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非水系钠离子电池中电极-电解质界面相的结构、组成、传输特性及电化学性能
至关重要。[1–3] 人们做出了巨大研究努力，致力于开发新型电池材料，以提高循环寿命、安全性、能量密度和功率密度[4,5]，同时研究也集中于理解可以替代主要液体电解质锂离子电池技术的新型电池化学。[6–10] 钠离子技术已成为最有前途的电池应用之一。[11–15] 有趣的是，虽然人们的注意力集中在某种特定的电池化学上，这种化学能使能量密度提高一个数量级[16,17]，或在比容量或工作电压方面优于目前可用的电活性材料的特定电极材料上[18–20]，但人们往往忽视电池界面在电池的安全性、功率能力、锂沉积物形态、保质期和循环寿命方面发挥的关键作用。[21]
使用功能性近红外光谱技术展示驾驶过程中视觉空间注意力需求与工作记忆负荷之间的大脑层面相互作用
驾驶是一项复杂的任务，需要同时调动多种认知资源。然而，目前还缺乏研究在双任务处理中不同驾驶子任务在大脑层面的相互作用。本研究调查了与驾驶难度增加相关的视觉空间注意力需求如何与大脑层面的不同工作记忆负荷 (WML) 水平相互作用。使用多通道全头高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 大脑激活测量，我们旨在预测驾驶难度水平，既针对每个 WML 水平进行单独预测，也使用组合模型进行预测。参与者在虚拟现实驾驶模拟器中在有并发交通的高速公路上驾驶了大约 60 分钟。在一半的时间里，路线穿过一个车道宽度较窄的建筑工地，增加了视觉空间注意力需求。同时，参与者执行了 n-back 任务的修改版本，其中有五个不同的 WML 级别（从 0-back 到 4-back），迫使他们不断更新、记忆和回忆前几个“n”速度符号的序列，并相应地调整速度。使用多元逻辑岭回归，我们能够在 15 名参与者的 75.0% 信号样本（1.955 Hz 采样率）中正确预测驾驶难度，在对每个 WML 级别分别在 fNIRS 数据上训练的分类器的样本外交叉验证中。WML 级别对驾驶难度预测有显著影响