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回顾了用于高性能超级电容器的过渡金属氧化物和基于聚合物的纤维
由于高电力，快速充电/放电速率和长周期稳定性，对超级电容器在储能系统中的应用越来越兴趣。研究人员最近专注于开发纳米材料，以增强其超级电容器的电容性能。尤其是，由于其扩大的特定表面积，将纤维作为模板的利用带来了理论和实用的优势，这会导致快速电解质离子扩散。此外，据信，氧化还原活性成分（例如过渡金属氧化物（TMO）和导电聚合物（CPS））被认为在改善基于晶格材料的电化学行为方面起着重要作用。尽管如此，含有基于TMO和CP的纤维的超级电容器通常患有下等离子传输动力学和电子电导率较差，这会影响电极的速率能力和循环稳定性。因此，基于TMO/CP的脑的发展引起了广泛的关注，因为它们协同结合了两种元素的优势，从而在电化学领域具有革命性的应用。本综述描述并重点介绍了基于TMO-，CP-和TMO/CP基于其设计方法，为超级电容器应用的配置和电化学性能的开发的进展，同时为未来的存储技术提供了新的机会。©2019作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
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对长期超级...
2020年7月14日，一名24岁的汉族男性患者被送往江坦市第五人民医院的精神病病房，表现为七年的精神分裂症历史和五个月的间歇性paroxysmal sialorrhea和脉动。这些症状是在氯氮平（18-107片/天，25 mg/片剂）和氯丙胺（7 - 40片/天/天，50 mg/tablet）的自我管理后出现的。在入院之前，门诊医生明确告知患者家庭的病情至关重要，随时可能会有威胁生命的并发症的潜在风险，并强烈建议立即转移到急诊室进行进一步评估和必要的辅助检查。但是，患者的家庭坚持接受精神病病房的录取，并以财务约束为由。签署了知情同意书，确认相关风险并对任何潜在的不利结果承担全部责任，精神科部门继续接受该患者的录取。
ojammpic上的超级计算！
更多的量子位开始。显然，Willow在不到五分钟的时间内进行了标准的基准计算 - 这将使当今最快的超级计算机之一10 suptillion（1025）年。正如Google在其博客中所说的那样：“ Willow使我们更接近无法在传统计算机上复制的实用，商业相关的算法。”超级计算过去是政府和研究机构的独家领域，因为它需要大量的预算和专业知识，反映了Primus Partners的Devroop Dhar，联合创始人兼董事会成员。“但是，这种景观已通过半导体技术，基于云的高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的突破来重塑。这些新兴趋势的目的是使更广泛的受众可以访问超级计算。” “ AI超级计算机和桌面超级计算机正迅速成为主流现实。对AI特定的工作负载的需求，例如大型语言模型，自动驾驶汽车和实时分析的需求正在以更快的速度推动这项创新。” Dhar补充说。“全球公司和政府正在投资于Openai的Azure基础设施，日本的Fugaku等人的AI超级计算机，以满足这些计算需求。同时，硬件的进步使得能够超级计算级别的性能，使台式超级计算机对研究人员，开发人员和小型企业可行。”随着这些趋势的成熟，传统超级计算机和消费者级别系统之间的区别将模糊，这将使超级计算能力成为行业甚至个人计算的组成部分。但是等等！本质上，民主化，微不足道，商品化和消费的趋势本身不是与超级计算的违反直觉吗？
重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
泛欧洲超级计算和云计算联盟
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序，免费提供（https://fenix-ri.eu/access）。应用程序评估遵循 PRACE（https://prace-ri.eu/）制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域，以促进其协作研究和数据共享。因此，它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划，例如美国 NSF XSEDE（https://www.xsede.org/）。然而，Fenix 引入了独特的方面：首先，它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构；其次，它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
使用EIS测量在不同工作条件下杂交超级电容器的实验表征
摘要 - 混合超级电容器（HSC）是创新的储能解决方案，在许多应用领域中变得至关重要。他们的性能受到多个参数的强烈影响，例如温度条件，负载特征和电荷（SOC）。出于这个原因，在不同情况下表征其表演变得至关重要。调查性能的最佳方法之一是采用电化学阻抗光谱（EIS）测量。但是，由于HSC是一项最近的技术，因此目前在文献中尚不提供针对阻抗分析的数据库和研究。因此，这项工作介绍了在不同的温度和SOC条件下进行大型测量运动的结果，以获取大型频率范围（从1 MHz到100 kHz）的阻抗数据。构造的数据集已用于研究阻抗异常，并分析温度和SOC可能对HSC阻抗产生的影响。大型获得的数据集也可以用于诊断和预后目的。本研究中使用的数据集可从https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24321496获得。