XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高能量
高能量密度和耐用的小袋 - 细胞石墨 -
基于石墨的双离子电池（GDIB）代表了一个有前途的电池概念，用于大规模存储，因为低成本，工作电压高和可持续性。电解质浓度在确定GDIB的能量密度和循环寿命中起关键作用。然而，浓缩电解质显示出低锂离子（LI +）传输动力学，从而减少了它们的插入和固体电解质界面（SEI）形成能力。此外，高截止电压中的GDIB遭受电解质降解和当前收集器的腐蚀。在此，我们报告了一种高度浓缩的电解质配方，该配方基于杂交六氟磷酸盐（LIPF 6）和锂Bis（氟磺酰基）酰亚胺（LIFSI）盐（lifSI）盐具有超宽的电化学稳定窗口（6 V），以及能够形成SEI和Passivation and collecter andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode andode。用LIPF 6和溶剂调节浓缩的LIFSI电解质
高能量密度液体航天燃料的开发
摘要 航空航天飞机自1903年问世以来，极大地提高了人类的生活质量，扩展了太空爆炸能力，液体推进剂或燃料是航空航天飞机的主要动力来源。对于喷气燃料而言，其能量密度特性对飞机的航程、载重量和性能起着重要作用。因此，高能量密度（HED）燃料的设计和制备越来越受到世界各地研究人员的关注。本文简要介绍了液体喷气燃料和HED燃料的发展，并展示了HED燃料的未来发展方向。为了进一步提高燃料的能量密度，提出了设计和构建多环和染色分子结构的方法。为了突破碳氢燃料的密度限制，在HED燃料中添加含能纳米颗粒以制备纳米流体或凝胶燃料可能提供一种简便有效的方法来显着提高能量密度。这项工作为先进飞机HED燃料的开发提供了前景。
具有高能量和功率密度的可拉伸和可生物降解电池
电子产品。 [1–3] 然而，电子设备数量的迅速增加引发了严重的环境问题，因为通过填埋不当处理科技废物、使用有毒物质以及大量的碳足迹对自然构成了巨大威胁。 [4] 由于回收利用往往不切实际且成本高昂，如果能够缩小与传统电子产品的性能差距，新兴的可降解电子产品将提供一种可持续的解决方案。 [5] 对于可拉伸系统，这对所用材料的机械性能提出了严格的要求。包括传感器在内的保形电子皮肤完全是柔软的，但为了达到高度的不可感知性，需要可拉伸的设备。 拉伸性使其对使用过程中的表面和变形的适应性更高。 [6] 此类设备的可生物降解版本需要开发与其保形性和可降解性相匹配的电源。 [7] 据报道，完全可降解超级电容器能够为手表供电，且具有高面积电容，但它们的低能量密度和负载下工作电压线性下降使得它们不适合耗电的电子应用。 [8，9] 另一方面，可拉伸电池提供稳定的工作电压和更长运行时间所需的高能量密度。 到目前为止，这些设备主要利用不可降解和有毒材料的优势。 [10–12] 虽然完全可降解软电池在功率输出方面有所改进，但它们还无法与不可降解设计相媲美，而且它们的可拉伸实现仍处于起步阶段。 [13–15] 刚性可降解电源通常利用镁、铁或钼等金属的高理论能量密度，但实现相同的可拉伸版本仍然是一个挑战。 [16,17] 此类金属通常几乎不表现出超出一定程度的不可逆延展性的固有拉伸性。这可以通过各种后处理方法（例如薄膜屈曲、刚性岛设计）来解决，但是，这些方法需要简单易行，并且不能过度损害性能。[18] 预拉伸基板上的电极膜屈曲虽然提供了可逆拉伸性，但迄今为止仅报道了不可降解电极材料，如聚二甲基硅氧烷-碳纳米管复合材料或金属化聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 箔。[19,20] 此类
高能量物理学中的量子机学习
粒子物理学是科学的一个分支，旨在通过研究物质和力的最基本组成部分来了解自然的基本定律。这可以在具有粒子加速器的受控环境中完成，例如大型强子对撞机（LHC），也可以在不受控制的环境中，例如宇宙中的灾难性事件。粒子物理学的标准模型是数十年的理论工作和实验的成就。虽然它是一个非常成功的有效理论，但它不允许重力整合，并且已知存在局限性。粒子物理学的实验需要大而复杂的数据集，这在数据处理和分析中提出了特定的挑战。最近，机器学习在物理科学中发挥了重要作用。尤其是我们观察到越来越多的深度学习应用于粒子物理和天体物理学中的各种问题。除了典型的古典方法[1]（增强决策树（BDT），支持向量机（SVM），等），最先进的深度学习技术（卷积神经网络，经常性模型，几何深度学习等）已成功地用于各种任务[2，3]。雄心勃勃的高光度LHC（HL-LHC）在未来二十年及以后的计划中将需要巨大的计算资源。询问诸如量子机器学习之类的新技术是否可以帮助克服这一计算挑战，这很有趣。本评论的论文涉及如何在高能量物理学（HEP）中使用量子机学习。我们提供量子计算平台和模拟器的最新开发可用于公共实验，导致对量子算法和应用的研究一般加速。特别是，最近提出了量子算法来应对粒子物理数据处理和分析中面临的计算挑战。除了针对特定任务的明确编写量子算法[4-8]，量子机学习是一种学习量子算法以实现特定任务的方式，类似于经典的机器学习。首先在第2和3节中提供了量子计算和量子机学习领域的概述。我们在第5节中使用量子退火QA回顾了量子机学习算法在粒子物理中的应用。
均质、微米级高能量密度物质……
短脉冲激光-固体相互作用为研究复杂的高能量密度物质提供了独特的平台。我们首次展示了固体密度微米级 keV 等离子体在高达 2 × 10 21 W/cm 2 的强度下被高对比度、400 nm 波长激光均匀加热的现象。X 射线发射的高分辨率光谱分析表明，在 1 µ m 的深度内均匀加热至 3.0 keV。粒子内模拟表明产生了均匀加热的 keV 等离子体，深度达 2 µ m。靶内深处的显著体积加热和高度电离离子的存在归因于少数 MeV 热电子被捕获并在靶鞘场内进行回流。这些条件使得能够区分高能量密度环境中电离势降低的原子物理模型。
2021年5月的新闻通讯 - 高能量天体物理部门
今年春天，Hope Springs永恒。大流行似乎正在减弱（至少在美国），人们开始计划前往像官方之类的异国情调的旅行。在不得不取消第18届Covid-19部门会议之后，我们很乐观，我们将能够举行第19届分区会议，大约从现在起大约一年，作为一个非虚拟的，面对面的会议。在匹兹堡见！最近，我们将狂热的，每月的虚拟研讨会（我们于去年成立）重命名为主管研讨会。这些是向物理社区开放的每月缩放对话，旨在突出新的结果，尤其是我们的学生和早期职业成员。我们在2020年举行了6个研讨会，到目前为止，我们在2021年举行了6个研讨会。，如果您错过了任何内容，那么您非常勇敢地观看演讲的视频，该视频发布在Frontier网站上。如果您有一个有趣的结果，或者想交流您的研究，请注册以进行演讲。当我们致力于改善社区的多样性和包容性时，EC正在考虑我们可以采取的步骤，以吸引更广泛的人群，以激发人们探索COS-MOS的激动人心。我们正在考虑的两个想法是帮助少数派服务和资源不足的机构开发高能量天体物理学的研究计划，以帮助增加人口统计学多样性，以及我们社区的气候，以帮助校准问题和偏见。我们很想听听社区其他成员的其他想法。请与我或EC的任何主管成员联系，并提供任何想法或评论。在一月份的第238届AAS会议上，Shep Doeleman代表EHT团队，2020年Rossi奖的获奖者以及我们的论文奖奖金奖励奖，Renee Ludlam，Adi Foord和Guang Yang对我们进行了虚拟全体会议。在做出极为困难的决定之后，蕾妮·卢德拉姆（Renee Ludlam）授予2021年的论文奖。我们还宣布了2021年罗西奖授予弗朗西斯·哈尔顿（Francis Halzen）和ICECUBE合作，以“发现天体物理学的高能量中微子流量”。这些奖项奖在我们的虚拟商务会议上宣布。（饮料门票将被举行并分发下一次面对面的商务会议，而不是担心。）我们还从Neil Gehrels Swift天文台进行了十五年的震惊时间，并在AAS会议期间举行了特别会议。请保持安全，接种疫苗，并希望尽快见到您（面对面）。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
高能量物理实验的培训和入职计划
1物理系，美国海军学院，美国马里兰州安纳波利斯，美国2物理系，沃里克大学，英国考文垂，科文文特里，科文文特里，布朗大学3号，布朗大学，美国普罗维登斯，美国4物理系，威斯特蒙特学院，加利福尼亚州圣巴巴拉学院，美国加利福尼亚州圣塔巴拉学院，美国5物理学和pa takn offennatute of paits of paits of paits of p.南非开普敦的数学科学，曼彻斯特大学物理与天文学系7，英国曼彻斯特大学，曼尼托巴省大学8物理与天文学，温尼伯大学8物理学和天文学，加拿大，MB，加拿大9号，科学系9，瓦利市科学系，瓦利市州立大学，瓦利市，瓦利市，北瓦利市，北部，美国，美国，大学，大学，公主，普林内特大学，纽约市。美国加利福尼亚州斯坦福大学，瑞士日内瓦12欧洲核研究组织（CERN）12
高能量饮食和多基因倾向对肥胖对产后健康的影响
：Andrea S. Leuthardt 1，Julia Bayer 1，Josep M. M. M.M.MonnéRodriguez2和Christina N. Boyle 1* 1兽医生理学研究所，苏黎世大学苏黎世大学（UZH），苏黎世8057，瑞士苏黎世，瑞士苏黎世； 2动物模型病理学实验室（LAMP），兽医病理研究所，瑞士苏黎世苏黎世大学，瑞士苏黎世大学。37页6数字关键字： *通信地址：Christina N. Boyle，博士学位。兽医生理学研究所苏黎世冬季Thurerstrasse 260 CH-8057苏黎世瑞士电话：+41 44 635 88 36传真：+41 44 635 89 32 32电子邮件：37页6数字关键字： *通信地址：Christina N. Boyle，博士学位。兽医生理学研究所苏黎世冬季Thurerstrasse 260 CH-8057苏黎世瑞士电话：+41 44 635 88 36传真：+41 44 635 89 32 32电子邮件：