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利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
电动汽车作为零排放电网的电能存储 1
太阳能发电量。太阳能发电量/天 计划储能 电动汽车储能 电动汽车使用量/天 MW(4) MWh (5) MWh (6) MWh MWh 年份 80,000 263,014 10,000 137,500 20,548 2020 120,000 394,521 40,000 214,221 29,345 2022 200,000 657,534 60,000 630,606 64,788 2025 280,000 920,548 100,000 2,761,555 226,977 2030 375,000 1,232,877 135,000 8,707,270 596,388 2035 420,000 1,380,822 160,000 22,878,560 1,253,620 2040 580,000 1,906,849 230,000 37,908,250 2,077,164 2050
使用 ESD 枪 NSG 435 进行 IEC 61000-4-2 静电放电抗扰度测试的 3D 模拟。
ESD 测试的首选方法是接触放电。如果不能应用接触放电，则应改用空气放电。每种测试方法的电压列于提供的表格中。每种方法的电压不同是由于测试方法不同。重要的是要注意，不同的电压并不意味着测试方法之间的测试严苛程度相同。
对癫痫样放电的网络和计算机分析的综述，表征和检测癫痫
¶癫痫样排放的无EEG。方法。使用首选的报告项目进行系统审查和荟萃分析（PRISMA）指导的范围审查，并通过对Embase，Medline和Psychinfo进行了文献搜索。将预先设计的包含/排除标准应用于选定的文章。结果。最初的搜索找到了3398篇文章。在重复删除和筛选后，审查了591篇摘要，选择了64篇文章并阅读，导致20篇文章符合必要的包含/排除标准。这些是9个报告和2项横断面研究，使用网络分析来比较和/或对脑电图进行分类。对17项报告和10项横断面研究的一项评论仅旨在对脑电图进行分类。一项横断面研究讨论了与自闭症相关的脑电图异常。结论。癫痫样排放的自由脑电图特征来自网络/计算机分析的特征在患有和没有癫痫的人之间存在显着不同。诊断算法报告高精度，并且在临床上可能有用。在智障（ID）和/或自闭症种群中缺乏此类研究，癫痫病更为普遍，并且还有其他诊断挑战。
使用微放电 OES 自动在线监控氢氧化锂生产过程
防止阳极和阴极接触，同时允许离子通过。5,8 氢氧化锂 (LiOH) 和碳酸盐 (Li 2 CO 3 ) 在锂离子电池阴极材料的生产中起着至关重要的作用。虽然两种锂化合物都可以使用，但氢氧化物形式具有一些优势。氢氧化锂是长续航里程汽车电池中使用的高镍阴极材料的首选，因为它具有更高的填充密度、更好的结晶度、结构纯度，并且可以在较低的合成温度下使用。9 氢氧化锂可以从盐水和矿石中提取。10 从锂辉石等矿石中提取需要多个步骤，首先要将原料矿物粉碎和研磨。由于 α-锂辉石具有非常强的化学抗性，因此必须通过在 1100°C 的回转窑中加热将其转化为热力学上不太稳定的 β-锂辉石。该步骤之后，通常会在 250°C 下用浓硫酸 (H 2 SO 4 ) 焙烧 b-锂辉石，生成硫酸锂 (Li 2 SO 4 )。10 根据所用的工业工艺，可能需要进一步的步骤，这些步骤可能在细节上有所不同，但通常包括浸出先前的
揭示了电荷/放电速率对Li-Metal电池循环性能的影响
摘要：锂金属电池（LMB）具有出色的能量密度和功率能力，但面临循环稳定性和安全性的挑战。这项研究介绍了一种通过优化电荷/放电率来改善LMB周期稳定性的战略方法。我们的结果表明，缓慢的充电（0.2C）和快速放电（3C）显着提高了性能，多层LMB在1000个周期后保持超过80％的容量。快速放电速率可促进SEI层下方的锂电镀，从而抑制其生长并提高库仑效率，而缓慢的放电速率促进了SEI上方的锂电池，从而导致SEI积累。我们提出了一个有理假设，将SEI电导率和循环条件联系起来，并引入间歇性脉冲排放方案以模拟电动汽车应用，从而进一步提高了稳定性。这些优化的自行车策略可增强LMB寿命，公用事业和安全性，为未来几年的市场采用铺平了道路。r
高压放电等离子烧结的最新发展：当前应用、挑战和未来方向概述
摘要：放电等离子烧结（SPS），也称为脉冲电流烧结（PECS）或场辅助烧结技术（FAST），是一种在中等单轴压力（最大 0.15 GPa）和高温（高达 2500 °C）下烧结粉末的技术。与传统工艺相比，它可以在更低的烧结温度和更短的加工时间内实现陶瓷或金属粉末的完全致密化，为纳米材料致密化开辟了新的可能性，因此在过去几年中得到了广泛的应用。最近，通过将 SPS 与高压（高达 ~10 GPa）结合起来，出现了新的机遇。目前，一个广阔的令人兴奋的学术研究领域正在使用高压 SPS（HP-SPS）来调节烧结的各种参数，如晶粒生长、结构稳定性和化学反应性，从而实现亚稳态或难烧结材料的完全致密化。本综述总结了 HP-SPS 对烧结多种先进功能材料的各种好处。它介绍了各种 HP-SPS 技术的最新研究成果，特别强调了它们的相关计量学及其获得的主要突出成果。最后，在最后一节中，本综述列出了一些关于当前挑战和未来方向的观点，HP-SPS 领域在未来几年可能会取得重大突破。
人类运动单位放电模式揭示了跨收缩水平向运动神经元的神经调节和抑制驱动的差异
所有电动机命令都会收敛到电动机单元（MUS），这些电动机将信号转移到肌肉纤维的机械作用中。由于离子（兴奋性/抑制性）和代谢性（神经调节）输入的组合，此过程是高度非线性的。神经调节输入有助于树突持续的内向电流，这引入了MU放电模式中的非线性，并为运动命令的结构提供了见解。在这里，我们研究了神经调节的相对贡献和抑制模式，以最大70％的收缩力调节人MU排出模式。利用从三种人体肌肉（胫骨前 - TA，ta和巨大的外侧和内膜）鉴定出的MU排出模式，我们表明，随着收缩力增加，发作偏移率滞后率（ΔF）增加了升级的MU放电模式，而s升则增加了线性，并较低。在后续实验中，我们证明了增加δF的观察结果和更线性的上升MU放电模式，即使在收缩持续时间和力率增加时，也可以保持更大的收缩力。然后，我们使用在硅运动神经池中高度逼真的逆转ta Mu放电模式来证实人类记录中推断出的生理机制。我们证明了一个严格的限制性解决方案空间，通过这种空间，只有通过增加的神经调节和更相互的互惠来重新创建收缩力引起的实验获得的MU放电模式的变化（即推扣）抑制模式。总而言之，我们的实验和计算数据表明，神经调节和抑制模式的形状是独特的，以产生放电模式，这些模式支持力在大部分运动池募集范围内增加。
释放电力关税远足
tenaga nasional bhd（TNB）宣布，基本关税率从每千瓦时的39.95 SEN小时（kWh）增加到45.62 SEN/kWh的马来西亚半岛/千瓦时的监管时间为2025-2027（RP4）（RP4）的公共反对品，这是预期的。虽然电力公司表示新率不会影响约85％的家庭，但该细分市场仅占电力需求的20％。该国产生的电力的80％是由行业使用的，电子成本的上升必定会对整个支持链产生多米诺骨牌效应，尽管在不同的程度上。购物中心运营商表示，自ICPT（不平衡成本通过）关税以来，他们的电费已上涨了约50％，他们在RP3中支付的电费从两个SEN/kWh升至16 sen/kWh。对于一个大小为50百万平方英尺的购物中心，这意味着额外的每年电力成本约为50万令吉。购物中心运营商必定会以更高的租金来恢复，这又将传给最终客户 - 公众。因此，即使House-持有的电费可能不会随着新的电费率而变化，他们也可能面临更高的服务和产品价格。“电力关税将产生连锁反应，并为发动压力增加燃料，”马来西亚经济研究所执行董事安东尼·达斯（Anthony Dass）说。潜在的商品和服务可能会降低消费者的购买力，特别是用于酌处支出。至于商业部门，钢铁，水泥和重型制造等能源密集型部门将承担巨大的财务负担。较高的生产成本可以降低全球市场的稳定性。关于RP4下的新电子关税率和关税结构的最终决定权与政府委员会有关，该政府预计到2025年中期，目前的利率和关税结构将持续到那时。带有燃料补贴合理
雌二醇通过改变离子通道电导在雌性弓状核 kisspeptin 神经元中引发不同的放电模式
摘要 下丘脑的 kisspeptin (Kiss1) 神经元对青春期发育和生殖至关重要。弓状核 Kiss1 (Kiss1 ARH) 神经元负责促性腺激素释放激素 (GnRH) 的脉冲式释放。在女性中，表达 Kiss1、神经激肽 B (NKB) 和强啡肽 (Dyn) 的 Kiss1 ARH 神经元的行为在整个卵巢周期中都会发生变化。研究表明，17 β -雌二醇 (E2) 会降低这些神经元中的肽表达，但会增加 Slc17a6 (Vglut2) mRNA 和谷氨酸神经传递，这表明从肽能信号传导转变为谷氨酸能信号传导。为了研究这种转变，我们结合了转录组学、电生理学和数学建模。我们的结果表明，E2 治疗上调了电压激活钙通道的 mRNA 表达，提高了有助于高频爆发放电的全细胞钙电流。此外，E2 治疗降低了典型瞬时受体电位 (TPRC) 5 和 G 蛋白偶联 K + (GIRK) 通道的 mRNA 水平。当使用 CRISPR/SaCas9 删除 Kiss1 ARH 神经元中的 Trpc5 通道时，缓慢的兴奋性突触后电位被消除。我们的数据使我们能够制定一个生物物理上真实的 Kiss1 ARH 神经元数学模型，表明 E2 改变了这些神经元中的离子电导，从而实现了从高频同步放电（通过 NKB 驱动的 TRPC5 通道激活）到促进谷氨酸释放的短爆发模式的转变。在低 E2 环境中，Kiss1 ARH 的同步放电