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提取语义动态特征以实现长期稳定的脑机接口
脑机接口 (BCI) 向运动指令通路建立神经信号，这是实现神经假体的先决条件。然而，长期稳定的 BCI 会受到神经数据跨天漂移的影响，而重新训练 BCI 解码器的成本很高，限制了其应用场景。神经信号重新校准的最新解决方案将连续神经信号视为离散信号，这在时间特征提取方面效率较低。受到生物学家观察到低维动力学可以描述高维神经信号的启发，我们对底层神经动力学进行了建模，并提出了一种语义动态特征，该特征在共享特征空间中表示语义和动态，从而促进 BCI 重新校准。此外，我们提出了联合分布对齐而不是常用的边际对齐策略，以处理神经数据分布的各种复杂变化。我们的重新校准方法在分类和回归任务中对两只猴子的真实神经数据都取得了最先进的性能。我们的方法还在模拟数据集上进行了评估，这表明它在处理神经信号不稳定的各种常见原因时具有很强的稳健性。
用于中性水性水基电池的高离子传导性和稳定的多孔膜
低成本和高效率的基于Zn的流量电池（ZFB）已成为可再生能源开发的有前途的能源存储技术之一。然而，在ZFB中，由于存在Zn 2 +，一个阴离子交换膜（AEM）损失离子电导率。Zn 2 +沉淀的侧反应导致AEM与第四纪基团的离子交换分解。虽然阳离子交换膜（CEM）由于离子交换组和阴离子之间的静电相互作用而阻碍阴离子结构。为了解决ZFB中离子交换膜不良的电导率，基于聚醚酰亚胺（PEI）的多孔离子导电膜是通过ZFBS的水相反转技术开发的。离子导电机制基于孔径的排除，这减轻了离子交换组对离子电导率的影响。通过引入合适的聚乙烯基吡咯烷酮（PVP）并控制四氢呋喃（THF）挥发时间，可以进一步改善膜性能。结果表明，在Zn/4-羟基-2,6,6-6,6-四甲基二哌啶中，1-氧基（TEMPO-OH）流量电池，库仑效率（CE）超过98％，能量效率（EE）在20 mA-cm-2-2-2中的能量效率（EE）可实现，并且可以在20 mA cm-2-2中以20 ma-2的供应来实现。 150个周期。基于PEI的多孔膜（低成本和高效率）被认为是ZFB的有希望的策略。
湿度稳定的热电混合材料朝向自有权力的三重传感系统
对最常见的物理刺激的高度敏感和抗湿度的检测对于实时监测中的实际应用至关重要。在这里，据报道，一种简单而有效的策略可以达到高度湿度稳定的杂种复合材料，该复合材料能够同时且准确的压力和温度传感在单个传感器中。改善的电子性能是由于POLE（3，-4-甲基二氧二苯乙烯）（PEDOT）的平面性提高以及Pe-dot之间的电荷转移：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）和多壁碳纳米管（CNT）（CNTS）通过强效应强度的相互作用。杂交复合材料中强大的形态引起的首选电子途径是高湿度稳定性的原因。这项研究还表明，该传感器对智能对象识别具有巨大的作用，高度为97.78％。以及摩尔电纳米生成剂（TENG）的位置检测能力，在智能分类方面，在不看到三重传感系统的潜在工业应用方面具有优势。
在稳定的鸟类杂种区中持续渗入次要性羽毛特征
1生态学，进化和保护生物学计划，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 康普尼亚大学，伊利诺伊州乌尔巴纳 - 康普纳姆，伊利诺伊州乌尔巴纳2号，美国2鱼类和野生动物科学系，爱达荷州爱达荷州莫斯科大学，爱德荷大学，爱德华大学，美国爱德荷大学3美国进化论，生态学，行为，伊利诺伊州，伊利诺伊州大学，伊利诺伊州 - 欧巴纳 - 培训学院，乌尔巴纳（Urbana-Champaign）尤金（Eugene）或美国5号行为，生态，进化和系统学计划，马里兰州大学，学院公园，医学博士6美国6脊椎动物动物学系，国家自然历史博物馆，史密森尼学会，华盛顿特区史密森尼学会，美国，美国7 7自然资源与环境科学系7 1138年，莫斯科，ID 83844，美国。电子邮件：kiralong778@gmail.com; W-523 Turner Hall，1102 S. Goodwin Avenue，Urbana，IL 61801，美国。电子邮件：jbrawn@illinois.edu
稳定的学习在因果推理和机器学习之间建立了一些共同的基础
achine学习已被合并为在各种数字服务中进行预测，从搜索引擎到电子商务再到社交媒体平台，从而培养了蓬勃发展的数字经济。在这些情况下，机器学习技术的预测准确性和效率是优化的目标，但是错误预测的潜在风险不太重要。对于诸如预测点击或分类图像之类的应用程序，模型可以经常更新，并且错误不太昂贵。因此，这些应用领域非常适合黑框技术与持续的性能监控相结合。近年来，机器学习已在更广泛的领域中应用，甚至进入医疗保健，工业制造业，融资和司法管理等高风险领域。在这些领域，机器学习算法造成的错误可能会带来巨大的风险，并且错误对诸如安全，道德和正义等社会问题产生了重大影响，尤其是当算法预测在决策过程中起着重要作用时。在这种情况下，环境可能会比模型更新更快，而短期预测性能以外的属性变得越来越重要。特别是，我们认为缺乏稳定性，解释性和公平性保证是当今机器学习中必须解决的最关键和最紧迫的因素。
突破聚吡咯电化学性能极限，打造稳定的微电子设备
传感器材料配置响应时间（毫秒）循环参考文献 LMs-TPE 管状 50 3500 [S12] 垂直石墨烯 (VGr) 堆叠 180 1000 [S13] MXene/TiS 2 交错 1000 至 5000 2500 [S14] MWCNTs/PVC 堆叠 110 2500 [S15] MXene/CF 交错 50 1000 [S16] PI/CNT 气凝胶堆叠 50 1000 [S17] Ti 3 C 2 T x -MXene 堆叠 98 10,000 [S18] PEDOT-CNT@rGO 交错 0.9 2500 本研究
绿色氢供应链系统中电网稳定的功能模型——概念假设
摘要：绿色氢供应链包括可再生能源 (RES) 生产的氢气的供应源、生产和分配。这是一个有前途的科学和应用领域，因为它与可再生能源供电的电网不稳定问题有关。本文介绍了基于氢能缓冲器的能源分配网络稳定模型架构的功能多标准模型设计研究的概念假设，同时考虑到氢的适用用途。这项研究的目的是确定有助于稳定配电网运行的变量。获得这一结果的方法是对文献进行系统回顾，采用深入分析全文和专家咨询的技术。功能模型的概念被描述为一个二维矩阵，其中嵌入了已识别的变量。第一个维度涵盖供应链的各个阶段：采购和生产以及存储和分销。第二个维度将各个因素分为技术、经济和物流。这项研究是从能源分配系统运营商的角度，在系统优化的背景下进行的。研究结果表明，使用氢缓冲剂进行稳定化可以带来多种好处。此外，该模型还可用于设计稳定可再生能源发电过剩电网运行的解决方案。由于采用了多维方法，建议使用开发的模型，因为它可以系统地设计解决方案。由于从可再生能源中获得的能源水平不断提高，稳定能源网络的问题对能源网络分销商来说变得越来越重要。
启用稳定的MNO2矩阵用于水性锌离子电池阴极
预插入已被广泛应用于其他分层材料（例如钒氧化物），以增强循环时的稳定性。选择充当结构稳定“支柱”的层间客人物种可以调整晶格间距，增强离子迁移率，通过与降低的V离子相关的浅供体水平赋予固有的电导率。38,44 - 48此外，水电池中存在层间水，筛选了嵌入离子和阴极之间的相互作用，从而导致更快的间隔过程。同样，也已经对紧密键合离子进行了前进的前进，以提高基于MN的阴极的性能。20预插离子的效应是每次切割离子和O和增强的结构稳定性之间的静电力。然而，这样的结论太模糊了，并忽略了前进前可能引起的结构转化，这使前插入的工作机理是未探索的区域。需要考虑和讨论结构 - 交换前阳离子和电化行为之间的性能关系。在这项工作中，分别通过SOL - 凝胶和热液方法制备了两种具有不同量K +的K + 2个伴侣。执行了详细的物理和电化学特征，以披露其在组成方面的差异和对电化学行为的影响。用K 0.28 MNO制造的Azibs 2- $ 0.1H 2 O（K 0.28 mo）在100 mA G 1下提供了相对较高的300 mA H G 1的特征。即使在高电流密度为2 A G 1的情况下，Azibs也表现出足够的特异性c c and 100 mA H G 1的能力，并在1000个周期内保持> 95％的容量，这是相关材料的最高水平。26,27相反，用K 0.21 MNO 2 $ 0.1H 2 O（K 0.21 mo）制造的Azib表现出较低的性能。通过系统的外部分析对能量存储机制进行了彻底研究。在整个循环过程中都观察到稳定的D -MNO 2原始相，以及Zn 4 So 4（OH）6 $ 5H 2 O（ZSH）相的可逆沉积/溶解，离子迁移和Mn Valence状态的同时变化。通过密度函数理论（DFT）模拟进一步划定了预介绍的K离子的潜在功能，
87 Rb D1 线上高效、可调且稳定的窄带光子对源
摘要：我们介绍了一种高效、稳定的 87 Rb D1 线 (795 nm) 光子源，其窄带宽为 δ = 226(1) MHz。该源基于远低于阈值的单片光学参量振荡器中的非简并、腔增强自发参量下转换。该装置可高效耦合到单模光纤。实现了 η heralded = 45(5) % 的预示效率，检测到的未校正光子对数为 3.8 × 10 3 /(s mW)。对于高达 5 × 10 5 /s 的对生成率，该源发射的预示单光子具有归一化的预示二阶相关函数 g ( 2 ) c < 0.01。由于采用单片配置，该源本质上是稳定的。在没有对发射频率进行主动反馈的情况下，频率漂移量约为每小时 δ /20。我们通过施加机械应变实现了 2 GHz 以上范围内源频率的微调。
面向空间应用的紧凑、坚固且高度稳定的光学频率参考
共同作者：GOHLKE，Martin（德国航空航天中心 (DLR)）；KUSCHWESKI 博士，Frederik（德国航空航天中心 (DLR)）；OSWALD，Markus（德国航空航天中心 (DLR)）；ABICH，Klaus（德国航空航天中心 (DLR)）；ALAM 博士，Tasmim（德国航空航天中心 (DLR)）；BLOMBERG，Tim（德国航空航天中心 (DLR)）；BISCHOF，Jonas（德国航空航天中心 (DLR)）；BOAC，Alex（德国航空航天中心 (DLR)）；BUSSMEIER，Andre（德国航空航天中心 (DLR)）；RÖDER，Niklas（德国航空航天中心 (DLR)）；WÜST，Jan Martin；SANJUAN 博士，Jose（德国航空航天中心 (DLR)）；SCHULDT 博士，Thilo（德国航空航天中心 (DLR)）； BRAXMAIER, Claus 教授（德国航空航天中心 (DLR)）