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柔性导电基于聚合物的纤维素底物用于ON
摘要：通过电吡咯（PPY）或聚（3,4-乙基二氧噻吩）（PEDOT）成功制造了柔性电活性纤维素的底物（PEDOT），在硫酸钠硫酸钠（SDS）的存在下，在铂金糖纤维蛋白纤维素蛋白酶底物上。结果表明，将导电聚合物均匀地沉积在铂涂层的纤维素底物上，而不会损害基质的sublosro粗糙度地形。实际上，通过在纤维素纸的各个纤维上沉积导电聚合物的沉积，这在调节细胞粘附，增殖和迁移方面非常重要。通过支持永生的人角质形成细胞（HACAT细胞）的附着和增殖，各种基于纤维素的论文表现出良好的机械和结构特性以及良好的细胞相容性。此外，事实证明，铜（Cu 2+）和锌（Zn 2+）离子已成功地掺入这些PPY-和PEDOT-纤维素底物中。PEDOT导致Cu 2+和Zn 2+离子的掺杂较高，这通过离子释放研究证实。与PPY-纤维素底物相比，PEDOT-纤维素底物表现出明显更高的机械性能，更好的初始细胞附着和更高的电化学电容。总体而言，结果表明，PEDOT-纤维素底物可能是智能皮肤敷料的更好选择，皮肤和人造设备之间的集成接口或可植入的电子材料。
LFI3751温度控制器仪器用户指南
•重要：在将LFI3751仪器连接到交流电源或负载之前，请参见“用户指南”。用户指南位于在线或仪器随附的闪存驱动器上。•在用户指南和仪器中都观察所有注意事项和警告。•该仪器的设计至少可以安全，至少以下条件：室内使用，6500 ft（2000 m），最大80％。温度的相对湿度长达31ºC，并在40ºC时线性降低至50％的相对湿度，瞬时过电压到过电压2类别，以及污染度2的环境条件。•使用本指南中指定的LFI3751仪器。如果不是，则该工具提供的保护可能会受到损害，并且保修将无效。•LFI3751仪器旨在用于控制热电，电阻加热器和其他类似设备。请联系波长电子设备以获取其他可能的应用。•LFI3751仪器不得在爆炸濒危环境中操作。•请勿操作LFI3751 i n Strument，其中存在或使用液体，也不要在仪器上洒液体。•任何包含LFI3751仪器使用的系统的安全是系统组装程序的唯一责任。这包括组件，安装，位置，特殊的环境或应用程序条件以及系统内的连接。•出于安全原因，不建议在用户指南中指定的条件外操作。•最终用户环境中的适当设置包括：
LFI3751温度控制器仪器用户指南
•重要：在将LFI3751仪器连接到交流电源或负载之前，请参见“用户指南”。用户指南位于在线或仪器随附的闪存驱动器上。•在用户指南和仪器中都观察所有注意事项和警告。•该仪器的设计至少可以安全，至少以下条件：室内使用，6500 ft（2000 m），最大80％。温度的相对湿度长达31ºC，并在40ºC时线性降低至50％的相对湿度，瞬时过电压到过电压2类别，以及污染度2的环境条件。•使用本指南中指定的LFI3751仪器。如果不是，则该工具提供的保护可能会受到损害，并且保修将无效。•LFI3751仪器旨在用于控制热电，电阻加热器和其他类似设备。请联系波长电子设备以获取其他可能的应用。•LFI3751仪器不得在爆炸濒危环境中操作。•请勿操作LFI3751 i n Strument，其中存在或使用液体，也不要在仪器上洒液体。•任何包含LFI3751仪器使用的系统的安全是系统组装程序的唯一责任。这包括组件，安装，位置，特殊的环境或应用程序条件以及系统内的连接。•出于安全原因，不建议在用户指南中指定的条件外操作。•最终用户环境中的适当设置包括：
电可调光学超表面
摘要。光学超表面已成为光子学的一项突破性技术，它利用超薄表面纳米结构在亚波长尺度上对光 - 物质相互作用提供无与伦比的控制，从而催生了平面光学。虽然大多数已报道的光学超表面都是静态的，具有由制造过程中设定的成分和配置决定的明确定义的光学响应，但通过施加热、电或光刺激具有可重构功能的动态光学超表面的需求越来越大，并成为研究和开发的前沿。在各种类型的动态控制超表面中，电可调光学超表面因其响应时间快、功耗低和与现有电子控制系统兼容而显示出巨大的前景，为通过电调制动态可调光 - 物质相互作用提供了独特的可能性。在这里，我们全面概述了在这个快速发展的领域中探索的最先进的设计方法和技术。我们的工作深入研究了电调制的基本原理、实现可调性的各种材料和机制以及主动光场操纵的代表性应用，包括光振幅和相位调制器、可调偏振光学器件和波长滤波器以及动态波整形光学器件（包括全息图和显示器）。本综述以我们对电触发光学超表面未来发展的看法结束。
BQ25750：独立/I2C控制，1
•宽输入电压工作范围：4.2 V至70 V•宽电池电压操作范围：具有多化学支持的最高70 V： - 1-1至14细胞Li-ion充电概况 - 1至16细胞LIFEPO 4电荷4充电概况具有柔软起步的薪酬 - 可选的门驾驶员供应输入以进行优化效率•支撑USB-PD扩展功率范围（EPR）的双向转换器操作（反向模式） - 可调节的输入电压（VAC）调节（VAC）从3.3 V到65 V至65 V到65 V至65 V，使用20 mv/step/step - 可调节的输入率（RAC_SNS）的最高功率（RAC_SNS）乘以50-MA/20 a的最高功率•电源系统 - 适配器或电池的系统选择 - 动态电源管理 - 所有N通道FET驾驶员•高准确性 - ±0.5％的电荷电压电压调节 - ±3％充电电流调节 - ±3％的输入电流调节•I 2 C控制•用于最佳系统性能的最佳系统性能 - 可调节电阻的最佳电池可调节型•硬件可调节和输出量••硬件可调节的量•当前•高安全整合 - 可调节的输入过电压和电压欠压保护 - 电池电量过电和过电流保护 - 充电安全定时器 - 电池短防护 - 热门保护 - 热关机•状态输出 - 适配器现在状态（PG） - 充电器操作状态 - 包装•包装•36-PIN 5 mm×6毫米QFN
BQ25756：独立/I2C控制，1
•宽输入电压工作范围：4.2 V至70 V•宽电池电压操作范围：具有多化学支持的最高70 V： - 1-1至14细胞Li-ion充电概况 - 1至16细胞LIFEPO 4电荷4充电概况 compensation with soft start – Optional gate driver supply input for optimized efficiency • Automatic maximum power point tracking (MPPT) for solar charging • Buck-only mode • Bidirectional converter operation (Reverse Mode) supporting USB-PD Extended Power Range (EPR) – Adjustable input voltage (VAC) regulation from 3.3 V to 65 V with 20-mV/step – Adjustable input current regulation (R AC_SNS ) from 400 mA to 20 a具有50 ma/step的使用5-MΩ电阻•高精度 - ±0.5％电荷电压调节 - ±3％电荷电流调节 - ±3％输入电流调节•I 2 C控制最佳系统性能，可控制电阻器可编程的选项，可使用电阻器可编程的选项 - 可调节电流和输出电流限制•可调节•高度的16位ADC•高度调整•高度的ADC•高度•高度，高度的集成，高度的集成，和温度，•保护 - 电池电量过电和过电流保护 - 充电安全计时器 - 电池短保护 - 热关闭•状态输出 - 适配器当前状态（PG） - 充电器操作状态（STAT1，STAT2）•包装•包装 - 36 PIN 5 mm×6 mm QFN
1 curriculum vitae教授Massimiliano di Filippo
奖学金，奖项和荣誉2007 - 2008年，英国伦敦UCL神经炎症系的访问研究员（主管：教授David Miller）。 2008年伦敦皇后大学伦敦皇后大学元素和分子科学研究所访问研究员（主管：David Baker教授）。 2018年获得了意大利多发性硬化症基金会多发性硬化症研究的“丽塔·李维尼·蒙塔尔奇尼”奖。 2018年国家科学资格作为神经病学的完整教授。 2023在网站Research.com（https://research.com/u/massimiliano-di-filippo）中包括“神经科学的最佳科学家”中的描述。 通过电生理技术的研究，对长期记忆的突触机制，在神经系统疾病的实验模型中遗忘和大脑可塑性，特别是研究中枢神经系统和神经免疫学的自身免疫性疾病的研究。 进行的研究有助于定义神经炎症实验模型中复杂神经元网络动力学改变的突触功能障碍的机制。 临床活动和研究。 脑脊液和血液生物标志物作为自身免疫性中枢神经系统疾病的诊断和预后工具，特别是多发性硬化症。 2018 - 2023年意大利多发性硬化症基金会生物医学研究科学委员会成员。 2018 - MIUR科学专家（意大利教学部，大学和研究部）的重复登记册的当前部分。David Miller）。2008年伦敦皇后大学伦敦皇后大学元素和分子科学研究所访问研究员（主管：David Baker教授）。 2018年获得了意大利多发性硬化症基金会多发性硬化症研究的“丽塔·李维尼·蒙塔尔奇尼”奖。 2018年国家科学资格作为神经病学的完整教授。 2023在网站Research.com（https://research.com/u/massimiliano-di-filippo）中包括“神经科学的最佳科学家”中的描述。 通过电生理技术的研究，对长期记忆的突触机制，在神经系统疾病的实验模型中遗忘和大脑可塑性，特别是研究中枢神经系统和神经免疫学的自身免疫性疾病的研究。 进行的研究有助于定义神经炎症实验模型中复杂神经元网络动力学改变的突触功能障碍的机制。 临床活动和研究。 脑脊液和血液生物标志物作为自身免疫性中枢神经系统疾病的诊断和预后工具，特别是多发性硬化症。 2018 - 2023年意大利多发性硬化症基金会生物医学研究科学委员会成员。 2018 - MIUR科学专家（意大利教学部，大学和研究部）的重复登记册的当前部分。2008年伦敦皇后大学伦敦皇后大学元素和分子科学研究所访问研究员（主管：David Baker教授）。2018年获得了意大利多发性硬化症基金会多发性硬化症研究的“丽塔·李维尼·蒙塔尔奇尼”奖。2018年国家科学资格作为神经病学的完整教授。2023在网站Research.com（https://research.com/u/massimiliano-di-filippo）中包括“神经科学的最佳科学家”中的描述。通过电生理技术的研究，对长期记忆的突触机制，在神经系统疾病的实验模型中遗忘和大脑可塑性，特别是研究中枢神经系统和神经免疫学的自身免疫性疾病的研究。进行的研究有助于定义神经炎症实验模型中复杂神经元网络动力学改变的突触功能障碍的机制。临床活动和研究。脑脊液和血液生物标志物作为自身免疫性中枢神经系统疾病的诊断和预后工具，特别是多发性硬化症。2018 - 2023年意大利多发性硬化症基金会生物医学研究科学委员会成员。2018 - MIUR科学专家（意大利教学部，大学和研究部）的重复登记册的当前部分。感兴趣的领域 - 多发性硬化症（MS）和神经免疫学 - 免疫系统在控制神经元/突触功能和可塑性中的作用 - MS中的脑脊液生物标记物 - 记忆的突触基础 - 记忆基础基础，认知和行为制度制度委员会成员的制度委员diagnostico terapeutico a sclerosi multipla sanceenziale aidge aide aint sclerosi multipla”）。2020年 - 佩鲁吉亚大学2021年伦理伦理委员会（OPBA）的现任成员 - 佩鲁吉亚大学2022年“健康”群集的现任协调员 - 现任邀请的意大利医学学院成员在2013年的意大利医学学院成员，2013年 - 2013年 - 临床和分子医学教学委员会成员，佩鲁亚（Perugia），佩鲁亚（Perugia）。2015 - 目前关于“神经病学”，“神经外科”和“神经放射学”的教学，在意大利佩鲁吉亚大学神经病学，医学和外科学位课程。2015 - 意大利佩鲁吉亚大学神经学研究生学院的“神经免疫学”的目前教学。2013 - 2016年意大利佩鲁吉亚大学神经病学研究生学院的“神经系统功能的生理基础”的教学。2016 - 2021年意大利佩鲁吉亚大学神经学研究生学院的“中风和其他神经紧急情况管理”的教学。
虚拟现实不仅欺骗了大脑：脊柱兴奋性在虚拟模拟的跌落
虚拟现实（VR）已知会引起大脑运动区域的大量激活。尚不清楚虚拟现实在多大程度上会触发感觉运动系统，更特别地，它是否会影响较低的神经水平。在这项研究中，我们旨在评估VR模拟具有挑战性和压力的姿势情况（Richie的木板经验）是否可以干扰15位健康的年轻参与者中姿势肌肉的脊柱兴奋性。三头肌肌肉的H-Re the ex在参与者站立并戴着VR头戴式耳机的同时，通过电神经刺激引起。参与者经历了几种情况，在此期间唤起了刺激：站立（Novr）站在地面上的VR（地面VR），站在建筑物的边缘（plankVr）（plankVr）（plankVr），并从建筑物（Fallowvr）掉下来。在整个实验过程中，测量了三头肌肌肉的肌电活性。腿部和头部运动也通过加速度计来测量以说明身体振荡。首先，在条件之间，头部旋转和肌电活性没有差异。第二，从novr到GroundVR和PlankVr不影响三头肌H-Re-Refex（H Max / m max）。最显着的发现是在跌落过程中H-Re-ex的急剧下降（Novr和FallingVR之间的47±26.9％，P = 0.015）。建议在VR中遇到姿势威胁有效地调节脊柱兴奋性，尽管保持了安静的站立姿势。这项研究表明，模拟掉落的模仿神经调整在实际的姿势挑战任务中观察到的神经调整。
智能估计在重复性过电流循环中，用于冷冻电运输应用中的HTS磁带中的关键电流降解
过电流循环是指对超导磁带/设备施加重复过电的过程，以表征其临界电流的降低。表征了稀土钡氧化铜（Rebco）磁带的过电流循环行为是高温超导（HTS）设备设计过程中的关键步骤。在HTS设备操作过程中，多起过电流事件可以显着降低总临界电流，从而导致潜在的淬火和故障。数据驱动的模型，以估计Rebco磁带的关键电流降解率（CCDR）在当前情况下。但是，在关键电流减少的估计中，这些方法在8％至11％的范围内表现出明显的误差。本文提出了基于人工智能（AI）技术的方法，该技术针对CCDR估计的常规方法的挑战。提出，测试了不同的基于AI的技术，并进行了比较，以显示提出的智能方法的有效性，包括支持向量回归（SVR），决策树（DT），径向基函数（RBF）和模糊推理系统（FIS）。对经过多个磁带的关键电流值进行了多个磁带的临界电流值，对当前周期进行了重复和重复性。结果表明，SVR方法的平均相对误差（MRE）为23％，对于DT模型约为0.61％，FIS模型的MRE远高于0.06％，RBF方法的MRE值约为1.1×10-6％。此外，提出的AI模型提供了快速测试时间，范围从1到11毫秒。这些发现强调了使用AI技术来增强与过电流事件相关的风险的估计准确性的潜力。
卫星的电气推进系统
高级科学技术研究组织，横滨，日本物理研究中心基金会（FOPRC），意大利科森扎。电子邮件：takaaki.mushya@gmail.com通讯作者详细信息：Takaaki Musha； takaaki.mushya@gmail.com摘要务实和假设的几种太空推进方法都有自己的缺点和优势。 在本文中，讨论了通过电载力推动卫星的可能性。 通过理论计算，这种推进方法可以产生足够的力来控制卫星的轨道。 它仅使用使用太阳能电池板产生的电能，卫星可以永久绕地球和太阳附近的任何轨道传播。 关键字：空间推进；卫星;电气； Biefeld-Brown效应引入所有航天器都需要一种推进方法。 已经开发了几种务实的和假设的空间推进方法，每个方法都有自己的缺点和优势。 最初向所需轨道发射卫星需要具有足够推进能力的常规液体或固体驱动的火箭发动机来克服地球大气层并达到稳定轨道所需的高速度。 星际航天器可能需要如此强大的传统火箭发动机，但也可以依靠功率较小但持续时间较长，较高的ISP发动机，例如离子推进器或霍尔效应推进器。 卫星，即使在稳定的轨道中一次，也需要一种可靠的长时间推进方法才能保持功能。电子邮件：takaaki.mushya@gmail.com通讯作者详细信息：Takaaki Musha； takaaki.mushya@gmail.com摘要务实和假设的几种太空推进方法都有自己的缺点和优势。在本文中，讨论了通过电载力推动卫星的可能性。通过理论计算，这种推进方法可以产生足够的力来控制卫星的轨道。它仅使用使用太阳能电池板产生的电能，卫星可以永久绕地球和太阳附近的任何轨道传播。关键字：空间推进；卫星;电气； Biefeld-Brown效应引入所有航天器都需要一种推进方法。已经开发了几种务实的和假设的空间推进方法，每个方法都有自己的缺点和优势。最初向所需轨道发射卫星需要具有足够推进能力的常规液体或固体驱动的火箭发动机来克服地球大气层并达到稳定轨道所需的高速度。星际航天器可能需要如此强大的传统火箭发动机，但也可以依靠功率较小但持续时间较长，较高的ISP发动机，例如离子推进器或霍尔效应推进器。卫星，即使在稳定的轨道中一次，也需要一种可靠的长时间推进方法才能保持功能。即使卫星在轨道上，也可能会从薄的气氛和其他力量中拖动，这些力会随着时间的流逝而降解轨道。因此，卫星必须能够对其轨道进行小校正以维护轨道，称为轨道站保持[1]。此外，卫星可能需要不时将一个轨道转移到另一个轨道[2]，能够在地球表面，太阳或可能的其他感兴趣的天文学对象[3]中保持特定的态度[3]，并且由于组件故障或其他原因甚至可能需要以安全和受控的方式被解除。在大多数情况下，卫星执行所设计的任务的能力已经结束，其用途寿命已经结束，当它允许其对其轨道进行此类调整的推进系统已经耗尽或不再产生推进。目前，卫星通常只会使用较小版本的化学火箭发动机或抵抗火箭的推进。有些人确实使用电动动量轮进行态度控制，但是由于运动部件而导致的失败，并且在可以执行的校正程度上有限。最近，卫星已经开始使用电动推进，例如离子推进器来保持和调节轨道，但是尽管电力电力，但此类推进器仍然有限地供应其