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辉光放电发射光谱法
结论 辉光放电发射光谱法在过去几年中经历了多个重要步骤，开发了多种硬件功能和附件 - 脉冲射频发生器、UFS、DiP、锂钟 - 为先进材料的表征开辟了道路。GD-OES 现在与其他技术（如 SEM 和 XPS）一起使用，一些团队正在探索通过利用每种技术的优势更好地结合使用所有这些技术的潜力。辉光放电是 SEM 和 XPS 的补充工具，不仅提供更多信息，还能够直接与这些技术交互以提高其易用性。我们了解辉光放电如何与 SEM 表征相互作用并帮助 SEM 表征。我们仍处于辉光放电和 XPS 的探索期。目前的研究针对特定材料，但将这两种技术结合起来的潜力很大，更多的时间应该会揭示该技术的全部潜力以及科学家的整体利益。
辉光放电发射光谱法
此后，尽管 1970 年首次发布的深度剖析图是 GaAs 薄膜，但 GD-OES 技术在金属行业中得到了发展，现在广泛用于元素体分析和深度剖析，以表征导电金属涂层。然而，在过去十五年中，多种新仪器的发展扩大了 GD-OES 的应用领域，包括对先进材料的涂层和薄膜的表征，使其成为质量控制和工艺优化/监控的重要工具。辉光放电现在能够表征许多不同的材料，包括导电和非导电材料，涵盖从光伏（CIGS、钙钛矿……）到封装、从有机电子到储能（锂电池、燃料电池……）的广泛应用，并且是各种薄膜和厚膜沉积技术（等离子、电镀、阳极氧化等）的表征配套工具。GD-OES 也成为 XPS 和 SEM 的补充技术。
纯气体 O2 的臭氧生成和化学动力学电晕放电
摘要 本文的工作旨在研究在纯气体 O 2 中，在大气压 P = 1 atm 和室温 T = 300°K 下电晕放电之前选定的一些物质的化学动力学，在导线-圆柱几何结构中进行。从这个角度来看，设计了一个在时间和空间上都高效的计算机程序，用于基于玻尔兹曼方程的解析度求解流体动力学经典方程组。它还参与了气体的化学动力学，包括连续性、动量和能量方程。为了获得数值分辨率，将通量校正传输方法成功应用于电放电，并获得了纯气体 O 2 的生成物质动力学。气体的反应性考虑了九种物质，它们根据 23 种反应相互作用，这些反应以最占主导地位的方式进行选择。所选的约化场值为 100、120、140、160、180 和 200 Td。得到的结果显示了与电场减弱密切相关的演变，并且臭氧的产生伴随着其他物质的出现和消失。
发作间期癫痫样放电与人类颅内神经生理学数据的质量
颅内脑电图 (IEEG) 涉及从直接放置在皮质表面或深层脑位置的电极进行记录。它适用于接受术前癫痫发作定位的药物难治性癫痫患者。IEEG 记录与计算能力和分析工具的进步相结合，加速了认知神经科学的发展。本篇观点文章描述了由于受试者群体而导致的许多此类记录中存在的潜在陷阱——即发作间期癫痫样放电 (IED)，由于与癫痫相关的病理波形污染了正常的神经生理信号，因此可能导致虚假结果。我们首先讨论 IED 危害的性质，以及为什么它们值得神经生理学研究人员的关注。然后，我们描述了处理 IED 时使用的四种一般策略（手动识别、自动识别、手动-自动混合以及通过将其留在数据中而忽略），并讨论了它们的优缺点和背景因素。最后，我们根据横断面文献综述和自愿调查，描述了全球人类神经生理学研究人员的当前实践。我们将这些结果置于所列策略的背景下，并提出提高报告意识和清晰度的建议，以丰富该领域的数据质量和交流。
元素GD Plus Glow放电质谱仪
当离子源在降低压力下充满气体的电池中的两个电极之间施加电势差时，就会发生光泽放电。在用于元素分析的配置中，样品充当阴极，其表面被撞击气体离子溅射。溅射颗粒（主要是中性原子）在血浆中下游电离。因为溅射和电离的过程是分离的，尤其是在脉冲模式操作中，因此观察到最小的非光谱基质效应。因此，可以建立相对灵敏度因子（RSF），实现定量分析或使用简单的离子束比（IBR）进行半定量分析来实现完美条件。
使用深度学习检测颅内电极上的内侧颞叶癫痫样放电
目的：开发一种高性能算法来检测颅内电极记录中的内侧颞叶 (mTL) 癫痫样放电。方法：一位癫痫病专家从 46 名癫痫患者的颅内脑电图记录数据集中注释了 13,959 次癫痫样放电。利用该数据集，我们训练了一个卷积神经网络 (CNN) 来识别来自单个颅内双极通道的 mTL 癫痫样放电。对来自多个双极通道输入的 CNN 输出取平均值以生成最终的检测器输出。使用嵌套 5 倍交叉验证来评估算法性能。结果：在受试者工作特征曲线上，我们的算法实现了 0.996 的曲线下面积 (AUC) 和 0.981 的部分 AUC（特异性 > 0.9）。精确召回曲线上的 AUC 为 0.807。在假阳性率为每分钟 1 次的情况下，灵敏度达到 84%。35.9% 的假阳性检测对应于专家注释期间遗漏的癫痫样放电。结论：利用深度学习，我们开发了一种高性能、患者非特异性算法，用于检测颅内电极上的 mTL 癫痫样放电。意义：我们的算法有许多潜在应用，可用于了解 mTL 癫痫样放电对癫痫和认知的影响，以及开发专门减少 mTL 癫痫样活动的治疗方法。2019 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
长放电飞轮与电池储能
随着越来越多的可再生能源被安装以实现离网地区的可持续能源使用，储能部署变得十分必要。然而，电池价格仍然阻碍了大规模部署。飞轮是为微电网应用开发的储能技术之一，它通过旋转动能储存能量，通常适用于大功率应用。随着长放电飞轮的出现，例如 Amber Kinetics ® 和 Beacon Power ® 正在销售的飞轮，它们可以用于以电池为主的微电网。本研究对微电网应用中的长放电飞轮和公用事业规模锂离子电池进行了技术经济比较和敏感性分析。结果显示，在测试配置中，基于飞轮的混合能源系统的平准化电力成本 (LCOE) 最低，为 0.345 美元/千瓦时，可再生能源占 62.4%。长放电飞轮相对于锂离子电池在微电网市场上的竞争力取决于柴油价格、锂离子电池价格的预期下降以及锂离子电池寿命的提高。
机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
WQ-10：OP级别播放器（出口管放电）
安装后立即根据需要每周两次新种植植被，直到建立植被（通常为六周）。确保草皮密集且健康。如有必要，请重新播种或重新种子，以确保茂密的草地。在排水区保持稳定的地面覆盖，以减少沉积物负荷。每年两到三次，将割草条，并收集剪剪，以促进厚植被的生长，并以最佳的污染物去除效率。草皮草不应短于3至5英寸，并且可以根据美学要求的高至12英寸。森林过滤条不需要这种类型的维护。每年一次，必要时将充气土壤。每年一次，将测试土壤pH，并在必要时添加石灰。每年检查BMP，以确保作为雨水最佳管理实践的正确功能和有效性。建立植被后，每季度进行一次检查一次，每次暴风雨事件大于1.0英寸，此后每年进行检查。将操作和维护记录保存在已知位置，并根据要求提供它们。执行建议的维护活动如下：