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非水氧化还原流量电池的膜设计
氧化还原流量电池是长期，大规模储能应用的有前途的技术。其中，非水氧化还原流量电池（NARFB）代表了变换的流量电池系统，因为NARFBS可能提供的能量密度高于水流电池。然而，NARFB仍然存在许多技术挑战，包括缺乏高性能膜，氧化还原材料的低溶解度以及循环效率不佳。膜在NARFBS中起着重要功能，因为它们可以进行选择性离子运输，同时在驱动器和天主解中提供分离。NARFB膜开发是一个新兴的研究领域，本文回顾了其设计和关键因素，这些因素影响膜特性，包括溶剂摄取，离子运输和氧化还原物种的渗透性。对非水溶液中的膜行为有了更大的了解，为开发NARFB的下一代膜提供了设计原理。最后，我们总结了NARFB的挑战，目标指标和未来观点。
量子理论复兴简介
上述结构可以扩展到更一般类型的奇点，例如具有分支切割结构。现在我们可以理解“复苏”这一名称的由来。我们已经看到，Borel 变换的奇点会导致新的幂级数。事实证明，当 k 很大时，这些新级数通过系数 ak 的行为在原始级数中“复苏”。就 Borel 变换（在原点处解析）而言，这本质上是 Darboux 的一个古老定理，它将解析函数系数在原点处的大阶行为与最接近奇点附近的行为联系起来（参见例如 [ 2 ]）。让我们首先陈述结果。让 ϕ ( z ) 成为一个简单的复苏函数，如 ( 2.19 ) 中所示。假设 A 是复平面上最接近原点的 Borel 变换奇点（为简单起见，我们假设只有一个奇点，尽管推广很简单）。假设该奇点附近的行为如 (2.29) 所示，ζ ω = A 。为简单起见，我们假设 ξ = 0 处的留数为零，即 a = 0。然后，系数 ak 具有以下渐近行为，
关于飞行量子比特的控制
控制由行进量子场携带的飞行量子比特 (qubits) 对于量子网络中的相干信息传输至关重要。在本文中，我们基于描述由驻留量子系统驱动的输入输出过程的量子随机微分方程 (QSDE) 开发了一个用于对飞行量子比特的控制进行建模的通用框架。在连续时间有序光子数基础上，无限维 QSDE 被简化为驻留量子系统非幺正状态演化的低维确定性微分方程，并且传出的飞行量子比特状态可以以随机发生的量子跳跃的形式表示。正如飞行量子比特生成和变换的例子所证明的那样，这使得分析激发数不保留的一般情况成为可能。所提出的框架为飞行量子比特控制系统的设计奠定了基础，可以将先进的控制技术融入实际应用中。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
达到非正交跨国的任意极化转化的效率极限
极化转换是光子学和量子光学元件中现代应用的基础。尽管他们的应用兴趣，但仍需要基本的理论和实验努力来利用极化光学的全部潜力。在这里，我们揭示了琼斯矩阵的两个非正交特征态的连贯超级位置可以极大地提高与经典正交极化光学的任意极化变换的效率。通过用堆叠和扭曲的配方利用跨表面，我们实施了一种强大的配置，称为“非正交跨额叶”，并在实验上证明了任意输入输出偏转模式，以达到近乎100％的传输效率，以宽敞的宽带和角度增强范围和角度增强方式。此外，我们提出了一种路由方法，以投射具有四链循环圆极化成分的独立相全息图。我们的结果概述了一个强大的范式，以实现极有效的极化光学元件，以及在微波和光学频率下进行通信和信息加密的极化多路复用。
无结纳米线晶体管中准弹道传输和等离子体振荡的数值方法
摘要 提出了一种用于纳米线晶体管 DC 和 RF 小信号模拟的数值框架，该框架基于泊松、薛定谔和玻尔兹曼传输方程的自洽解，并且在从弱到强粒子散射的整个范围内都是稳定的。所提出的方法不会因将玻尔兹曼传输方程变换到能量空间而产生缺陷，并且可以处理准弹道情况。这是研究等离子体共振和其他高迁移率现象的关键要求。内部求解器通过先前开发的基于 H 变换的模拟器的结果进行验证，该模拟器适用于具有强散射的传统 N + NN + 硅晶体管。然后，将其结果与基于矩的模型的结果进行比较，结果表明这些结果不能令人满意地描述准弹道传输状态下的电子动力学。此外，发现接触处传输模型的内部边界条件对等离子体共振有显著影响，而基于物理的热浴边界条件强烈抑制了它们。
金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
![arXiv:2304.14919v1 [eess.SP] 2023 年 4 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e6ec1b3829732dbc1ce8187ace6d88e29d133d95.webp)
arXiv:2304.14919v1 [eess.SP] 2023 年 4 月 26 日
基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而，由于不同受试者、通道和时间点的细微变化，精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此，捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中，我们提出了散射变压器 (ScatterFormer)，这是一种基于不变散射变换的分层变压器，它特别关注细微特征。特别是，解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分，基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上，其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
B.Tech Avionics的课程和教学大纲-R 2021 ...
Sequence and Series of Real Numbers: sequence – convergence – limit of sequence – nondecreasing sequence theorem – sandwich theorem (applications) – L'Hopital's rule – infinite series – convergence – geometric series – tests of convergence (nth term test, integral test, comparison test, ratio and root test) – alternating series and conditional convergence – power series.差分计算：一个变量的功能 - 限制，连续性和衍生物 - 泰勒的定理 - 衍生物的应用 - 曲率和渐近线 - 两个变量的函数 - 限制和连续性 - 部分衍生物 - 部分衍生物 - 不同的性能，线性性，线性化和差异 - 功能 - 函数 - Lagrange乘数。积分演算：下部和上部积分 - Riemann积分及其属性 - 积分积分的基本定理 - 平均值定理 - 积分符号下的分化 - 数值集成 - 双重和三个积分 - 双重积分的变化 - 双积分中可变的变量 - 极性和球形变换 - 变换的jacobian - jacobian tonmellations of Transformation of Transformation of Transformation of Transformation of Transformation。教科书：
形波变换多通道脑电图通道选择
本文提出了一种基于EEG形波变换的EEG通道选择方法，旨在减少受试者的设置时间和不便，并提高脑机接口（BCI）的应用性能。具体而言，该方法通过同时解决关于EEG形波学习、超平面学习和EEG通道权重学习的嵌入逻辑损失最小化问题来选择前k个EEG通道。特别地，为了学习有区别的EEG形波来加权每个EEG通道对逻辑损失的贡献，在此过程中还最小化EEG形波相似性。此外，本文采用梯度下降策略来解决非凸优化问题，最终得到称为StEEGCS的算法。结果，与所有EEG通道相比，使用StEEGCS选择的EEG通道的分类准确率有所提高，并且分类时间消耗也减少了。此外，在几个真实世界 EEG 数据集上与几种最先进的 EEG 通道选择方法的比较也证明了 StEEGCS 的有效性和优越性。
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。