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对纳米材料对锂离子电池性能的影响的研究调查
摘要。锂离子存储设备的开发使纳米结构化材料具有巨大的表面积，孔隙率和增强的反应性，这是一个关键的研究领域。这些特殊的特质允许新型的活动过程，缩短锂离子的传输距离，降低特定的表面电流密度，并显着增强电池恒定和特定能力。此外，通过降低具有集成电子导电通道的复合纳米结构，即使在高电荷和放电速率下也可以提高特定能力。在锂离子存储中雇用纳米材料电极可提供能量密度，功率输出，周期寿命或这些优势的任何优势的能源密度，电力输出，循环寿命或从电池单位上的任何优势组合的变化。纳米颗粒或纳米粉电极材料（例如传统微米大小的粉末的超细变体）是该区域中第一个纳米技术应用的主题。由于其导电品质，Carbon Black是锂离子电池中最早使用的纳米材料之一，自该技术创建以来就一直使用。本研究将检查纳米材料是否会影响锂离子电池的寿命和性能，并重点介绍了这些切割材料改善电池寿命和性能的方式。
利用人工智能和...对纳米机器人进行智能控制的初步研究
印度钦奈研究所摘要人工智能 (AI) 和纳米技术的最新进展推动了智能纳米机器人的发展，为疾病管理提供了一种变革性的方法，特别是在神经药剂学和血液疾病监测领域。本研究探讨了纳米粒子在生物医学工程中的潜力，特别关注它们作为纳米机器人的应用，这些机器人能够穿过血脑屏障 (BBB)，用于脑肿瘤和阿尔茨海默病和帕金森病等神经系统疾病的靶向有效载荷输送。这些纳米机器人设计有传感器、执行器、电源和通信系统，利用人工智能算法在血流中精确导航。石墨烯和金纳米粒子等材料可确保生物相容性，提高靶向治疗的安全性和有效性。此外，人工智能驱动的纳米机器人正在彻底改变癌症药物的输送，降低毒性并改善治疗效果。此外，它们在心血管健康监测中显示出良好的前景，可用于早期疾病检测。然而，监管和技术障碍等挑战依然存在，需要持续的研究才能充分发挥人工智能纳米机器人在个性化和精准医疗中的潜力。 关键词：纳米机器人、人工智能、机器学习、靶向药物输送、生物医学应用 1.引言 人工智能 (AI) 和纳米技术 (NT) 的融合将彻底改变各个行业，包括医学、能源和材料科学。本研究深入探讨了人工智能驱动的 NT 发展的潜力，强调了人工智能加速该领域发现、设计和增长的能力。突出的应用包括增强药物输送、人工智能优化的生物监测和精确的材料特性预测以实现能源利用。虽然当前的人工智能系统面临着需要大量数据集和稳健方法等限制
巨型量子电动力学对纳米化的单SIV颜色中心
通过氧化石墨烯膜（GOM）的水转运，并且已经广泛研究了无机和有机溶质的排斥。然而，GO薄片的横向大小对膜性能的影响尚不清楚。在这里，我们研究了使用各种尺寸的薄片制造的GOM的水渗透和分离性能。用较大的薄片制备的膜显示出更高的水通量。我们的实验清楚地表明，GOM由薄片和空隙结构组成。蒙特卡洛模拟表明，通过空隙的水运输比通过GO膜中的薄片快于薄片。此外，对于用更大尺寸的Go片制备的膜而言，空隙更为主导，因此，对于较大的薄片膜而言，较高的水通量。此外，用大薄片制备的GOM有效地拒绝了98％以上的Geosmin（GSM）和2-甲基异位酚（MIB），具有高可重现性，稳定的水通量为1.49 LMH。我们的结果有助于更好地理解GOM的复杂结构，其中膜的排斥性能主要取决于层间空间，但水的运输受空隙的控制。我们的研究还证明了GOM在饮用水净化技术中的工业潜力。
海上风电对纳税人来说仍然有利吗？
1) 包括 BECCS 的负排放，假设系数为 -941 gCO2 /kWh；BECCS 容量最初抵消排放，然后随着系统脱碳（可再生能源、天然气 CCS、氢气）产生更大的负排放。预计 2030/2035 年后将增加 3 GW 的 BECCS 以满足不断增长的需求。；2) 假设欣克利角 C、赛兹韦尔 C 和布拉德韦尔 B 延迟，预计未来容量会增加；3) 包括抽水蓄能、需求侧响应 (DSR)、氢气调峰电厂、氢气 CCGT、生物质、天然气 CCS、水力发电和电池储能技术的发电。
外国直接投资对纳米比亚经济增长的影响：时间序列调查
摘要当前的研究调查了外国直接投资对1990年至2020年纳米比亚经济增长的影响，使用ARDL协整方法。结果表明，外国直接投资和贸易开放性的交互变量以及其他宏观经济变量（例如国内投资，政府消费支出，人力资本，经济稳定的代理和投资回报率）造成纳米比亚经济增长的原因。该文章分别证实了FDI的FDI领导的增长和Bhagwati假设，如FDI所示，分别是FDI和FDI和贸易开放性的交互变量。要获得外国直接投资对纳米比亚经济增长的全部好处，政府必须专注于改善身体基础设施和人力资源质量。它还应促进企业家文化的发展，创造稳定的宏观经济环境，并改善生产性投资的条件，以加速经济增长和发展。关键词：经济增长；外国直接投资；贸易开放性；人力资本；
引用：Verma, S., Chugh, S., Ghosh, S. 和 Rahman, BM (2022)。用于优化等离子体配对纳米结构光学参数的人工神经网络建模。纳米材料 (巴塞尔)，12(1)，170。doi：10.3390/nano12010170
摘要：人工神经网络 (ANN) 已成为机器学习 (ML) 中一种分析复杂数据驱动问题的有效方法。由于其时间效率高，它在物理学、光学和材料科学等许多科学领域都很受欢迎。本文提出了一种基于 ANN 的计算高效方法来设计和优化电磁等离子体纳米结构的新方法。在本研究中，首先使用有限元法 (FEM) 模拟纳米结构，然后使用人工智能 (AI) 对不同配对纳米结构的相关灵敏度 (S)、半峰全宽 (FWHM)、品质因数 (FOM) 和等离子体波长 (PW) 进行预测。首先，使用有限元法 (FEM) 开发计算模型来准备数据集。输入参数被视为长轴 a 、短轴 b 和分离间隙 g ，它们已用于计算相应的灵敏度（nm/RIU）、FWHM（nm）、FOM 和等离子体波长（nm）以准备数据集。其次，设计了神经网络，其中优化了隐藏层和神经元的数量，作为综合分析的一部分，以提高 ML 模型的效率。成功优化神经网络后，该模型用于对特定输入及其对应的输出进行预测。本文还比较了预测结果和模拟结果之间的误差。该方法优于直接数值模拟方法，可用于预测各种输入设备参数的输出。
聚合物复合材料中的金属 - 有机框架纳米片... 软tick中的微生物群驱动疫苗 巨型量子电动力学对纳米化的单SIV颜色中心 薄片依赖性水通过氧化石墨烯膜传输以及饮用水中的地敏（GSM）和2-甲基异菌酚（MIB）的排斥 地上和地下生物多样性对全球草原生态系统功能具有互补的影响 材料化学 - 数字CSIC 中间区域作为生物多样性保护的缓冲区 目前关于食物蛋白和肽在中的调节作用的证据 持续释放抗菌化合物的药物洗脱伤口敷料 北半球阻止了当前气候模型中的模拟：评估从CMIP5到CMIP6的进展以及对分辨率的敏感性 可持续消防保护：用高级涂料技术减少碳足迹 2H -MOS2纳米片的共价交联 - 数字CSIC 直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响 蚂蚁菌落优化
在聚合矩阵中掺入二维纳米结构的复合材料具有多种技术（包括气体分离）的功能成分。前瞻性地，使用金属有机框架（MOF）作为多功能纳米燃料，将显着扩大功能范围。但是，事实证明，以独立纳米片的形式合成MOF是具有挑战性的。我们提出了一种自下而上的合成策略，用于可分散的铜1,4-苯二甲基甲酸MOF MOF薄片，层层层和纳米尺寸。将MOF纳米片掺入聚合物矩阵中赋予所得的复合材料，具有与CO2/CH4气体混合物的出色二氧化碳分离性能，以及与压力分离选择性的异常和高度期望的提高。通过层压板浓缩的离子束扫描电子显微镜揭示，与各向同性晶体相比，MOF纳米片对膜横截面的优越占用源于膜横截面，从而提高了分子歧视的效率，并消除了无可生度的持续性途径。这种方法为各种应用打开了超薄MOF - 聚合物复合材料的门。
一种用于经验频谱预测的全面深度学习方法及其对纳米结构二聚体的定量验证
纳米光子学利用了最佳的光子学和纳米技术，近年来通过允许亚波长度结构来增强光 - 物质相互作用，从而改变了光学技术。尽管这些突破，设计，制造和这种异国情调的设备的表征仍然存在通过迭代过程，这些过程通常在计算上是昂贵，内存密集和耗时的。相比之下，深度学习方法最近显示出出色的表现作为实用的计算工具，为加速此类纳米光子学模拟提供了替代的途径。本研究通过掌握独立的纳米结构属性及其相应的光学响应之间的隐藏相关性，提出了用于传播，反射和吸收光谱预测的DNN框架。所提出的DNN框架被证明需要足够数量的训练数据，以实现从计算模型中得出的光学性能的准确近似。全面训练的框架可以在计算成本上使用三个数量级来超越传统的EM解决方案。此外，提出的DNN框架采用了深度学习方法，努力优化影响纳米结构的几何维度的设计元素，从而深入了解纳米级的通用传播，反射和吸收光谱预测。此范式提高了复杂的纳米结构设计和分析的生存能力，并且它具有许多潜在的应用，涉及纳米结构与电磁场之间的异国情调的光 - 物质相互作用。在计算时间方面，与常规FEM方法相比，设计算法的速度快700倍以上（使用手动网格划分时）。因此，这种方法为快速而通用的方法铺平了道路，以表征和分析纳米光系统的光学响应。
使用气溶胶质谱法对纳米级颗粒物物质的定量化学测定：从uncrewe
摘要。气溶胶生成技术扩展了气溶胶质谱法（AMS）的实用性，用于对机载颗粒和液滴的化学分析。但是，标准的雾化技术需要相对较大的液体量（例如，几毫升）和限制其效用的高样品质量。在这里，我们报告了需要低至10 µL样品的微型欺凌AMS（MN-AMS）技术的发展和表征，并且可以通过使用同位素标记的内部标准标准标记的Or- ganic和无机物质的纳米含量水平进行定量（34 sO 34 os 34 os）。使用标准SO，该技术的检测极限分别以0.19、0.75和2.2 ng的硫酸盐，硝酸盐和器官确定。这些物种的分析回收率分别为104％，87％和94％。该MN-AMS技术成功地应用了使用微小颗粒物（PM）采样器收集的过滤器和iM骨骼样品，可在未蛋白质的大气表调节平台上部署，例如未蛋式的空中系统（UASS）和绑扎气球系统（TBSS）。从能源部（DOE）南部大平原（SGP）天文台进行的UAS场运动收集的PM样品的化学组成。与通过共同固定的气溶胶化学物种物种（ACSM）测量的原位PM组成进行了很好的比较。此外，MN-AM和离子色谱（IC）很好地同意硫酸盐和硝酸盐的测量
GaAs/AlGaAs 核壳纳米线中 GaAs 近带边跃迁的增强光学吸收：对纳米线太阳能电池的影响
摘要：密集的核-壳纳米线阵列具有作为超吸收介质用于制造高效太阳能电池的巨大潜力。通过对室温光反射 (PR) 光谱的详细线形分析，采用 GaAs 复介电函数的一阶导数高斯和洛伦兹模型，我们报告了具有不同壳厚度的独立 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收特性。纳米线 PR 光谱的线形分析返回了能量在 1.410 和 1.422 eV 之间的双重共振线，这归因于 GaAs 纳米线芯中的应变分裂重空穴和轻空穴激子吸收跃迁。通过对 PR 特征的 Lorentzian 分析评估的激子共振光振荡器强度表明，与参考平面结构相比，纳米线中的 GaAs 带边光吸收显著增强（高达 30 倍）。此外，将积分 Lorentzian 模量的值归一化为每个纳米线集合内的总 GaAs 核体积填充率（相对于相同高度的平面层估计在 0.5-7.0% 范围内），从而首次实现了 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收增强因子的实验估计，该因子在 22-190 范围内，具体取决于纳米线内核-壳结构。如此强的吸收增强归因于周围的 AlGaAs 壳（在目前的纳米结构中，其平均厚度估计在 ∼ 14 到 100 纳米之间）对入射光进入 GaAs 核的波导改善。关键词：III-V 化合物、GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线、光反射光谱、近带边跃迁、增强光吸收、纳米线太阳能电池■简介