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World File Search System研究热点
两种模板限制合成的最新进展...
有机电解质的毒性、可燃性和腐蚀性构成了巨大的威胁。2 在这方面，基于水系电解质的 EES 设备例如水系超级电容器、3 水系锌电池（锌离子电池、锌碱性电池和锌空气电池）和水系碱金属离子电池已经成为研究热点。4 – 7 这些水系系统具有高安全性、优异的倍率性能和易于组装的特点，使其成为未来便携式 EES 的理想选择。电极材料是所有 EES 设备中必不可少的组成部分；因此，人们一直致力于付出巨大的努力来定制其创新的结构和成分设计。在水性电解质中，阳离子通常表现为水合形式，例如[Na(H2O)6]+、[K(H2O)8]+、[Mg(H2O)6]2+和[Al(H2O)6]3+，与有机电解质相比，其水合离子半径较大。8,9 与此相符的是，探索具有扩大层间距以实现离子快速插入的先进材料是非常可取的，特别是对于
研究中国传统模式结合的生成设计
摘要：随着年轻一代中国消费者越来越关注传统文化并认同传统文化，当代的中国传统模式的创新设计已成为学术界和行业的研究热点。基于计算机代码的生成设计已被广泛用于建筑，汽车，数字媒体，时尚和其他领域，但是在中文传统模式中应用生成设计技术仍然很少见。因此，本文试图基于保留中国传统模式的艺术特征，探索基于形状语法理论的中国传统模式的生成设计方法。首先，簇组成模式是从中国传统模式组成模式中提取的。第二，提出了随机簇组成的概念，并通过应用形状语法来分析其视觉特征。在第三步中，基于随机功能和形状运算符，中国传统模式的生成设计实验是通过使用视觉编程语言蚱hopper进行的。最后，开发了可以自动生成模式的程序代码和特殊插件来验证论文。
在过去的二十年中（2001- 2022年）对自闭症儿童的务实障碍的研究：热点和边界 - 基于Citespace Bibliementric分析
务实的障碍已成为自闭症儿童语言发展的关键方面，并在过去二十年中获得了极大的学术关注。这项研究利用文献计量方法对源自科学数据库的文献进行了详尽的分析。利用Citespace软件，我们构建了一个知识图，以剖析与自闭症儿童务实障碍有关的研究中的学术热点。这使我们能够描述该研究领域的进化轨迹，分析现行研究维度并预测潜在的未来维度。我们的发现表明，在过去的二十年中，该领域的研究热点主要集中于评估和诊断自闭症儿童，干预策略和心理理论的实用障碍。自闭症儿童务实障碍的研究范围已逐渐扩大和加深。研究已经从对自闭症的最初描述和解释发展为探索高功能，学龄儿童的心理理论。当前的重点是检查这些孩子所拥有的特定技能。
人工智能背后的科学：趋势、移动性和协作的演变
摘要 在这个科学交叉的时代，人工智能（AI）等诸多科学成果给人类社会带来了翻天覆地的变革。学术成果数字化数据的日益普及为科学的科学（SciSci）的探索提供了前所未有的机遇。尽管在科学领域已经进行了许多重要的研究，但不同领域的学科差异很大，导致某些领域的见解不够充分。一个突出的问题是，人们对人工智能背后的科学的了解非常缺乏。在本文中，我们从趋势演变、移动性和协作性三个维度研究了人工智能的演变。我们发现人工智能的研究热点已经从理论转向应用。美国拥有最多杰出的人工智能科学家，对全球人工智能人才的吸引力最大。发展中国家人工智能科学家的人才流失问题日益严重。人工智能精英之间的联系在合作网络中高度聚集。总的来说，我们的工作旨在作为一个开端，以富有远见的方式支持人工智能的发展探索。相关演示可以在 AMiner 1、2 中在线获取。
AI技术在量化投资中的应用与实践
摘要：随着人工智能技术的不断发展，利用机器学习技术预测市场走势或许不再是遥不可及的事情。近年来，人工智能成为学术界的研究热点，在图像识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，对量化投资领域也产生了巨大的影响。量化投资作为一种通过数据分析、模型构建、程序化交易获得稳定收益的投资方式，深受金融机构和投资者的喜爱。同时，作为量化投资的重要应用领域，基于人工智能技术的量化投资策略应运而生。如何将人工智能运用到量化投资中，从而更好地实现盈利和风险控制，也成为研究的重点和难点。从全球来看，美国和美联储的通胀都是投资者关注的焦点，在一定程度上影响着包括中国股市在内的全球资产的走向。本文研究AI技术、量化投资以及AI技术在量化投资中的应用，旨在为投资者提供辅助决策，降低投资分析的难度，帮助投资者获得更高的收益。
脊髓神经损伤与修复人工智能研究的全球研究趋势与热点——文献计量与可视化分析
结论：我们确定了脊髓神经损伤与修复领域人工智能研究的三个研究热点：（1）智能机器人和肢体外骨骼辅助康复训练；（2）脑机接口；（3）神经调节和非侵入性电刺激。此外，还讨论了许多新的热点：（1）从基于卷积神经网络的图像分割模型入手；（2）利用人工智能制造聚合物生物材料，为神经干细胞衍生的神经网络组织提供所需的微环境；（3）人工智能生存预测工具，以及遗传学领域的转录因子调控网络。虽然人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究有很多好处，但该技术也存在一些局限性（数据和伦理问题）。未来的研究应解决数据收集问题，这需要大量高质量的临床数据样本来建立有效的人工智能模型。同时，该领域的基因组学和其他机制研究还很脆弱。未来，机器学习技术，如AI生存预测工具和转录因子调控网络，可用于与再生相关基因的上调和轴突生长的结构蛋白的产生相关的研究。
能量
摘要：近年来，环境污染的问题，尤其是绿色房屋气体的排放，吸引了人们对能源基础设施的关注。目前，运输所消耗的燃料主要来自化石能源，强劲的交通需求对环境和气候产生了很大的影响。燃料电池电动汽车（FCEV）使用氢能作为化石燃料的干净替代品，考虑到运输和环境保护的双重需求。然而，由于氢燃料电池的低功率密度和高生产成本，它们与其他电源的组合对于形成混合动力系统是必要的，该混合动力系统最大程度地利用了氢能并延长氢燃料电池的使用寿命。因此，混合动力系统控制模式已成为关键技术和当前的研究热点。本文首先引入了氢燃料电池，然后总结了现有的混合动力电路拓扑，对现有的技术解决方案进行了分类，并最终期待着氢燃料燃料电池混合动力系统不同情况的未来。本文为未来的可再生氢能量和氢燃料电池混合动力汽车的发展提供了参考和指导。
基于物理模型的电池寿命预测方法研究进展
摘要：剩余寿命预测对于电池的安全和维护具有重要意义，基于物理模型的剩余寿命预测方法适用性广、预测精度高，是下一代电池寿命预测方法的研究热点。本研究对电池寿命预测方法进行了比较分析，总结了基于物理模型的预测方法。预测方法根据其不同特点分为电化学模型、等效电路模型和经验模型。通过分析电化学过程简化的侧重点，将电化学模型分为P2D模型、SP模型和电化学融合模型。等效电路模型根据模型中电子元件的变化分为Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型和RC模型。根据构建经验模型的数学表达形式不同，可分为指数模型、多项式模型、指数与多项式混合模型、容量衰减模型等，通过不同滤波方式的搭配，详细描述了各模型不同的效率，对比分析了各类预测方法的研究进展以及传统模型的变化与特点，并对电池寿命预测方法的未来发展进行了展望。
虚拟同步发电机中的深层和强化学习：全面的评论
摘要：虚拟同步发电机（VSG）是现代电力系统中的重要概念和主要控制方法。基于功率电力的分布发电机在电网中的渗透提供了不确定性并减少了系统的惯性，从而增加了发生干扰时不稳定的风险。VSG通过引入同步发电机的动态特性来产生虚拟惯性，该发电机提供惯性并成为一种网格形成控制方法。VSG的缺点是要调整许多参数，并且其操作过程很复杂。然而，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI算法的强大适应性学习能力为该问题提供了潜在的解决方案。两个研究热点是深度学习（DL）和增强学习（RL）。本文对这两种技术以及Energy Internet（EI）中的VSG控制进行了全面综述。首先，引入了VSG的基本原理和分类。接下来，简要审查了DL和RL算法的开发。然后，总结了基于DL和RL算法的VSG控制的最新研究。最后，讨论了一些主要的挑战和研究趋势。
危险识别和风险分析海上自动式地面船：系统审查和未来方向
尽管自动船舶技术取得了进展，但未知的风险仍然存在于海上自主地表船的设计，操作和规范中。目前缺乏针对海事自动表面船的危险识别和风险分析方法的全面文献综述。基于62种相关文献的数据库，本研究介绍了相关文献的分布，该文献通过期刊，出版年份，国家或作者身份和机构。为了进一步了解研究热点和经常被忽视的风险影响因素，根据风险影响因素的分类，文献被分为四组，并汇总了风险影响因素的全面清单。基于此，研究内容对人为因素，与船舶相关因素，环境因素和技术因素进行了分析。此外，还对与数据源和风险分析方法有关的23种文献进行了统计分析，并指出研究人员通常使用数据集和风险分析方法的组合。这项研究不仅为对海事自主地表船的危害识别和风险分析的当前状况和挑战的理解提供了贡献，而且还提供了潜在的未来研究方向。