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World File Search System氧原子
epoiriant原子中心的原子间电位
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具，在过去的十年中，它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中，机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展，它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响（NEQuip），这是一个具有信息的神经网络，具有等效性特征，当时表现出了最先进的精度。在这里，我们构建了一个统一这些模型的数学框架：原子聚类的扩展是扩展的，并作为多层体系结构的一层重新铸造，而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具，用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究，该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远，阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本，我们称为Botnet（用于身体订购的张量网络），具有可解释的体系结构，并在基准数据集上保持其准确性。
巴巴原子研究中心
1988 年 12 月，随着中能重离子加速器 (MEHIA)（14 UD Pelletron 加速器）设施的投入使用，该国首次获得了足够高能量的重离子束，适合进行核物理的高级研究。在这一年中，Pelletron 加速器设施周围的四条光束线和相关实验设备的设置已经完成。实验设施包括通用散射室、BGO 伽马射线探测器多重装置、用于放射化学研究的靶辐照设施和基于 CAMAC 的多参数数据采集系统。虽然许多基础核物理研究项目都利用了 Pelletron 加速器设施，但也有几项研究项目是利用 Trombay Van de Graaff 加速器和加尔各答 VEC 的带电粒子束进行的。特朗贝 Cirus 反应堆产生的中子束也用于裂变研究。
N 原子对 O 原子与碳反应性的影响
图 5. 收集或得出的 CO（在 m/z = 28 处检测到）的飞行时间分布。纯氧（O/O 2 ）光束（黑色）的 CO 信号已按 0.29 的倍数缩放，以给出在没有任何氮影响的情况下混合氧/氮光束（蓝色）的预测 CO TOF 分布。红色曲线是用混合氧/氮光束检测到的实际 CO 信号。红色分布中的长尾是由于在 m/z = 28 处使用氧/氮光束和纯氮（N/N 2 ）光束收集的飞行时间分布形状略有不同（见图 3），这可能是由于两种光束从源室长时间逸出的 N 2 特性略有不同所致。当假设不受氮影响的情况下得出的 CO 信号乘以 1.6 倍时，所得信号幅度与使用混合氧/氮束测得的实际 CO 信号（绿色曲线）的幅度相匹配。
和基于氧的转换CATH
摘要基于插入电极材料的锂离子电池的能量密度已达到其上限，这使得满足对高能存储系统需求不断增长的挑战。基于硫，有机硫化物等转化反应的电极材料，涉及破裂和化学键改革的氧气可以提供更高的特定能力和能量密度。此外，它们通常由丰富的元素组成，使其可再生。尽管他们具有上述利益，但对于实际应用而言，他们面临许多挑战。例如，硫和分子有机硫化物的循环产物可以溶于液体电解质，从而导致穿梭效应和大量容量损失。氧的排放产物为Li 2 O 2，这可能导致电解质的高电荷过电势和分解。在这篇评论中，我们概述了当前改善锂硫，锂，有机硫化物和锂氧气电池的性能的策略。首先，我们总结了克服硫和有机硫化物阴极面临的问题的努力，以及提高有机硫化物能力的策略。然后，我们介绍了锂氧气电池中催化剂的最新研究进度。最后，我们总结并提供了电极材料转换的前景。
