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基于非贵金属氧还原催化剂的质子交换膜燃料电池性能
W 窑 cm -2 曰 持续增加到 2.0 bar 袁 功率密度进一步提升 达到 0.94 W 窑 cm -2 ( 图 4E). Chen 等 [47] 报道 Co-N-C 催化剂在空气的燃料电池测试中压力从 0.5 bar 提 升至 2 bar 上 袁 最高功率密度从 0.221 W 窑 cm -2 提升 到 0.305 W 窑 cm -2 ( 图 4F). 文献中记录的非贵金属催 化剂燃料电池测试压力一般不大于 2 bar 袁 在此范 围内催化剂燃料电池的性能随着压力的增加而提 升 袁 压力过大会造成催化剂层结构的破坏并加速 膜电极的退化 . 目前 袁 鲜有对测试过程中气流量影 响的探究 . 从表 1 中发现 袁 大部分基于非贵金属催 化剂的 PEMFC 性能测试是采取固定气流量的方 式 袁 但气流量的选择并没有统一标准 袁 其中空气的 气流量一般等于或大于氧气的气流量 . 4 非贵金属催化剂耐久性分析
多元化能源保障方案推动非道路领域电动化发展
3月23日，由Qiyuan Green Power，Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.，Ltd。，Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车，并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.，Ltd.，Ltd.，Ltd。目前，它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试，“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨，从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
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通过凸优化定义量子发散
我们引入了一个新的量子 R'enyi 散度 D # α，其中 α ∈ (1 , ∞ ) 以凸优化程序定义。此散度具有多种理想的计算和操作特性，例如状态和通道的高效半正定规划表示，以及链式法则特性。这种新散度的一个重要特性是它的正则化等于夹层（也称为最小）量子 R'enyi 散度。这使我们能够证明几个结果。首先，我们使用它来获得当 α > 1 时量子通道之间正则化夹层 α -R'enyi 散度的上界的收敛层次。其次，它使我们能够证明当 α > 1 时夹层 α -R'enyi 散度的链式法则特性，我们用它来表征通道鉴别的强逆指数。最后，它使我们能够获得量子通道容量的改进界限。
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
联合免疫检查点抑制剂治疗驱动基因阴性非小细胞肺癌脑 ...
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目（编号2019MS08024）抽象非小细胞肺癌（NSCLC是最常见的组织学肺癌类型，在诊断时约有66％的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位，在初始诊断时，大约13％的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量，并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率；但是，使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来，随着免疫疗法的扩展，免疫检查点抑制剂（ICI）已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度，目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
凸多阶段随机优化的数值方法
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中，我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中，存在自然情况，当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题，因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go（值）函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看，这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题