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通过基于石墨烯的阴极的硫醇功能化来提高锌混合超级电容器的性能
锌混合超级电容器（Zn-HSC）对下一代储能系统具有巨大的潜力，可有效地跨越了传统的锂离子电池（LIBS）和超级电容器之间的鸿沟。不幸的是，大多数Zn-HSC的能量密度尚未与LIB中观察到的水平媲美。可以通过用硫醇部分的石墨烯基辐射材料化学功能化水性Zn-HSC的电化学性能，因为它们将非常适合偏爱Zn 2 +吸附/解吸。在此，单步反应用于合成硫醇官能化还原的氧化石墨烯（RGOSH），并融合了氧官能团（OFGS）和硫醇功能，如X射线光电子光谱（XPS）研究所证明。电化学分析表明，RGOSH阴极表现出特定的电容（540 f g-1）和特异性能力（139 mAh g-1），在0.1 A g-1以及长期的长期稳定性以及长期的长期稳定性，具有超过92％的电容性保留量超过92％后，在10000 000级后的化学量后进行了涂层化学效果。值得注意的是，RGOSH电极的特殊最大能量密度为187.6 WH kg -1，功率密度为48.6 kW kg -1。总体而言，这项研究为设计和优化阴极材料的设计和优化提供了前所未有的强大策略，为有效和可持续的储能解决方案铺平了道路，以满足现代能源应用的不断增长的需求。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
图形产品和测量等效性：分类，刚性和定量方面
我们从测量组理论的角度研究组的图形产品。我们首先建立了无限无限群体的图形产物的完整度量等效性分类，而无需转介且没有部分共轭。这发现了其分类的应用，直到相应性，以及同构和对其自称群体的研究。我们还得出了与图形产品的概率测量作用相关的von Neumann代数的结构特性。对等效分类语句的变体对定义图的假设更少。我们还提供了量化等效分类定理的量化版本，该版本可以跟踪相关的共体的整合性。作为一种应用，我们解决了大型右角Artin组的定量轨道等效性的反问题。然后，我们建立了几个刚性定理。首先，本着monod – shalom的工作精神，我们在施加了额外的真人性假设的情况下，实现了概率衡量图形产品的概率衡量作用的刚性。第二，我们在定义图和顶点组上建立了足够的条件，以确保图形g在无扭转组之间的测量等效性（从某种意义上说，每个无扭转的可计数组H均等效于G，实际上是G）。使用Higman组作为顶点组的变化，我们构建了一个刚性的组的第一个示例，该组是在无扭力组中刚度刚性的，但在准等级分析中却不是。
咪唑实用的石墨烯和碳纳米管用于CO2检测
a) Univ Gustave Eiffel, Univ Paris is Creteil, CNRS, UMR 8208, MSME, F-77454 Marne-la-Vallée, France B) Univ Gustave Eiffel, Cosys-Lisis, F-77454 Marne-la-Vallée, France C) Laboratory of Physics of Mince Interfaces and Simals (LPICM) Ecole Polytechnique，Polytechnique de Paris，91128 Palaiseau，法国
在原位/操作电学技术研究的纳米多孔还原石墨烯电极的电化学激活上
由于电解质很难进入纳米多孔还原石墨烯（RGO）电极的纳米构固定空间，因此实现了这些设备的最佳电化学性能是一个挑战。在这项工作中，在电压控制的纳米孔RGO电极的电化学激活过程中研究了界面州现象的动力学，该电化学激活在人体能力和电化学障碍方面导致电化学性能增强。原位/操作表征技术用于揭示激活过程中引入的不可逆材料变化的动力学，包括纳米孔内的离子差异和水的构成，以及含氧组的还原和RGO Interlayer距离的减少。此外，操作技术用于揭示RGO电极的复杂极化依赖性动态响应的起源。研究表明，石墨烯基平面中剩余官能团的可逆质子化/去质子化和阳离子电吸附/解吸过程控制纳米孔RGO电极的假能性能。这项工作为纳米多孔RGO电极的电化学循环过程中发生的表面化学，离子实现和脱染过程之间的复杂相互作用带来了新的了解，从而为设计基于Nanoporor rgo的高强度电极设计了新的见解。
氧化石墨烯复合材料
获得“良好”电解质是用金属阳极（LI，NA等）开发新代电池的主要障碍之一。其稳定性，在传导离子（Li +，Na +，…）方面的效率迅速，大量，环境可接受和易于整合到工业制造过程中，这是决定使用材料选择的最重要标准之一。在这篇综述中，我们专门关注GO的不同用途作为电池中电解质的一部分，例如M-金属（M = Li，Na，Zn…）或钒氧化还原流量电池作为商业分离器的化学修饰；作为新分离器的组成部分；作为薄膜和保护层复合；并作为带有聚合物和凝胶电解质的固态电解质复合材料的填充物。对收集的数据的分析允许指出GO在操作电池中相应电解质的稳定性，容量和可环性的效率和相关性。审查还试图确定不同方法的优势和劣势，以突出使用在电解质生产中使用的优势和局限性。
CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解石墨烯场现场效应晶体管特性的影响
Mbaye Dieng，Mohamed Bensifia，JérômeBorme，Ileana Florea，Catarina Abreu等。CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解质配备石墨烯现场效果晶体管晶体管的影响。物理化学杂志C，2022，126（9），pp.4522-4533。10.1021/acs.jpcc.1c10737。hal-03871463
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