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未来是模拟的：基于Memristor的模拟计算
当前的网络功能在固定的编程规则上很大程度上建立，并且缺乏支持更具表现力的学习模型的能力，例如使用神经形态计算的脑启发的认知计算模型。造成这种缺点的主要原因是基于TCAM基于TCAM的数字数据包处理器的巨大能源消耗和限制。在这项研究中，我们表明，来自模拟领域的最新新兴技术具有很高的潜力，可以以能效和表现力，所谓的认知功能支持网络功能。我们建立了一个名为Memristors的新技术，建立了一个模拟数据包处理架构。我们开发了一种新颖的模拟匹配性记忆，称为概率内容 - 可寻址内存（PCAM），用于支持确定性和概率匹配函数。我们开发了程序抽象，并显示了PCAM对基于队列管理的模拟网络功能的支持。对回忆录芯片的实验数据集的分析仅显示0。01 fj/bit/能量消耗的单元，用于响应模拟计算，比数字计算少50倍。
微生物社区的合作增长是多稳定性的驱动力
微生物群落通常在相同的外部条件下表现出多个可能的稳定组成。在人类微生物组中，物种组成和丰度的持续变化与健康和疾病状态有关，但是这些替代稳定状态的驱动因素尚不清楚。在这里，我们在实验上证明了一个由六个与呼吸道相关的物种组成的跨王国群落显示出四个替代稳定状态，每个状态均由不同的物种主导。在成对的共培养中，我们观察到物种对之间的广泛双重性，为整个社区的多稳定性提供了自然的起源。与双重性与对抗之间的共同关联相反，实验揭示了社区成员之间和之间的许多积极相互作用。我们发现多个物种表现出合作的增长，并且建模预测，这可能会推动社区内观察到的多稳定性以及非典型的成对结果。生化筛查表明，glu污染物可以降低或消除几种物种的增长的合作性，并且我们确认这种补充可降低对整个成对的生态性的程度，并降低整个社区中的多匹配性。我们的发现提供了一种机械解释，说明合作增长而不是竞争相互作用如何在微生物群落中构成多种性能。
在风能和太阳能驱动的净零能耗城市中，通过智能电动汽车充电和 V2G 实现城市规模的能源匹配优化
可再生能源和电动汽车 (EV) 是实现可持续城市的关键技术。然而，可再生能源的间歇性发电和电动汽车充电导致的峰值负荷增加可能会给电力系统带来技术挑战。通过能源系统优化改善负荷匹配可以最大限度地减少这些挑战。本文评估了由风能和太阳能供电的净零能耗城市的最佳城市规模能源匹配潜力，考虑了三种电动汽车充电方案：机会充电、智能充电和车辆到电网 (V2G)。以瑞典西海岸的一个城市为例。智能充电和 V2G 方案旨在最大限度地减少发电和负荷之间的不匹配，并被表述为二次规划问题。模拟结果表明，在采用 V2G 方案且风能-光伏发电份额为 70:30 的净零能耗城市中，实现了最佳负荷匹配性能。最佳净零能耗城市的负载匹配性能从机会充电的 68% 提高到智能充电的 73%，再到 V2G 的 84%。研究还表明，参与 V2G 方案的 2.4 GWh 电动汽车电池在提高城市规模负载匹配性能方面相当于 1.4 GWh 固定储能。研究结果表明，电动汽车具有为城市能源系统提供灵活性的巨大潜力。
先进的金属氧化物渗透电极可提高固体氧化物电池的性能
燃料电池可能是将燃料转化为电能的最有效、最清洁的方式之一，因为它们避免了化学能转化为热能和热能转化为机械能的步骤。固体氧化物燃料电池 (SOFC) 是一种燃料电池，通常在 500 至 1000 C 之间运行。SOFC 中使用的标准材料是：氧化钇稳定氧化锆 (YSZ) 作为电解质，镍 - YSZ 金属陶瓷作为燃料电极，镧锶锰氧化物 (LSM) - YSZ 复合材料作为氧电极。1 尽管针对三种主要组件中的每一种都提出了多种具有增强初始性能的新型材料选择，但上述标准材料仍然是首选，因为它们在长期运行中具有耐用性。 2 例如，其他氧电极材料如镧锶钴铁氧体 (LSCF) 存在一些缺点，包括化学反应性和由于热膨胀系数 (TEC) 与标准 YSZ 的差异而导致的匹配性差。为此，已经提出了各种策略来改进标准氧电极。对于 LSM/YSZ 电极，YSZ 在中温 (IT) 范围 (700 C) 内的电导率相对较低，而 LSM 在此 IT 范围内主要是高极化电阻，限制了标准 SOFC 组件在 800 C 以下工作温度下的使用。为了降低基于 LSM - YSZ 的电池的工作温度，已经成功提出了选择性浸渍/过滤溶液基前体以形成纳米颗粒催化剂
先进的金属氧化物渗透电极可提高固体氧化物电池的性能
燃料电池可能是将燃料转化为电能的最有效、最清洁的方式之一，因为它们避免了化学能转化为热能和热能转化为机械能的步骤。固体氧化物燃料电池 (SOFC) 是一种燃料电池，通常在 500 至 1000 C 之间运行。SOFC 中使用的标准材料是：氧化钇稳定氧化锆 (YSZ) 作为电解质，镍 - YSZ 金属陶瓷作为燃料电极，镧锶锰氧化物 (LSM) - YSZ 复合材料作为氧电极。1 尽管针对三种主要组件中的每一种都提出了多种具有增强初始性能的新型材料选择，但上述标准材料仍然是首选，因为它们在长期运行中具有耐用性。 2 例如，其他氧电极材料如镧锶钴铁氧体 (LSCF) 存在一些缺点，包括化学反应性和由于热膨胀系数 (TEC) 与标准 YSZ 的差异而导致的匹配性差。为此，已经提出了各种策略来改进标准氧电极。对于 LSM/YSZ 电极，YSZ 在中温 (IT) 范围 (700 C) 内的电导率相对较低，而 LSM 在此 IT 范围内主要是高极化电阻，限制了标准 SOFC 组件在 800 C 以下工作温度下的使用。为了降低基于 LSM - YSZ 的电池的工作温度，已经成功提出了选择性浸渍/过滤溶液基前体以形成纳米颗粒催化剂
用于可拉伸电子产品的数码印刷液态金属嵌入弹性体油墨中银微薄片的比较研究
与刚性印刷电路板 (PCB) 和柔性 PCB 相比，软电路具有更高的稳健性和更好的机械阻抗匹配性，可与更广泛的宿主表面（包括纺织品和人体软组织）匹配。然而，可拉伸电子产品开发中的一个关键挑战是使用可印刷油墨的能力，这种油墨在 > 100% 的大应变下仍能保持高电导率和稳定的走线电阻。一种有前途的方法来创建具有低机电耦合的柔软、可拉伸和可印刷电子产品，就是将微流体通道或液态金属 (LM) 液滴整合到软弹性体中。[8,9] 镓基 LM，例如共晶镓铟 (EGaIn)，因其高导电性、低流体粘度和可忽略不计的毒性而特别受欢迎。[10] 然而，制造带有 LM 导体的电路通常需要大量劳动力，并且需要许多手动步骤。由于 LM 的粘度低、表面张力高且与基板的粘附性差，直接打印 LM 也具有挑战性。因此，研究人员试图提出创新技术，以打印基于 LM 的电路。在一项研究中，EGaIn 沉积在印刷的 Ag 纳米墨水上，以实现电导率提高 6 个数量级、应变耐受极限提高 20 倍以上。[11] EGaIn 还用于选择性润湿光刻图案化的铜 (Cu) 走线，以创建高性能集成电路 [12]，并且还沉积在电纺弹性纤维垫上，以获得具有高导电性和可拉伸性的薄膜导体。[13] 在另一项最近的研究中，LM 和银薄片悬浮在热塑性弹性体中，并用于具有极高拉伸性 (2500%) 的摩擦电纳米发电机。 [14] 其他努力包括利用 EGaIn 液滴渗透网络，无论是印刷迹线的形式 [15,16,17] 还是由悬浮在弹性体基质中的 LM 液滴组成的橡胶复合材料。[18,19,20] 然而，这些使用 LM 液滴印刷软电子器件的方法需要额外的热、光学或机械烧结步骤，以及其他形式的后处理以诱导电导率，并且印刷适性对于与微电子集成的应用受到限制
用于分子太阳能热能存储应用的降冰片二烯/四环烷光开关的工程设计
摘要：可再生能源大多是间歇性的，且地理分布不均匀；因此，对开发新的储能技术的需求很高。能够吸收光、将其储存为化学能并在需要时将其释放为热能的分子被称为分子太阳能热能存储 (MOST) 或太阳能热燃料 (STF)。此类分子为太阳能存储应用提供了一种有前途的解决方案。人们已经研究了不同的分子系统用于 MOST 应用，例如降冰片二烯、偶氮苯、芪、钌衍生物、蒽和二氢蓝。多环应变分子降冰片二烯 (NBD) 可光转化为四环烷 (QC)，它具有高能量存储密度和长期储存能量的潜力，因此备受关注。未取代的降冰片二烯在这方面存在一些局限性，例如太阳光谱匹配性差和量子产率低。在过去十年中，我们的团队开发并测试了具有改进特性的新型 NBD 系统。此外，我们还在实验室规模的太阳能利用、储存和释放测试设备中展示了它们的功能。本报告描述了关于如何设计 NBD/QC 系统关键特性（光化学、能量储存、热释放、稳定性和合成）的最有影响力的最新发现，以及用于太阳能捕获和热释放的测试设备示例。虽然众所周知，引入供体 - 受体基团可以实现与太阳光谱更匹配的红移吸收，但我们设法引入了分子量非常低的供体和受体基团，从而实现了前所未有的太阳光谱匹配和高能量密度。其中一些系统中的战略性空间位阻显著增加了光异构体 QC 的存储时间，而二聚体系统具有独立的能量壁垒，可改善太阳光谱匹配、延长存储时间和提高能量密度。这些发现提供了一系列可能的化学改性方法，可用于调整 NBD/QC 系统的属性并使其适用于所需的应用，这对于任何想要接受设计高效 MOST 系统挑战的人都很有用。已经建造了几种测试设备，例如，一种混合 MOST 设备，它可以同时存储太阳能和加热水。此外，我们还开发了一种用于监测催化 QC 到 NBD 转化的设备，从而可以量化显着的宏观热量产生。最后，我们测试了不同配方的聚合物复合材料，这些复合材料可以在白天吸收光线并在夜间将能量释放为热量，以备将来用于窗户涂层应用。这些实验室规模的实现具有形成性，有助于推动该领域向 MOST 系统的实际应用迈进。
引用：Ottoboni G、La Porta F、Piperno R、Chattat R、Bosco A、Fattori P 等人 (2022) 一种多功能自适应交互式人工智能系统，用于支持中风、后天性脑损伤或脊髓损伤患者：一项研究方案。PLoS ONE 17(4): e0266702。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266702
根据世界卫生组织的《世界残疾报告》，全球残疾患病率接近 20% [1]。在西方社会，导致严重运动残疾和丧失独立性的最常见原因是获得性脑损伤（血管性或创伤性）和脊髓损伤（创伤性和非创伤性；以下简称 SCI）[2]。2016-2017 年估计创伤性脑损伤 (TBI)、中风和 SCI 的发病率分别为每年每 10 万人中 315 人、162 人和 27 人 [3,4]。在欧洲，15 岁以上人口中有 6.6% 患有严重运动残疾，定义为严重限制或无法行走和/或爬楼梯。残疾的患病率随着年龄的增长而显著增加：超过三分之一的依赖行动和个人护理的人年龄超过 75 岁，其中一半是女性（43.7%）[5]。严重的行动不便会给社会生活带来重大限制。不到一半的严重行动不便者可以依靠支持性关系网络。由于许多残疾人 (PWD) 独居 (27.4%)，与家人或其他人一起生活无法确保足够的个人自主功能水平。尽管残疾数据令人震惊，而且与神经发生和神经可塑性相关的知识也在不断进步，但没有短期解决方案能够确保基于受损神经组织再生的完全康复 [6]。因此，在致残疾病的非急性期，增强功能活动可能更适合参与目标，而不是神经系统损伤的恢复。在这种情况下，辅助技术 (AT) 代表了有益的解决方案。AT 将所有可用于增强、稳定或提高残疾人功能能力的物体、设备或系统聚集在一起 [7]。或者，AT 是“个人因健康状况而使用的所有设备或装置，用于帮助完成活动” [8]。人们希望组织再生技术能尽快成为可行的解决方案，同时，由安装了“智能神经假体”的人工智能协议组成的 AT 系统目前正在引起研究关注 [9,10]。智能神经假体是用人工智能协议打造的机器人设备，通过替代受损的神经网络来恢复失去的感觉运动功能。具体来说，这些设备可以利用从大脑记录的信号，将其转化为电子臂、腿或轮子和桌子的运动 [11,12]。从 21 世纪初开始，脑机接口促进了神经信号的获取，以规划和执行运动动作。主要记录来自额叶皮层 [11,13–15]。然而，它们在手势规划方面的成功并没有导致手势执行。从后顶叶皮层 (PPC) 获取的神经元的解码似乎更为成功 [16, 17]：感觉和运动信息有效地引导了四肢瘫痪患者移动的机械臂 [18, 19]。多年来，研究最终用户需求与 AT 的匹配计划的研究表明存在一些局限性。对于市场上的 AT，如果人与技术的匹配不精细，影响技术的流失率很高 [7]。阻碍 AT 采用的一些障碍包括对 AT 成本、最终用户的身体状况、产品安全性和可靠性控制不力。具体而言，研究建议重点分析最终用户对 AT 的态度、控制体验、易用性、最终用户与其主要照顾者的需求之间的匹配性以及 AT 可以提供的解决方案 [7]。此外，独立性和自主性成为最终用户期望 AT 能够保障的主要因素 [20]。有关确保智能神经假体的可接受性的心理社会计划的证据越来越多[21-24]。这些系统的出现提供了利用患者大脑活动控制外部设备（例如机械臂）的可能性[25]。一些研究表明，利用人类运动大脑区域提取的皮质信号可以重建运动轨迹和终点目标[15,26-28]。然而，只有少数研究涉及人类