XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能优越
多孔硅纳米结构和阳极 SiO2 表面钝化可提高多孔硅太阳能电池效率
摘要：研究了多孔硅 (PS) 表面二氧化硅 (SiO 2 ) 阳极形成过程中的光伏效应，旨在开发一种潜在的钝化技术，实现高效的纳米结构硅太阳能电池。PS 层是在含氢氟酸 (HF) 的电解质中通过电化学阳极氧化制备的。在室温下，在 HCl/H 2 O 溶液中通过自下而上的阳极氧化机制在 PS 表面形成阳极 SiO 2 层。通过调节阳极氧化电流密度和钝化时间来精确控制表面钝化的氧化层厚度，以在 PS 层上实现最佳氧化，同时保持其原始纳米结构。PS 层微观结构的 HRTEM 表征证实了 PS/Si 界面处的原子晶格匹配。研究了光伏性能、串联电阻和分流电阻对钝化时间的依赖关系。由于 PS 表面钝化充分，阳极氧化时间为 30 秒的样品实现了 10.7% 的最佳转换效率。外部量子效率 (EQE) 和内部量子效率 (IQE) 表明由于 PS 的抗反射特性，反射率显著下降，而由于 SiO 2 表面钝化，则表明性能优越。总之，PS 太阳能电池的表面可以通过电化学阳极氧化成功钝化。
计算机与工业工程
在由许多互连组件组成的软件系统中，每个组件的脆弱性都会影响其他组件和整个系统的脆弱性。现有技术可以量化单个组件的脆弱性，但当它们互连或相互依赖时，评估它们的脆弱性仍然是一个挑战。本研究通过一种新的系统范围脆弱性评估 (SWVA) 框架解决了这一问题，该框架针对互连软件组件，基于关联随机神经网络 (ARNN)，根据单个组件已知的局部脆弱性及其互连来估计所有软件组件的系统范围脆弱性。ARNN 使用特定于问题的权重初始化，并使用基于梯度的深度学习算法从现有软件系统示例中学习。然后使用 ARNN 来评估迄今为止未见过的软件系统的脆弱性。对所提出的基于 ARNN 的 SWVA 框架的性能进行了评估，并与几种著名的机器学习技术在 13 个不同版本的真实软件系统（最多包含 11 个组件）上进行了比较。实验结果表明，ARNN 的性能优越，中位准确率达到 85% 以上，并且相对于连接的软件组件数量具有良好的高可扩展性。
AlN 和 AlScN 薄膜 ICP 蚀刻微
随着对电子设备成本更低、性能更好、尺寸更小、可持续性更强的需求，微机电系统 (MEMS) 换能器成为受益于小型化的主要下一代技术候选之一 [1-3]。压电 MEMS 谐振器具有高品质因数和大机电耦合度，是射频 (RF) 系统中很有前途的产品 [4-8]。压电 MEMS 谐振器的主要材料是氮化铝 (AlN)、压电陶瓷 (PZT)、氧化锌 (ZnO) 和铌酸锂 (LN) [9-13]。近年来，掺杂 AlN 薄膜，尤其是氮化铝钪 (AlScN)，因其能提高 d 33 和 d 31 压电系数而备受研究 [14]。基于AlN和AlScN薄膜的压电MEMS谐振器凭借单片集成度高、性能优越等特点，受到越来越多的关注。MEMS谐振器种类繁多，如表面声波（SAW）谐振器[15，16]、薄膜体声波谐振器（FBAR）[17-19]。但SAW器件与CMOS工艺不兼容，FBAR的频率主要取决于压电层厚度，因此很难在一个芯片上实现多个工作频率或宽频率可调性。另一方面，基于AlN和AlScN的轮廓模式谐振器（CMR）与CMOS工艺兼容[20-24]。同时，工作频率和谐振频率与CMOS工艺兼容，而基于CMR的器件的工作频率和谐振频率与CMOS工艺不兼容。
使用正则图的基于EEG的情绪识别...
摘要 - 电脑摄影（EEG）通过电极测量不同大脑区域的神经元活性。许多关于基于脑电图的情绪识别的现有研究并不能完全利用脑电图通道的拓扑。在本文中，我们提出了一个正规化的图形网络（RGNN），以用于基于EEG的情绪识别。rgnn认为不同大脑区域之间的生物拓扑结构是在不同的脑电图通道之间捕获局部和全球关系。特别是，我们通过图神经网络中的邻接矩阵对脑电图中的通道间关系进行建模，在图神经网络中，邻接矩阵的连接和稀疏性受到人脑组织的神经科学理论的启发。此外，我们提出了两个正规化器，即节点的对抗训练（NODEDAT）和情绪感知的分布学习（EmotionDL），以更好地处理跨主题的EEG EEG变化和嘈杂的标签。在两个公共数据集（种子和种子IV）上进行了广泛的实验，在大多数实验环境中表明，与最先进的模型相比，我们的模型的性能优越。此外，消融研究表明，所提出的邻接矩阵和两个正则化器为我们的RGNN模型的性能贡献了一致且显着的增益。最后，对神经元活动的调查揭示了基于脑电图的情绪识别的重要大脑区域和通道间关系。
unit-3 - 能源存储
镍镉系统使用与镍铁系统相同的正极和电解质，并结合金属镉负极。电池反应如表 10.1 所示，其标称开路电压为 1.3 V。从历史上看，电池的发展与镍铁的发展同步，性能相似。镍镉技术因具有高比功率（超过 220 W/kg）、长循环寿命（高达 2000 次循环）、高电气和机械滥用耐受性、宽放电电流范围内电压降小、快速充电能力（18 分钟内约 40% 至 80%）、宽工作温度范围（-40 至 85°C）、低自放电率（<0.5%/天）、由于腐蚀可忽略不计而具有出色的长期储存性能以及多种尺寸设计等优点而取得了巨大的技术进步。然而，镍镉电池也存在一些缺点，包括初始成本高、电池电压相对较低以及镉的致癌性和环境危害。镍镉电池通常可分为两大类，即通风型和密封型。通风型有许多替代品。通风烧结板是较新的发展，具有较高的比能，但价格较贵。它的特点是放电电压曲线平坦，大电流速率和低温性能优越。密封镍镉电池采用特定的电池设计特点，可防止过度充电期间因气体产生而导致电池内压力积聚。因此，该电池无需维护。EV 和 HEV 配置的镍镉电池的主要制造商是 SAFT 和 VARTA。最近采用镍镉电池供电的电动汽车包括克莱斯勒 TE Van、雪铁龙 AX、马自达 Roadster、三菱 EV、标致 106 和雷诺 Clio。
使用面向网格的遗传算法降低和灵活性提高的可再生能源生成器的最佳放置
摘要：可再生能源生成器（REG）单位的最佳计划有助于满足未来的电力需求，并提高灵活性。因此，本文提出了一种基于遗传算法（GA）的混合组合（GA）和使用分析功率流方程的溶液，以最佳的量和放置电力系统网络中的REG单元的位置。GOGA的目标是系统损失最小化和灵活性改善。使用KRON方程，目标函数表示系统损失是不同发电机生成的功率的函数。基于电压偏差和系统损耗，提出了一种灵活性指数（FI）来评估灵活性的改善。在测试系统的各种总线上放置REG之后，将执行功率流量运行，并计算系统损耗，这被认为是染色体纯度值。GOGA通过更改REG单元的位置来搜索拟合度函数的最低值。交叉，突变和替换算子来生成新的染色体，直到根据REG的大小和位置获得最佳解决方案为止。在印度的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的一部分的一部分进行了一项研究。使用线性拟合模型计算了10年时间范围的载荷预测。进行了成本 - 固定分析，并确定拟议的GOGA提供了一种可行的可行解决方案，具有提高的灵活性。确定GOGA可确保高收敛速度和良好的解决方案准确性。此外，与常规GA相比，GOGA的性能优越。
代谢工程通讯
假单胞菌 KT2440 是一种研究较为深入的细菌，可将木质素衍生的芳香族化合物转化为生物产品。假单胞菌中先进遗传工具的开发缩短了假设检验的周转时间，并使得能够构建能够生产各种目标产品的菌株成为可能。在这里，我们评估了可诱导 CRISPR 干扰 (CRISPRi) 工具集对荧光、必需和代谢靶标的作用。结果表明，用阿拉伯糖 (8K) 诱导启动子表达的核酸酶缺陷型 Cas9 (dCas9) 在各种培养基条件下以及靶向必需基因时均受到严格调控。除了批量生长数据外，还进行了单细胞延时显微镜检查，结果显示同克隆群体中敲低率的内在异质性。在指数增长的细胞中，研究了跨基因组靶标的敲低动力学，发现诱导后普遍存在 1.75 ± 0.38 小时的静止期，其中发生 1.5 ± 0.35 次倍增后才会观察到表型反应。为了展示这套 CRISPRi 工具集的应用，β-酮己二酸（一种性能优越的尼龙单体）以 4.39 ± 0.5 g/L 的浓度和 0.76 ± 0.10 mol/mol 的产量从对香豆酸（一种可从禾本科植物中提取的羟基肉桂酸）中生产出来。这些培养指标是通过使用更高强度的 IPTG (1K) 诱导启动子在指数期早期敲低 β KA 途径中的 pcaIJ 操纵子来实现的。这使得大部分碳被分流到所需产品中，同时无需补充碳和能量来源来支持生长和维持。