XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出色的
![b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。在硅阳极中涉及金属碳化物是尚未探讨增加容量和周期寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/Wolfram Carbide@Graphene可维持高初始库仑效率和较长的循环寿命，从而减轻了结构变化。 [21]相比之下，还报道了良好的电 - 化学性能，以Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Mo 2 C @Si Mo 2 C的形式形式的金属碳化物（Mo 2 C，Cr 2 c 3等）进行了鲜明的表现。 [22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于存在降低电子传递电阻的纳米传导通道。 [23,24]'](/simg/9/9536fe4cbba8b087ce049a15cc98c3ec59c25caa.webp)
b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。在硅阳极中涉及金属碳化物是尚未探讨增加容量和周期寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/Wolfram Carbide@Graphene可维持高初始库仑效率和较长的循环寿命，从而减轻了结构变化。 [21]相比之下，还报道了良好的电 - 化学性能，以Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Mo 2 C @Si Mo 2 C的形式形式的金属碳化物（Mo 2 C，Cr 2 c 3等）进行了鲜明的表现。 [22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于存在降低电子传递电阻的纳米传导通道。 [23,24]'
b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。涉及硅阳极中的金属碳化物是尚未探讨增加容量和循环寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/wolfram碳化物@石墨烯可维持较高的初始库仑效率和长期循环寿命，从而减轻了结构变化。[21]相反，金属碳化物（mo 2 C，Cr 2 C 3等）以Si Cr 3 C 2的形式 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @几层石墨烯电极的据报道，具有良好的电化学性能。[22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于纳米导电通道的存在，从而降低了电子转移电阻。[23,24]'
![b“ libs [18]以及钠离子电池中的dess。多（2,6,6,6-二甲基哌啶-1-甲基丙烯酸酯）（PTMA）电极[20]。 [23]发现高容量的聚合物[24]与相对较高的排放电压搭配，对有机电极材料的兴趣促进了各种储能应用[25 \ XE2 \ x80 \ x9331]。称为2,2,6,6-四甲基哌啶基-N-氧基（速度）。该激进的电化学特性和所需的稳定性具有出色的稳定性。 [32] PTMA首先在锂有机电池中使用，平均排放电压为3.5 V，排放量为77 MAHG 1。 [24]这项研究中全有机全电池电池的负电极是基于VIologen的聚合物，该聚合物含有双阳性阳离子的Pri](/simg/8/81104cf3f072f885a7faf3984012eb8a4ed00f74.webp)
b“ libs [18]以及钠离子电池中的dess。多（2,6,6,6-二甲基哌啶-1-甲基丙烯酸酯）（PTMA）电极[20]。 [23]发现高容量的聚合物[24]与相对较高的排放电压搭配，对有机电极材料的兴趣促进了各种储能应用[25 \ XE2 \ x80 \ x9331]。称为2,2,6,6-四甲基哌啶基-N-氧基（速度）。该激进的电化学特性和所需的稳定性具有出色的稳定性。 [32] PTMA首先在锂有机电池中使用，平均排放电压为3.5 V，排放量为77 MAHG 1。 [24]这项研究中全有机全电池电池的负电极是基于VIologen的聚合物，该聚合物含有双阳性阳离子的Pri
b“ libs [18]以及钠离子电池中的dess。[19]先前，由钠二（三氟甲磺酰基）酰亚胺（NATFSI）和N-甲基乙酰酰胺（NMA）组成的DES组成的Eutectic摩尔比1：6，这在这项研究中也被证明是可行的电子，用于多个可行的电子电脑，用于多聚体。 （2,2,6,6-四甲基哌啶-1-基 - 氧基丙烯酸酯）（PTMA）电极。[20]但是，据我们所知，这些溶剂尚未与聚合物电极配对，用于构建全有机储能系统。对基于有机电池的研究大约在45年前开始，[21,22]，但很快就停止了。[23]发现高容量聚合物（例如PTMA）[24]与相对较高的放电电压配对，再次激发了对有机电极材料的兴趣，从而产生了各种储能应用。[25 \ XE2 \ x80 \ x9331]今天，PTMA是最突出的基于自由基的氧化还原活性聚合物之一。它用作阳性电极，含有稳定的硝氧基自由基，称为2,2,6,6-四甲基哌啶基N-氧基（tempo）。这个自由基具有出色的电化学特性和所需的稳定性。[32] PTMA首先在锂有机电池中使用，平均排放电压为3.5 V，排放能力为77 MAHG 1。[24]本研究中全有机全电池的负电极是基于VIologen的聚合物，该聚合物在其原始状态下包含双阳性电荷的阳离子，在进行了两个单电子传输步骤后，该阳离子在其原始状态下，将其简化为中性物种。[5]在这种情况下，我们使用了交联的聚合物聚（N - （4-乙烯基苯甲酰苯）-N'-Methylviologen）（X-PVBV 2 +），以阻止溶剂中的溶解。[33] PTMA作为正和X-PVBV 2 +作为负电极的组合会导致在阴离子摇椅构型中运行的全有机电池，这是一种可以用有机电极材料实现的稀有细胞类型。[34]与阳离子摇摆椅或双离子电池相比，仅将阴离子用作电荷载体。此类阴离子摇摆椅全有机细胞的其他报道也将基于Viologen的化合物作为负电性化合物，均以水性[35 \ xe2 \ x80 \ x9338]和非含电解质的水性和非高性电解质，[39 \ xe2 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x93341]
定量分配粘度变化的液体材料。出色的“分配精度”。
*这些规格如有更改，恕不另行通知。*该目录的版权属于我们的公司。严格禁止未经事先书面许可的任何其他媒体的图片，插图和本目录中的任何其他信息的复制和分发；这样做将导致版权侵权。
具有高度弯曲表面的分级多孔碳，可承载单金属 FeN4 位点，作为出色的氧还原催化剂
铁-氮-碳 (Fe-N-C) 材料已成为铂族金属的有前途的替代品，用于催化质子交换膜燃料电池中的氧还原反应 (ORR)。然而，它们较低的固有活性和稳定性是主要障碍。本文报道了一种在具有高度弯曲表面的分级多孔碳上具有密集 FeN 4 位点的 Fe-N-C 电催化剂 (表示为 FeN 4 - hc C)。FeN 4 - hc C 催化剂在酸性介质中表现出优异的 ORR 活性，在 0.5 m H 2 SO 4 中具有 0.85 V 的高半波电位（相对于可逆氢电极）。当集成到膜电极组件中时，相应的阴极显示出 0.592 W cm −2 的高最大峰值功率密度，并在恶劣的 H 2 /空气条件下表现出超过 30 000 次循环的运行耐久性，优于以前报道的 Fe-N-C 电催化剂。这些实验和理论研究表明，弯曲的碳载体可以微调局部配位环境，降低 Fe d 带中心的能量，并抑制含氧物质的吸附，从而提高 ORR 活性和稳定性。这项工作为 ORR 催化的碳纳米结构-活性相关性提供了新的见解。它还为设计用于能源转换应用的先进单金属位点催化剂提供了一种新方法。
RXXXXXX 5 月 23 日 FM COMNAVRESFOR NORFOLK VA 至 NAVRESFOR INFO CNO 华盛顿特区 BT UNCLAS SUBJ/2022 年度海军预备役水手// MSGID/GENADMIN/COMNAVRESFOR/N00FEB// POC/TRACY HUNT/FORCM/CNO 华盛顿特区//N095MC1/EMAIL：TRACY.L.HUNT.MIL(AT)US.NAVY.MIL/TEL：(703)695-3976// RMKS/1。我非常高兴地宣布 CTR1(IW/EXW) Lewis McClintock 被选为 2022 年度海军预备役水手。McClintock 军士来自加利福尼亚州圣地亚哥，目前被分配到 NR C10F NIOCHI NIC (CNIFR)。入选后，CTR1 McClintock 将被推荐给海军人事长，以表彰其晋升为首席士官。 2. 今年我们有五位杰出的候选人，全部获胜。其他入围者包括： -BM1(EXW) Scott Graham，MSRON 8 (NECC)，来自马萨诸塞州西康克。 -RP1(SCW) Michael Pornovets，COMNAVSURFPAC (PACFLT)，来自密西西比州比洛克西。 -MA1 Jose Rivera，NR NSF AUTEC (NAVSEA)，来自佛罗里达州西棕榈滩。 -HM1(FMF) Daniel Vetan，MFR/MFS (第 4 MED 营)，佛罗里达州奥克兰公园。 3. 入围者将于 2023 年 5 月 15 日至 19 日在 FORCM Tracy Hunt 主办的海军预备役年度水手表彰周期间获得表彰。 4. 这一级别的竞争非常激烈。我们的每一位决赛选手都出色地代表了他们的部队和海军，他们应该为自己的职业和个人成就感到自豪。干得好，祝贺这些出色的表现者。你们继续提高标准，激励那些我们期望在未来几年看到的人。5. 我要特别感谢支持每位决赛选手的家人和雇主。6. 由海军预备役部队指挥官 VADM JB Mustin 发布。// BT
RXXXXXX 5 月 23 日 FM COMNAVRESFOR NORFOLK VA 至 NAVRESFOR INFO CNO 华盛顿特区 BT UNCLAS SUBJ/2022 年度海军预备役水手// MSGID/GENADMIN/COMNAVRESFOR/N00FEB// POC/TRACY HUNT/FORCM/CNO 华盛顿特区//N095MC1/EMAIL：TRACY.L.HUNT.MIL(AT)US.NAVY.MIL/TEL：(703)695-3976// RMKS/1。我非常高兴地宣布 CTR1(IW/EXW) Lewis McClintock 被选为 2022 年度海军预备役水手。McClintock 军士来自加利福尼亚州圣地亚哥，目前被分配到 NR C10F NIOCHI NIC (CNIFR)。入选后，CTR1 McClintock 将被推荐给海军人事长，以表彰其晋升为首席士官。 2. 今年我们有五位杰出的候选人，全部获胜。其他入围者包括： -BM1(EXW) Scott Graham，MSRON 8 (NECC)，来自马萨诸塞州西康克。 -RP1(SCW) Michael Pornovets，COMNAVSURFPAC (PACFLT)，来自密西西比州比洛克西。 -MA1 Jose Rivera，NR NSF AUTEC (NAVSEA)，来自佛罗里达州西棕榈滩。 -HM1(FMF) Daniel Vetan，MFR/MFS (第 4 MED 营)，佛罗里达州奥克兰公园。 3. 入围者将于 2023 年 5 月 15 日至 19 日在 FORCM Tracy Hunt 主办的海军预备役年度水手表彰周期间获得表彰。 4. 这一级别的竞争非常激烈。我们的每一位决赛选手都出色地代表了他们的部队和海军，他们应该为自己的职业和个人成就感到自豪。干得好，祝贺这些出色的表现者。你们继续提高标准，激励那些我们期望在未来几年看到的人。5. 我要特别感谢支持每位决赛选手的家人和雇主。6. 由海军预备役部队指挥官 VADM JB Mustin 发布。// BT
uv-nanoimprint和高效率硅金属的深反应性离子蚀刻：低成本的高吞吐量，具有出色的分辨率和重复性
摘要：随着元信息开始发现工业应用，有必要开发可扩展且具有成本效益的制造技术，这些技术可提供低于100 nm的分辨率，同时提供高吞吐量和较大的面积图案。在这里，我们证明了使用UV纳米印刷光刻和深层反应离子蚀刻（Bosch和低温）的使用。可靠的过程，用于制造高模式有限的硅矩形支柱。证明了结构的质量，跨表镜的质量，这些镜头表明了衍射有限的聚焦，并接近NIR波长λ∈（1.3 µm，1.6 µm）的理论效率。我们演示了一个过程，该过程消除了博世过程的特征性侧壁表面粗糙度，从而使90度垂直侧壁光滑。我们还证明，在Bosch侧面表面粗糙度（或45 nm的压痕（或扇贝））的情况下，元表面镜头的光学性能不会受到不利影响。为实现全晶片覆盖而定义了下一步的开发步骤。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
不是出色的均衡器？当地的经济流动性和对美国大学建立的不平等影响
1几项研究提供了理论论点，为什么更大的不平等会导致代际移动性下降（Solon，2004； Durlauf和Seshadri，2017； Becker，Kominers，Murphy和Spenkuch，2018）。不平等与代际流动性之间的负面关系在各个国家（Andrews and Leigh，2009年）以及美国境内的整个区域（Chetty，Hendren，Kline和Saez，2014; Bradbury and Triest and Triest，2016）。它也随着时间的推移（Chetty，Grusky，Hell，Hendren，Manduca和Narang，2017年）； intergenerational occupational mobility fell in the U.S. (Long and Ferrie, 2013; Song, Massey, Rolf, Ferrie, Rothbaum, and Xie, 2020) at the same time that U.S. inequality rose (Piketty and Saez, 2003), although some studies nd that income mobility in the U.S. has remained roughly constant over the last several decades while inequality continued to increase (Chetty, Hendren, Kline, Saez,和特纳，2014年； Lee and Solon，2009年）。2曼恩将继续阐述教育减少不平等的几种方式：通过为受过教育的人提供对穷人的慈善事业，通过提供所有接受教育的人来提供自己的手段，并通过改变经济和文化来为所有人提供更多机会（Mann，1848年）。值得注意的是，曼恩（Mann）认识到，扩大教育不仅仅是接受教育的人。