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Li -ion可充电电池中的气体演化
在日常新闻中经常看到吸烟，射击或设备级失败等事件。在这里强调，这种危害对于精心制作的细胞而言是最小的，但重要的是，由于引入了新的细胞化学，几何形状和制造工艺，因此这些新电池必须至少与当今行业一样安全。开发了各种方法来减轻这些不可预测的事件的风险，即概率和后果。例如，在具有刚性钢壳的圆柱形细胞中，套管的排气设计被整合为防止内部压力不受限制地积累，从而降低了细胞故障的风险。随着技术的强大性和日益普及，预计未来的可充电电池将变得更聪明，更安全，以便更好地利用可持续的能源。因此，Huang等人的观点。有充分的基础，因为感应是电池寿命和可持续性的关键。[1]
使用量子虚时间演化求解 MaxCut
摘要 我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 有效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，可以收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法等经典算法的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
Bapoped Bifeo 3薄膜的结构演化和能带调制
bi 1 -x ba x feo 3（bbfo，x = 0，0.03，0.1）薄膜是通过脉冲激光沉积在srruo 3-固定srtio 3（001）底物上外上脚部生长的。随着BA含量的增加，BBFO薄膜显示出显着降低的泄漏电流，但抑制了铁电偏振。X射线衍射互惠空间映射和拉曼光谱表明在BBFO薄膜中，从菱形的类似隆隆巴德中的到四方样相的结构进化。光吸收和光电子光谱测量表明，BBFO薄膜中能量带结构的调节。BBFO薄膜带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。 已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。 受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。 这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。
超越时间演化的决定论
物理学家们开始越来越认真地考虑非局部、全局、非时间、逆因果或以其他方式超出传统时间演化范式的定律的可能性。然而，当今使用的许多决定论定义仍然以向前的时间演化图景为前提，这显然不适合现代物理学中各种各样的研究计划。随着物理学开始超越时间演化范式，是否仍然有一个有意义的决定论概念需要恢复，作为世界的形而上学属性？在本文中，我们认为有：我们提出了一种不依赖于时间演化图景的思考决定论的方式，并探讨了这种概括对决定论和机会哲学的一些影响。我们在第一部分开始讨论决定论的一些现有定义。在回顾了拉普拉斯定义的一些缺陷之后，我们评估了该概念的几种现有概括。特别是，我们注意到，尽管在研究时空理论时使用的“基于区域”的公式确实避免在定义中构建时间方向，但这种模型理论公式要求我们将决定论纯粹视为给定理论的技术特征，而不是世界的假定形而上学特征。因此，我们认为仍然需要了解在后时间演化范式中，什么样的形而上学图景可以取代时间导向的拉普拉斯决定论概念。在第 3 节中，我们使用基于约束的框架以模态形式提供几种新的决定论定义，区分强、弱和非局域整体决定论，并表明这些定义成功地适应了时间演化范式之外的一系列情况。然后在第 4 节中，我们讨论了这些广义决定论概念的一些有趣后果。在第 5 节中，我们表明这种方法为围绕客观机会性质的长期争论提供了新的见解，因为它表明，在一个满足整体决定论的世界中，可能会发生一些从局部角度来看似乎是概率性的事件，但这些事件并不需要我们从外部角度调用“客观机会”。最后，在第 6 节中，我们讨论了整体决定论与其他几个相关研究计划的关系。
建模嵌入式原球磁盘的世俗演化
上下文。原月经磁盘由于角动量保护而在其母体分子云周围形成新生恒星。随着它们逐渐发展和消散，它们也形成行星。尽管许多建模效果都专门用于它们的形成，但它们的世俗进化问题，从所谓的0类嵌入阶段到II类阶段，据信被认为是隔离的II级阶段，但仍然很熟悉。目标。我们旨在探索嵌入式阶段与II类阶段之间的演变。我们着重于磁场演化以及磁盘与包膜之间的长期相互作用。方法。我们使用GPU加速IDEFIX进行3D，正常，非理想的磁性水力动力学（MHD）世俗核心崩溃模拟，该模拟涵盖了赛车前核心的系统进化，直到第一次降低了液压核心和脉冲定位后，直到100 kyr的100 kyr降低，同时又垂直地定位了垂直的垂直和垂直的效果。 au）正确解决磁盘内部动力学和非轴对称扰动。结果。磁盘的演化导致开普勒旋转中的幂律气体表面密度，该旋转延伸至几个10 au。在初始塌陷期间，磁盘被困在磁盘中的磁性弹力从磁盘形成下的100 mg降低到1 mg，到1 mg。在第一个静水压核形成后，系统分为三个阶段。结论。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。 初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。 一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。 虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。 这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。 在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。 这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
在形成过程中大型汽车锂离子电池中的气体演化：细胞尺寸和温度的影响
需要在锂离子电池（LIB）生产过程中优化细胞形成，以减少时间和成本。Operando气体分析可以为形成过程的性质，程度和持续时间提供独特的见解。在本文中，我们介绍了在线电化学质谱（OEMS）设计的开发和应用，该设计能够监测两个模型硬币电池中的气体进化和消耗（q = 0.72 mAh），用石墨/电解质重量比率为1：12.5和大型li-ion li-ion细胞（q = 72 AH）（q = 72 ah）在运行量的过程中（q = 72 AH），在诸图/3的过程中。尽管气体的组成和量是高度可比性的，即使在反耐用分析的验证中，气体释放速率也较低，并且在形成过程中可能受气泡传输的气泡传输限制，并且可能受气泡传输的限制。较高的温度加速了形成过程，但也会改变释放气体的组成和程度。除了为大型锂离子细胞的形成过程提供新颖的见解外，我们的OEMS设置为电池制造和汽车行业提供了机会，以探索电池形成和/或操作条件对下一代Li-ion电池中气体进化的影响。
使用神经网络对退役地球静止卫星纵向演化进行建模
摘要：本研究使用神经网络探索退役地球静止卫星复杂的纵向进程。目标是建模和预测卫星在时间维度上的纵向动态。历史卫星经度数据经过彻底的预处理，以训练所有六颗退役卫星的单输入和三输入配置的时间序列神经网络，从而获得全面的纵向行为洞察。结果显示出令人印象深刻的结果：预测和测量经度之间的平均均方误差 (MSE) 为 1.55x10 -3 ，回归接近 1。这种收敛意味着所采用的神经网络方法与复杂的问题领域之间存在很强的一致性。这些结果强调了所选神经网络方法在解决退役地球静止卫星轨迹建模所带来的挑战方面的适用性和有效性。这项研究的影响涵盖了各个领域。深入了解长期轨道变化有助于理解卫星行为，增强轨迹预测和卫星管理和空间技术进步的决策。此外，该研究还强调了准确预测卫星退役后行为的重要性。这有助于更好地规划任务、优化资源，并制定更有效的空间垃圾处理策略。关键词：退役卫星、地球静止轨道、神经网络、纵向演化、轨道动力学。
锂离子电池分离器对温度滥用期间气体演化的影响
对锂离子电池提供高能和功率密度的需求，尤其是充电时间很短，可导致其稳定窗口限制的频繁操作。这会导致负载增加，材料压力，锂电镀的风险和高温，所有这些都激发了有关电池安全性的深入研究。锂离子电池最重大的安全问题是热失控，这是一系列级联的放热反应，可能导致火灾甚至爆炸性故障。[3]热失控之前是一个自加热阶段，其中来自细胞成分的分流位置的放热反应会增加温度。进行反应。[4]这需要对发生的反应进行深刻的理解。各种实验方法用于在自加热和热失控过程中获得对过程的见解，并评估总体电池安全性，例如指甲穿透，压碎和烤箱测试。[3C，5]所有这些测试通常通过各种机制提高电池的温度，例如导致机械损坏诱导短路，从而导致放热分解反应。烤箱测试允许控制调节调节，因此，对特定反应过程的研究及其与电化学行为的相关性。在某些温度和阶段，自我
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。