E的一部分中搜索了毒力,铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株(n = 186)先前在生长条件下表型,包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现,在存在大量抗生素的情况下,毒力和铁捕获系统与生长呈正相关,这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力,铁摄取系统与生长之间的负相关性(i。e。头孢霉素和毒素),这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。
先前的实验提供了分别在二维材料中滑动铁电性和光激发层间剪切位移的证据。在这里,我们发现通过激光照明,在H -BN双层中令人惊讶的0.5 ps中可以实现垂直铁电的完全逆转。综合分析表明,铁电偏振转换源自激光诱导的层间滑动,这是由多个声子的选择性激发触发的。从上层n原子的P z轨道到下层B原子的P z轨道的层间电子激发产生所需的方向性层间力,激活了平面内光学TOTO TOTO TOS TOTO to-1和LO-1声音声模式。由TO-1和LO-1模式的耦合驱动的原子运动与铁电软模式相干,从而调节了动态势能表面并导致超快铁电偏振反转。我们的工作为滑动铁电的超快偏振转换提供了一种新颖的微观见解。
新兴市场股票多客户池将投资于捕捉新兴经济体和股票市场增长的投资策略的组合。游泳池将通过投资理念和过程寻求多样化(即基本与定量,自下而上与自上而下),投资范围和样式(价值,增长,质量)。池分为以下策略:核心基本,核心定量,高信念和智能RI指数策略。池试图通过组合内部和外部管理的策略来优于基准。对于大多数风险因素而言,池目标是Beta和样式中性;主要风险贡献应来自国家,股票和部门定位。池是针对整体复合基准进行了积极管理的,其中15%是ISTOXX APG新兴市场负责的低碳SDI指数,该指数排除了排除列表中的所有组成部分,并包括被归类为ESG领导者或ESG平均表演者的公司。基于良好的治理实践(GGP)测试,该金融产品中的投资公司(预)在与声音管理结构,员工关系,税收合规性和员工报酬有关的争议中进行了筛查。
摘要 — 功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种常用的测量神经激活的技术。它在识别帕金森病、阿尔茨海默病和自闭症等潜在的神经退行性疾病方面尤为重要。最近对 fMRI 数据的分析将大脑建模为图形,并通过图神经网络 (GNN) 提取特征。然而,fMRI 数据的独特特性需要对 GNN 进行特殊的设计。定制 GNN 以生成有效且可领域解释的特征仍然具有挑战性。在本文中,我们提出了一种对比双注意块和一种可微分图池化方法(称为 ContrastPool),以更好地利用 GNN 进行大脑网络,满足 fMRI 特定的要求。我们将我们的方法应用于 3 种疾病的 5 个静息状态 fMRI 脑网络数据集,并证明了它优于最先进的基线。我们的案例研究证实,我们的方法提取的模式与神经科学文献中的领域知识相匹配,并揭示了直接而有趣的见解。我们的贡献凸显了 ContrastPool 在促进对大脑网络和神经退行性疾病的理解方面的潜力。源代码可在 https://github.com/AngusMonroe/ContrastPool 上找到。
Fohrafellner,J.,Keiblinger,K.,Zechmeister-Boltenstern,S.,Murugan,R.,Spiegel,H。&Valkama,E.2024。覆盖作物影响池特异性土壤有机碳 - 一项荟萃分析。欧洲土壤科学杂志,75。
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