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锂离子电池安全性的实验研究和建模
evs/phevs电动汽车/插电式混合动力电动汽车FMECA故障模式，效果和关键分析SOC的电荷型HEV混合动力汽车PHEV插件插件混合电动汽车BEV电池电动汽车IEA IEA国际能源ACEA ACEA欧洲汽车公司欧洲汽车制造商' lithium polymer SEI solid electrochemistry interphase IEC International Electrotechnical Commission TR Thermal runaway DSC differential scanning calorimeter ARC accelerated rate calorimetry C80 Calvet calorimeter SH self-heating XPS X-ray photoelectron spectroscopy TOF-SIMS Time Of Flight - Secondary Ion Mass Spectrometry NMR MAS Nuclear magnetic resonance Magic angle spinning XRD X射线衍射EPO EPO欧洲专利办公室PEO聚乙烯氧化物PVD物理蒸气沉积PEG聚乙烯甘油CMC CMC羧甲基纤维素磷酸铁磷酸铁含液含量LMC甲酸甲酯
基于太阳能电池施用的氢氮的新材料的实验和理论研究
这项研究研究了使用计算和实验方法在太阳能电池中使用的计算和实验方法，研究了新型共轭化合物的几何和电子特性。密度功能理论（DFT）在B3LYP水平上具有6-311g（DP）基集，用于探索这些材料的理论基态几何形状和电子结构。我们检查了环结构和取代基的影响，以更好地了解分子结构和光电特性之间的关系，重点是最高占用分子轨道（HOMO）的能级和最低的未置分子轨道（Lumo）。Homo-Lumo Energy GAP（ΔG）和开路电压（VOC）分析证实了这些材料作为有机染料太阳能电池候选物的潜力。在实验上，使用标准有机合成技术实现了化合物D1，D2，D3和D4的合成。中间化合物是通过冷凝反应合成的，并进一步反应形成了最终的肼产物。使用薄层色谱法纯化了这些化合物，其结构通过光谱技术确认，包括NMR，IR和MS。全面的验证确保了合成化合物的准确性和可重复性，证明了它们作为染料敏化太阳能电池的材料的功效。合并的理论和实验结果为优化这些染料增强太阳能细胞性能提供了坚实的基础。
QOSST：用于实验性连续变量量子密钥分发的高度模块化开源平台
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方能够以基于量子物理定律的信息论安全性进行密钥交换。将密钥信息编码为连续变量 (CV)，例如光相干态的正交分量的值，使实现更接近标准光通信系统，但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术显著复杂为代价的。在这项工作中，我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛，该软件原则上与硬件无关，可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这个称为 QOSST 的软件进行了基准测试，并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 能够用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展，并由社区进行改进和扩展，以在各种配置中实现高性能。
用于实验生物学的海洋细菌模型
细菌在海洋环境中普遍存在且数量丰富（105-106细胞.mL−1），在海洋生态系统中发挥着多种作用，这是其长期进化和随后的遗传多样化的产物。某些物种在生物地球化学循环中发挥着关键作用，特别是光养蓝藻对初级生产的贡献，或异养细菌对这种生产的再矿化。其他细菌物种会导致人类和水产养殖设施患病，从而对人类健康和经济产生不利影响，而其他细菌物种则以协调的方式相互作用形成生物膜，导致海洋结构物生物污垢和腐蚀。相反，凭借其广泛的遗传多样性，细菌界提供了可在许多领域加以利用的化学和酶多样性，例如，海洋污染的生物修复或用于发现食品和医疗行业的新型天然产物。为了进一步了解这些不同的研究领域，需要简单易处理的细菌模型生物。在本章中，我们将简要介绍众所周知的非海洋细菌模型生物和良好模型生物的标准，并解释尽管海洋环境储量巨大，但可用的海洋模型却很少的一些原因。然后，我们将介绍四种应用于不同研究领域的不同海洋细菌模型，每种模型都有各自的具体问题和应用，但都依赖于我们将在本章末尾开发的类似工具包。
通过智能对象对视力障碍的感知帮助：概念，实现和实验场景
摘要最近几年在智能对象（SOS）领域取得了长足的进步：它们的数量，多样性，性能和普遍性都在迅速增加，预计这种演变将继续下去。据我们所知，几乎没有做出的工作来利用丰富的资源来开发视力障碍者（VIP）的辅助设备。但是，我们认为SOS既可以增强传统的辅助功能（即障碍物检测，导航）并提供与环境互动的新方法。在描述了SOS启用的空间和非空间感知功能之后，本文介绍了SO2Sees，该系统旨在成为其用户和相邻SOS之间的接口。SO2SEES允许VIP以直观的方式查询SOS，依靠在物联网（IoT）云平台上分发的知识库和SO2Sees自己的后端。为了评估和验证裸露的概念，我们使用语义Web标准开发了SO2SEES系统的简单工作实现。围绕该早期SO2SEES系统建立了一种受控的环境测试方案，以证明其可行性。作为未来的工作，我们计划使用VIP最终用户进行该第一个原型的现场实验。
使用 Python、Raspberry Pi 和 HifiBerry 共享用于听觉脑电图实验的开放刺激系统
在听觉行为和脑电图实验中，软件和硬件刺激解决方案的多变性增加了不必要的技术限制。目前，还没有一种易于使用、廉价且可共享的解决方案可以改善不同站点和环境中的协作和数据比较。本文概述了一个由 Raspberry Pi 和 Python 编程以及与 HifiBerry 声卡关联的系统。我们将其声音性能与各种材料和配置的声音性能进行了比较。该解决方案实现了听觉认知实验中重要的高时间精度和声音质量，同时易于使用和开源。本系统表现出高性能和结果，并获得了用户的良好反馈。它价格低廉，易于构建、共享和改进。使用这种低成本、功能强大且可协作的硬件和软件工具，人们可以创建自己的特定、适应性强且可共享的系统，该系统可以在不同的协作站点之间标准化，同时使用起来非常简单和强大。
药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
人工智能在行动：超越实验，推动行业变革
人工智能 (AI) 正在飞速发展，这得益于计算能力、数据可用性和自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和生成式人工智能 (genAI) 等领域的复杂算法的重大发展。这些进步使人工智能技术成为当今最具变革性的技术之一，它有可能通过大规模自动化复杂任务、增强概念化决策和实现日益个性化的功能来重塑行业和社会。虽然分析型人工智能已被各行各业广泛采用，但 genAI 仍处于早期应用阶段。尽管许多组织已经通过试点和概念验证尝试了人工智能，但扩大这些努力以实现持续和变革性影响仍然是一项重大挑战。
第 21 届建模与实验验证研讨会...
07:30 开始注册 08:45 欢迎致辞 09:00 全体会议 1 09:50 短暂休息 会议 A：能量转换 会议 B：能量存储 10:00 会议 A1：燃料电池系统 会议 B1：磁滞 11:00 茶歇 11:30 会议 A2：PEMFC 电池组 会议 B2：下一代 12:30 午餐休息 13:40 会议 A3：PEMFC 电池 1 会议 B3：电池设计方面 14:50 茶歇 15:10 海报展示 16:40 短暂休息 16:50 会议 A4：PEMFC 电池 2 会议 B4：退化 19:30