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可充电电池的混合脉冲功率表征测试的物理信息设计
可充电电池的行业标准诊断方法，例如混合动力汽车的混合脉冲功率表征（HPPC）测试，提供了一些健康状况（SOH）的迹象，但缺乏指导协议设计并确定降级机制的物理基础。我们为HPPC测试开发了基于物理学的理论框架，该框架能够准确确定多孔电极模拟中电池降解的特定机制。我们表明，电压脉冲通常比电流脉冲更可取，因为电压分辨线性化更快地量化了降低而无需牺牲精度或在测量过程中允许态度的显着变化。此外，从电极动力学尺度的差异中发现了电荷 /放电脉冲之间的不对称信息增益。我们演示了使用富含镍的阴极和石墨阳极的模拟锂离子电池上的物理信息的HPPC方法。通过物理知识的HPPC进行多变量优化，可以迅速确定与阳极处降解现象相关的动力学参数，例如固体电解质相间相（SEI）生长（SEI）生长和锂板，以及在阴极中，例如氧化诱导的阳离子疾病。如果通过实验验证了HPPC测试的标准电压协议，则可以通过为电池降解的可解释的机器学习提供新的电化学特征来加快电池SOH评估和加速材料设计的关键作用。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ad4394]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
用于高分辨率减速场分析器的球形微孔网格
由球形栅格组成的减速场分析仪（RFA）可用作二维角分辨光电子能量分析仪（Kanayama等，1989）。然而，传统三栅格RFA的典型分辨力（E / E）为100（Taylor，1969），对于光电子衍射或光电子全息术来说太低了（Matsushita等，2010）。我们之前报道了一种增强E / E的栅格排列（Muro等，2017）。在改进的排列中，第一和第二栅格之间的距离比第二和第三个栅格之间的距离长得多，如图1（a）所示，而在大多数传统RFA中，这些距离是相同的。采用改进布置在 SPring-8 的 BL25SU（Senba 等人，2016 年）上开发的 RFA 显示 E / E 为 1100（Muro 等人，2017 年）。第一、第二和第三个栅格的半径分别为 12、40 和 42 毫米。第二个栅格即减速栅格使用目数为 250 的编织钨网。光电子接受角为 49 度，受图 1（a）所示探测器直径的限制。我们的模拟还预测，当网状减速栅格被部分球壳（如带有径向圆柱孔的圆顶）取代时，E / E 可以进一步增强，如图 1（b）所示。以下我们将这样的栅格称为有孔栅格。试验性制作了一个开孔面积较小的网格，对应接收角为7°，圆柱直径为60 mm，深度即球壳厚度为100 mm，相邻两个孔中心位置之间的距离即孔距为100 mm，球壳内半径为40 mm，与网状减速网格相同。装有该网格的RFA
大陆性气候住宅建筑创新混合能源存储系统的生命周期评估
欧洲绿色协议 [ 1 ] 包括欧洲与温室气体 (GHG) 排放相关的新的雄心勃勃的目标，以迈向气候中性经济并履行《巴黎协定》中的承诺 [ 2 ]。这些 2030 年的关键目标包括与 1990 年的水平相比减少至少 40% 的温室气体排放量，实现至少 32% 的可再生能源份额，并将能源效率提高至少 32.5%。通过这些目标，欧洲旨在成为第一个气候中性的大陆。这项新战略中强调的关键行动是能源部门的脱碳，这显然需要更多地使用可再生能源和实施更多的能源存储，并确保建筑物更加节能 [ 3 ]。这可以通过将绿色和智能技术融合到绿色智能建筑 (GSB) 中来实现，正如 Pramanik 等人所建议和讨论的那样。[ 4 ]。然而，楼宇自动化控制系统是必不可少的，尤其是在复杂系统中，例如 Liberati 等人报告的系统。[5] 在该研究中，经济模型预测控制方法用于处理智能建筑中电力和供热资源的管理问题，以实现近乎零的能耗和自动参与需求响应计划。Gonçalves 等人提出了一种智能监督预测控制 (ISPC) [6]，以在不牺牲建筑居住者热舒适度的情况下最大限度地降低能耗。事实证明，所提出的方法能够协助商业建筑中的监督预测控制进行实时应用。Dong 等人报告了传感器在建筑环境中的重要性及其对节能、热舒适度和视觉舒适度以及室内空气质量的影响的全面回顾。考虑到这些目标，开发了一个新概念，即利用大量可再生能源（太阳能）为建筑供暖和生活热水 (DHW)
深度学习的投影空间实施 -
我们的目的是评估低剂量（LD）PET图像和辛图中的全剂量（FD）PET图像合成的性能，而无需使用深度学习技术牺牲诊断质量。方法：回顾性使用140例患者的临床脑PET/CT研究。从FD列表模式PET数据中随机选择了5％的事件，以模拟现实的LD采集。促进了一个修改的3维U-NET模型，以分别从相应的LD辛图和图像中预测图像空间（PIS）中的投影空间（PSS）和FD图像中的FD曲目。使用5分评分方案评估了2个核医学专家的预测PET图像的质量。使用已建立的指标进行定量分析，包括峰值信噪比（PSNR），结构相似性指数指标（SSIM），区域性SUV偏置以及83个大脑区域中的第一，第二和高阶纹理放射线特征，用于测试和评估数据集中的83个大脑区域。结果：所有PSS图像均由核医学专家评分4或更高（良好至优秀）。PSNR和SSIM值分别为0.96±0.03和0.97±0.02，PSS分别获得了31.70±0.75和37.30±0.71的值。在所有大脑区域中计算出的平均SUV偏置分别为PSS和PI分别为0.24％±0.96％和1.05％±1.44％。与参考FD图像相比，PSS的平淡 - Altman图报告了PSS的最低SUV BI- AS（0.02）和方差（95％的置次间隔，-0.92至1 0.84）。PIS和PSS分别属于灰级共振矩阵类别的同质性放射线特征的相对误差分别为-1.07±1.77和0.28±1.4。结论：定性评估和定量分析表明，FD PET PSS提高了性能，从而提高了图像质量，而SUV偏置和方差较低，而SUV PET和差异要比FD PET PIS。
与进一步使用人类基因组数据有关的道德，法律和社会挑战指南
本指南文件涉及与瑞士研究目的进一步使用人类基因组数据有关的道德，法律和社会挑战。它重点介绍了数据主体同意，数据保护和数据治理的主题，以及与患者和公民的对话和对话。本文档中的指导适用于所有大规模产生基因组数据的技术，例如整个基因组序列（WGS），整个外显子组测序（WES）和大规模基因分型。基因组数据（基因组学）的研究是所谓的OMICS研究的子学科，其特征是研究整个生物物质。其他OMICS研究包括例如转录组学，该研究分析了个体的RNA序列和蛋白质组学的整个，从而分析了一个人的蛋白质的整个蛋白质。基因组学领域之外的OMICS研究有可能提供类似的信息，并可能面临类似的道德挑战。因此，也可以咨询本文档以获取有关其他类型的OMICS研究的指导。本文档中的建议旨在支持参与进一步使用人类基因组数据的各种利益相关者。特别是，它对于样本或基因组数据的提供者，接受者和处理器以及涉及此类数据的调节（例如伦理或治理委员会）的处理器应该很有用。各种国际举措讨论了基因组数据的不同道德和法律方面及其进一步使用。5提议的建议的目的是促进一致的国家实践，以促进国家和国际合作，并在共享基因组数据时促进数据主体和公众的信任。最重要的是，一些良好的基因组倡议提供了各种政策和指导，例如全球基因组和健康联盟（GA4GH）1开发的框架以及超过一百万个基因组（B1MG）制定的政策。2世界卫生组织（WHO）目前正在制定有关基因组数据访问，使用和共享的高级原则的指南。3其他相关政策包括台北关于世界医学协会4发行的健康数据基础的道德原则的声明以及土著数据治理的护理原则。
通过智能充电方案实现住宅电动汽车充电与光伏发电之间的协同作用
摘要 当今世界正朝着更加可持续的未来转型。全球范围内都在推动和实施减少温室气体 (GHG) 排放的行动，包括转向电动汽车 (EV) 和太阳能光伏 (PV) 等可再生能源技术。这导致近十年来全球电动汽车和光伏的应用大幅增加。然而，电动汽车和光伏在建筑物和配电系统中的大规模集成带来了新的挑战，例如峰值负荷增加、功率不匹配、组件过载和电压违规等。改善电动汽车、光伏和其他建筑电力负荷之间的协同作用可以克服这些挑战。电动汽车的协调充电或所谓的电动汽车智能充电被认为是改善协同作用的一种有前途的解决方案。本论文研究了在应用电动汽车智能充电方案的情况下住宅电动汽车充电和光伏发电之间的协同作用。本论文的研究是在单个建筑、社区和配电网层面进行的。为降低住宅建筑净负荷（负荷 - 发电）变化，我们开发并模拟了智能充电模型。降低净负荷变化意味着既要降低峰值负荷，又要增加本地发电的自耗，这也将提高电网性能。我们还评估了 PV-EV 组合电网承载能力。结果表明，智能充电方案可以提高 PV 自耗，并降低配备 EV 和 PV 系统的建筑物的峰值负荷。PV 自耗可提高至 8.7%，峰值负荷可降低至 50%。自耗改善有限，原因是中午太阳能达到峰值时家中 EV 可用性较低。结果还表明，EV 智能充电可以提高电网性能，例如减少电网损耗和电压违规发生。智能充电方案显著提高了 EV 的电网承载能力，但对 PV 的电网承载能力略有提高。还可以得出结论，在住宅配电网中，光伏和电动汽车承载能力之间存在轻微的正相关性。关键词：电动汽车、智能充电、光伏、住宅建筑、用电量、自耗、配电网、承载能力
帕金森氏病的临床严重程度取决于M.E. Johansson的皮质补偿下降。托尼，i。 Kessels，R.P.C。; Bloem，B.R。;他
基底神经节中的多巴胺能功能障碍，尤其是在梭子鱼后部，通常被视为运动速度慢的主要病理机制（即Bradykinesia）在帕金森氏病中。然而，纹状体多巴胺损失无法解释运动表型和衰落率的个体差异，这意味着运动症状的表达取决于其他机制，其中一些机制本质上可能是补偿性的。基于观察到帕金森氏症患者的帕特托预性皮层中与运动相关活性增加的观察，我们测试了以下假设：临床严重程度个体差异是由补偿性皮质机制确定的，而不是基底神经神经神经节的功能障碍。使用功能性MRI，我们在353例帕金森氏病（≤5年疾病持续时间）和60个健康对照的患者中测量了与运动相关的大脑活动的变异性。在此任务中，我们通过改变个人可以选择的可能行动数量来操纵行动选择需求。临床可变性以两种方式表征。首先，将患者分为三种先前验证的离散临床亚型，这些亚型被认为反映了α-突触核蛋白繁殖的不同途径：弥漫性 - 触觉剂（n = 42），中间体（n = 128）（n = 128）或轻度运动 - 运动或运动率（n = 150）。第二，我们将整个样本中的Bradykinesia严重程度和认知表现的得分作为连续度量。患者表现出运动缓慢（较长的响应时间）和与对照组相比的基底神经节中与运动相关的活性降低。但是，临床亚型之间的基底神经节活性没有差异，并且与临床分数无关。这表明纹状体功能障碍在塑造临床严重程度的个体差异方面的作用有限。与我们的假设一致，我们观察到与患有轻度运动主要亚型的患者的parieto-premotor皮层中相关的动作选择相关活性增强，均与具有弥漫性实质性亚型和对照的患者相比。此外，parieto-premotor活性的增加与降低的头屈肌的严重程度和更好的认知能力有关，这表明了补偿性作用。我们得出的结论是，帕特托 - 前期薪酬而不是基底神经节功能障碍，塑造了帕金森氏病症状严重程度的个体变异性。未来的干预措施可能会集中于维持和增强补偿性皮质机制，而不仅仅是试图使基底神经节功能障碍归一化。
ETC 空气控制阀 (ETC-ACV)
5.5 TPS 诊断 ................................................................................................................................................5-9 6.0 产品处理 ................................................................................................................................................6-1 6.1 包装程序 ................................................................................................................................................6-2 6.2 接收和存储 .............................................................................................................................................6-4 6.3 工厂内移动 .............................................................................................................................................6-4 6.4 在发动机上安装 ................................................................................................................................6-4 6.5 维护、服务和修理 ................................................................................................................................6-5 6.5.1 诊断故障代码 ................................................................................................................................6-5 6.5.2 更换技术 ........................................................................................................................................6-5 6.5.3 调整 ................................................................................................................................................6-7 6.5.4 互换性...
个人简历及研究工作
I. 一般信息 ▪ 电气工程技术工程师文凭，HTI，塞浦路斯，1979 年。 ▪ 电气工程学士学位，加拿大新不伦瑞克大学，1983 年。 ▪ 生物医学工程硕士学位，美国德克萨斯大学奥斯汀分校，1984 年。 ▪ 神经病学硕士学位，英国纽卡斯尔大学，1991 年。 ▪ 电子工程博士学位，QMW，英国伦敦大学，1992 年。 ▪ 研究兴趣：电子健康、移动医疗、电子应急系统、互联健康；医学图像分析系统：MRI、超声波、内窥镜检查、显微镜检查；医疗系统中的计算智能和可解释人工智能；生物信号分析：肌电图▪ 塞浦路斯大学，计算机科学系，教授，自 2007 年 11 月起，副教授，2001 年 6 月 - 2007 年 10 月，助理教授，1996 年 9 月 - 2001 年 5 月；讲师，1993 年 9 月 - 1996 年 8 月；研究助理，1992 年 9 月 - 1993 年 8 月。▪ 新墨西哥大学，电气和计算机工程系，客座助理教授，2000 年 9 月 - 2001 年 12 月（塞浦路斯大学休假）。▪ 塞浦路斯神经病学和遗传学研究所 (CING)，计算智能系，高级科学家 1992 - 2004 年。第一位员工，对研究所的发展和国际声誉发挥了重要作用。自 2017 年起担任董事会成员。 ▪ 1994 年由欧盟颁发的玛丽居里奖学金，主题是组织病理学图像处理。 II. 出版物 ▪ 139 篇期刊出版物；42 篇论文发表在 IEEE Access、TBE、TITB、TMI、TNN、TUFFC、J-BHI、RBME 和 IEEE 杂志上。9 篇论文发表在神经网络、医学成像和电子健康应用特刊上。 ▪ 30 篇图书贡献。 ▪ 书籍去斑点滤波算法和超声成像软件的合著者，Morgan & Claypool Publishers，加利福尼亚州，美国，2008 年和 2015 年第 2 版。 ▪ 《移动医疗：新兴移动医疗系统》一书的联合编辑，Springer，美国，2006 年。《超声和颈动脉分叉动脉粥样硬化》一书的联合编辑，Springer，英国伦敦，2012 年。《心血管超声成像和视频中的斑点滤波和跟踪》手册的联合编辑，工程技术学会 (IET)，英国斯蒂夫尼奇，2018 年。电子书《互联健康：现状和趋势》的联合编辑，Frontiers Digital Health，2021 年。▪ 22 个特刊的客座联合编辑，包括 2009 年 IEEE TITB 中的“医疗系统中的计算智能”特刊、2010 年 IEEE TITB 中的“全球医疗环境中以公民为中心的电子健康系统”特刊、2010 年计算机医学成像和图形中的“生物医学图像技术和方法”特刊， 2011 年 IEEE TITB 上的“全球医疗环境中以公民为中心的电子健康系统”主题论文，2012 年 IEEE TITB 上的“心血管健康信息学：风险筛查与干预”主题论文，2016 年《医疗技术快报》中关于移动医疗——新兴移动医疗系统和服务的报道，内容涉及信息学和技术的整合
使用 SEEBIC | STROBE 绘制 TEM 中的电导率图
TEM 是研究电子设备纳米级特征的重要工具。TEM 基于散射的对比度在确定材料的物理结构方面表现出色，并且通过 EDS 和 EELS 等光谱附件可以精确确定设备中原子的组成和排列。结合原位功能，TEM 可以精确映射设备在运行和缺陷形成过程中的物理结构变化。但是，在许多情况下，设备的功能或故障是小规模电子变化的结果，这些变化在变化成为病态之前不会呈现为可检测的物理信号。为了在 TEM 中检测这些电子变化，必须采用与电子结构直接相关的对比度的互补成像。在 TEM 中获得电子对比度的一项技术是电子束感应电流 (EBIC) 成像，其中由光束在样品中产生的电流在 STEM 中逐像素映射。自 20 世纪 60 年代以来 [1]，EBIC 电流产生的“标准”模式是在局部电场中分离电子-空穴对 (EHP)。最近，展示了一种新的 EBIC 模式，其中电流由束流诱导二次电子 (SE) 发射在样品中产生的空穴产生[2]。这种 SE 发射 EBIC (SEEBIC) 模式不需要局部电场的存在，通常比标准 EBIC 的电流小得多，并且能够实现更高分辨率的成像[3]。在基于 TEM 的技术中，SEEBIC 独一无二，还能产生与样品中局部电导率直接相关的对比度[4]，即使在操作设备中也是如此[5]。在这里，我们讨论了 STEM EBIC 电导率映射技术，并提供了它在被动成像和原位实验中的几个应用示例。图 1 显示了 SEEBIC 电阻映射的简单演示。该设备由一条 GeSbTe（GST）条带组成，该条带横跨两个在薄 SiN 膜上图案化的 TiN 电极。图 1 中的 STEM EBIC 图像包含标准 EBIC 和 SEEBIC 对比度。如图所示，当电子束入射到 TiN/GST 界面时，肖特基势垒处的电场将 EHP 分开，空穴在每个界面处朝 GST 移动，在连接到 EBIC 放大器的右侧电极上产生暗对比度，在接地的左侧电极上也产生暗对比度。在这些界面之外，SEEBIC 对比度与左侧（接地）电极的电阻成正比 [4]。靠近 EBIC 电极（即，与接地电极相比，EBIC 电极的电阻更小）的 SE 发射产生的空穴更有可能通过该电极到达地，从而产生更亮的（空穴）电流。 SEEBIC 在右侧（EBIC）电极上最亮，由于非晶态GST的电阻率均匀，SEEBIC 在整个GST条带上稳定减小，在左侧电极上最暗[6]。