1. Noriphan XWR 部件号 L68250 加上 10% H 004 硬化剂 + 10% M206 稀释剂,涂抹于 VC102 碳纳米管墨水之上 2. Noriphan HTR-N 093 +15% 稀释剂 M201,涂抹于 XWR 层之上
可持续,材料必须丰富、廉价且无毒。然而,毒性并不是唯一的安全隐患。媒体经常报道因锂离子电池易燃而发生的事故。这些设备的易燃性通常与非水电解质有关。电解质也导致了毒性和高成本,部分原因是使用了氟化盐。[2–5] 解决这些缺陷对于钠离子电池尤为重要,因为可持续性和安全性至关重要。幸运的是,人们正在努力解决电池中使用的电解质的易燃性。减轻可燃性的一种常用策略是使用有机磷化合物作为电解质溶剂。[6–12] 有机磷化合物是一类常见的阻燃剂,用于各种应用。[13] 然而,其中一些化合物对环境和健康有负面影响。[14,15]
摘要使用可以在宿主植物中复制并系统地移动的病毒载体以传递细菌CRISPR组件,从而可以在整个植物水平上进行基因组编辑,并避免对劳动力密集型稳定转化的要求。但是,这种方法通常依赖于先前转化的植物,这些植物稳定地表达了CRISPR-CAS核酸酶。在这里,我们描述了使用烟草eTCH病毒(TEV; PotyVirus属)和马铃薯病毒X(PVX; PVX;属Potexvirus)得出的两个兼容的RNA病毒载体的成功无DNA的基因组编辑,这些病毒是在同一细胞中复制的。TEV和PVX载体分别表达CAS12A核酸酶和相应的指导RNA。这种新型的两场媒介系统改善了植物中无病毒诱导的基因组编辑的工具箱,并将促进繁殖更多营养,耐药性和生产性作物的努力。
摘要:托有室温单光子发射器(SPE)的二维六角硼(HBN)有望用于量子信息应用。朝着HBN实际应用的重要一步是按需,位置控制的SPE。报告的用于确定性创建HBN SPE的策略要么依赖于与综合光子学不兼容的基材纳米图案,要么利用可能引入不可预测的HBN损害或污染的辐射源。在这里,我们报告了一种无辐射和光刻的途径,以确定性地通过纳米引导使用原子力显微镜(AFM)激活HBN SPE。该方法适用于二氧化硅 - 硅底物上的hbn扁曲,可以很容易地集成到片上光子设备中。对于多个凹痕尺寸,所达到的SPE收率高于30%,并且在400 nm左右的凹痕显示最大产量为36%。我们的结果标志着HBN SPE与光子和等离子设备的确定性创建和整合的重要一步。关键字:HBN,单光子发射器,原子力显微镜,纳米凹痕,片上积分■简介
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者,此版本于 2021 年 4 月 19 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.04.19.440450 doi:bioRxiv 预印本
1个新加坡639798 Nanyang Ave 639798的Nanyang Technological University,Nanyang Technological University的电气和电子工程学院微型和纳米电子和电子工程学院(CMNE); chunfei001@e.ntu.edu.sg(c.f.s.); e190013@ntu.edu.sg(l.y.x.l.); chongwei@ntu.edu.sg(c.w.t.); lxhu@ntu.edu.sg(L.H.); tancs@ntu.edu.sg(c.s.t.)2 CNRS-NTU-THALES研究联盟/UMI 3288,研究技术广场,50 Nanyang Ave,边界X块,6级,新加坡637553,新加坡; jxwang@ntu.edu.sg(J.W.); simon.goh@ntu.edu.sg(s.c.k.g.); philippe.coquet@cnrs.fr(p.c.); ehongli@ntu.edu.sg(H.L.)3 Institut d'Electronique, de Micro Electronique et de Nanotechnologie (IEMN), CNRS UMR 8520-Universit é de Lille, 59650 Villeneuve d'Ascq, France 4 School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Ave, Singapore 639798, Singapore * Correspondence: ebktay@ntu.edu.sg†两位作者对此手稿都同样贡献。
摘要:据报道陶瓷电介质具有用于应用的优质储能性能,例如电动车辆中的电力电子设备。在〜4.55 j cm -3的可回收能量密度(W REC)中,在〜520 kV cm -1的情况下,在无铅松弛剂BATIO 3-0.06BI 2/3(mg 1/3 NB 2/3)中实现了η〜90%。这些陶瓷可以与AG/PD共同使用,这构成了它们在制造商业多层陶瓷电容器中潜在使用的重要一步。与化学计量学BI(Mg 2/3 NB 1/3) - O 3掺杂的Batio 3(BT),A-SITE降低BI 2/3(mg 1/3 NB 2/3)O 3降低了BT的电气异质性。块状电导率仅通过1个数量级从晶界处差异,这与较小的体积的导电核心较小,这是由于A-Site Sublattice中掺杂剂的差异增加而导致的,从而在电气文件下导致较高的击穿强度。可以采用此策略来开发具有改进的储能性能的新介质。关键字:储能,电容器,无铅,Batio 3,电介质,陶瓷
1 能源效率基础设施集团是一个日益壮大且基础广泛的联盟,由超过 25 个行业团体、非政府组织、慈善机构和企业组成,旨在呼吁迅速改善英国住宅和建筑的能源效率政策。能源效率的大幅提高是实现净零排放和结束燃料贫困的可靠途径的试金石。EEIG 呼吁将能源效率作为国家基础设施投资优先事项,并设定相应的目标——到 2030 年实现所有住宅的能源性能证书 (EPC) 评级达到 C(从 A(最高效)到 G)——以及明确的治理安排、长期计划和启动资本预算来实现这一目标。虽然它代表了整个 EEIG 的观点,但本简报并不一定代表其个别成员的观点。
人工智能 (AI) 的目标是创造智能机器。粗略地说,如果一个实体根据其感知选择预期可实现其目标的行动,则该实体被视为智能。1 将此定义应用于机器,可以推断出人工智能旨在创造根据其感知选择预期可实现其目标的行动的机器。现在,这些目标是什么?可以肯定的是,至少到目前为止,它们是我们赋予它们的目标;但是,尽管如此,它们的作用完全像机器自己的目标一样,并且它们完全确定。我们可以将其称为人工智能的标准模型:构建优化机器,插入目标,然后它们就可以运行了。这种模型不仅在人工智能中盛行,而且在控制理论(最小化成本函数)、运筹学(最大化回报总和)、经济学(最大化个人效用、GDP、季度利润或社会福利)和统计学(最小化损失函数)中也盛行。标准模型是二十世纪技术的支柱。不幸的是,这个标准模型是一个错误。如果我们只完整正确地写下我们的目标,那么设计对我们有益的机器是没有意义的。如果目标是错误的,我们可能会很幸运,注意到机器令人惊讶的令人反感的行为,并能够及时将其关闭。或者,如果机器比我们更聪明,问题可能是不可逆转的。机器越智能,对人类的后果就越糟糕:机器将更有能力以与我们的真实目标不一致的方式改变世界,并更有能力预见和防止任何干扰其计划的行为。1960 年,在看到亚瑟·塞缪尔的跳棋程序学会比其创造者更好地下棋后,诺伯特·维纳 (1960) 发出了明确的警告: