• 与学生协作使用写作和自我调节策略 • 使用策略图表和图形组织器 • 确保学生努力实现他们的初始目标 • 逐渐增加学生的目标,直到达到他们的最终目标 • 提供建设性的反馈指导和积极的强化 • 根据学生的个人需求“淡化”(或调节)支持 • 与学生讨论维持或继续使用该策略的方法 • 支持学生,使他们能够在其他环境中使用该策略 ★ 建立独立实践
硅基锂离子电池已开始满足循环寿命指标,但其日历寿命较差。本文使用 EC:EMC:FEC 电解质中的 LiPF 6 与 EC:EMC 电解质中的 LiBOB 探究了电解质氟化对混合硅石墨阳极日历衰减的影响。我们利用组合实验建模方法,应用恒电位电压保持 (V-hold) 来评估电解质在缩短的测试时间范围内(约 2 个月)的日历寿命的适用性。我们的理论框架从 V-hold 电化学数据中解卷积了不可逆寄生容量损失(锂损失到固体电解质中间相)。与氟化电解质(主要为 FEC 还原)相比,非氟化电解质(主要为 LiBOB 还原)表现出更高的电池电阻。两种系统在电压保持期间均具有相似的不可逆容量,但 LiBOB 系统的寄生容量损失速度较慢。将寄生损耗外推至 20% 的寿命终止容量衰减表明,LiBOB 电解质在日历寿命方面优于 LiPF 6 电解质。结果证明了 V-hold 协议可用作快速材料筛选工具,提供半定量日历寿命估算。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 许可条款分发(CC BY,http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ),允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品,前提是对原始作品进行适当引用。[DOI:10.1149/ 1945-7111/ace65d]
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m) 电离层闪烁:电离层中电子密度的不均匀性导致无线电波的折射聚焦或散焦,并导致称为闪烁的幅度波动。电离层闪烁在地磁赤道附近最大,在中纬度地区最小。极光区也是闪烁较大的区域。强闪烁的幅度呈瑞利分布;较弱的闪烁几乎呈对数正态分布。这些波动随着频率的增加而减小,并且取决于路径几何形状、位置、季节、太阳活动和当地时间。表 2 根据 ITU-R P.531 建议书中的数据,列出了中纬度地区 VHF 和 UHF 的衰落深度数据。
其次,在传统基于文本的内容创作的现有激励机制可能逐渐消失的背景下,谁将提供训练和改进未来人工智能系统所需的大量数据?由于使用人工智能生成的数据训练人工智能系统会导致不可逆转的缺陷 (4) ,而我们希望我们的模型保持与时俱进,因此我们需要人类生成的数据来为我们未来的模型服务。一些公司可能会出于产品教育的目的而创建内容,或者一些个人可能会出于个人兴趣继续分享信息,但更广泛的内容创作生态系统注定会面临重大挑战。
各种建模技术用于预测锂离子电池的容量褪色。代数还原模型本质上可以解释且计算快速,非常适合用于电池控制器,技术经济模型和多目标优化。用于用石墨阳极的锂离子电池,石墨表面上的固体电解质插入(SEI)生长占主导地位。这种褪色通常是使用物理知情方程式建模的,例如预测溶剂扩散限制SEI生长的时间根 - 根源,以及Arrhenius和Tafel类似方程,预测温度和最新电量率依赖性。在某些情况下,提出了完全的经验关系。但是,很少进行统计验证以评估模型最佳性,并且通常只研究了少数可能的模型。本文展示了一种新的程序,可以自动通过双级优化和符号回归从数百万算法生成的方程中自动识别降级降解模型。使用交叉验证,敏感性分析和通过自举通过交叉验证,敏感性分析和不确定性定量在统计上验证。在LifePo 4 /石墨细胞日历老化数据集中,自动识别了使用方形 - 根,功率法,拉伸指数和sigmoidal功能的模型,与人类专家确定的模型相比,具有更高的准确性和更低的不确定性,并证明先前已知的物理关系可以使用“重新验证的机器学习”。©2021作者。[doi:10.1149/1945-7111/abdde1]由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。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。