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高性能充电铝离子电池
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.cej.2024.153827。请参考任何适用的发布者使用条款。
离子液体，用于...
摘要：认可采用环保生物降解塑料作为对塑料污染规模的回应的措施，这对来自自然的材料的创新产品产生了需求。离子液体（ILS）具有破坏生物聚合物的氢键网络，增加生物聚合物链的迁移率，减少摩擦并产生具有各种媒介和机械性能的材料。由于这些品质，IL被认为是增塑生物聚合物的理想选择，使它们能够满足生物聚合材料的广泛规格。该迷你审查讨论了不同的IL塑料对由各种生物聚合物（例如淀粉，壳聚糖，藻酸盐，纤维素）制成的材料的加工，拉伸强度和弹性的影响，并特别涵盖了IL塑料包装材料和生物医学和成型化学物质的材料。还讨论了针对IL生物聚合物的基于IL的增塑剂中的挑战（成本，规模和生态友好性）和未来的研究方向。
基于物联网的电池管理系统
摘要：在我们迅速发展的技术环境中，是对储能系统的有效且智能的管理至关重要的。该项目推出了现代电池管理系统模块，以优化性能，确保安全性并促进可充电电池的可持续性。利用尖端技术，例如微控制器和物联网（IoT）。可再生能源的整合以及对便携式电子设备的需求不断增长，导致人们对有效的储能解决方案的需求不断增长。该项目介绍了使用Arduino微控制器和物联网的BMS。BMS是本文中引入的，用于在充电和放电过程中连续监视和分析电池温度。BMS包括框图和使用诸如库仑计数的方法，用于估算的状态和CCCV，以进行健康评估状态。数据，包括电池状态，温度和电压，自动存储在物联网平台上的内容上，可以进行彻底的电池分析和及时的发行解决方案。关键字：存储系统，电池管理系统（BMS），物联网（IoT），电池温度监控，充电状态（SOC），健康状况（SOH），充电和排放。I.在迫在眉睫的未来中引入，电动汽车将是运输的主要形式。基于锂的可充电电池将被广泛使用。这些电池组将需要管理和不断监控，以保持电动汽车的安全性，可靠性和效率。电池管理系统（BMS）包括：（1）电池级别监控系统（2）最佳充电算法和单元/热平衡电路。电压，电流和温度测量值用于估计电池系统的所有关键状态和参数，例如电池阻抗和容量，健康状况，充电状态以及剩余的使用寿命。电动汽车中的电池（EV）由于化学反应而随着时间的推移而降低，从而降低了其能量存储能力。减轻降解，控制充电和排放曲线，尤其是在不同条件下的降解。电池寿命还受温度波动和频繁的高电荷/放电周期等因素的影响。尽管偶尔会引起安全问题，但设计具有安全功能和自动截止的精心设计的EV系统通常是安全的。可以覆盖各种电池类型并提供全面保护的灵活的电池管理系统（BMS）已成为最近电动汽车开发的重点。充电状态是安全电池充电和放电的关键参数。它代表电池相对于其额定容量的电流容量。SOC有助于管理电压，电流，温度和其他与电池相关的数据。准确的SOC计算可防止过度充电和过滤，这可能会损坏电池。此外，储能解决方案的安全性和可持续性是最重要的关注点，尤其是在电动汽车，可再生能源网和便携式电子小工具等应用中。II。 文学评论T. Sirisha等。II。文学评论T. Sirisha等。在[1]中讨论电池对电动汽车的重要性的重要性，并引入了电池管理系统（BMS），以帮助确保电池系统的安全性和最佳性能。BMS旨在始终监视电池，并在充电和放电期间测量每个电池电池的温度。使用库仑计数法实施了电荷状态（SOC）估计，并且使用CCCV确定电池的健康状况（SOH）。该论文还讨论了物联网在“ Thing Thing of Things Speak”上自动存储电池，温度和电压数据的使用。作者强调了对电池进行彻底调查以快速解决可能出现的任何问题的重要性。总体而言，该论文提供了
在聚焦离子束仪器上进行的 SIMS
工程纳米材料已成为微电子、航空航天、能源生产和储存、毒理学研究和医学应用等多个领域的深入研究焦点。开发新的表征方法和仪器是推动材料研究和开发的关键因素，从而提高产品性能和可靠性。分析挑战包括分析 10 纳米范围内的微小特征，这导致分析量和检测限之间的权衡。二次离子质谱 (SIMS) 是一种强大的表面分析技术，特别是它能够以出色的灵敏度和高动态范围检测所有元素并区分同位素。SIMS 允许获取质谱、进行深度剖析以及 2D 和 3D 成像。安装在最新一代 FIB 平台上的新型离子源（例如气体场离子源 (GFIS)、Cs + 低温离子源 (LoTIS) 或多物种液态金属合金离子源 (LMAIS)）的开发为纳米级物体的分析开辟了新的可能性。在 FIB 仪器中添加 SIMS 功能不仅可以提供最高分辨率和灵敏度的成像，还可以提供在图案化和铣削过程中进行现场过程控制的工具 [1,2]。
数据、IoT+、AI 和自动化白皮书.pptx - Procept
● 让您的专业员工从单调乏味且耗时的任务中解放出来：将智能技术融入工作场所可消除单调乏味、重复且耗时的任务。您的专业团队可以专注于充分利用他们的技能和专业知识。这大大提高了工作满意度，因为他们可以腾出时间进行更高层次的问题解决、批判性思考和决策。
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
爱荷华州啤酒经济影响报告
根据爱荷华州旅游局 2022 年的游客概况研究，25% 的游客对酿酒厂和品酒感兴趣，而对啤酒厂和酿酒厂感兴趣的游客只有 22%。在游客在爱荷华州的旅行中，13% 的人表示参观了酿酒厂或啤酒厂。报告中没有包括酿酒厂。2022 年，爱荷华州游客在该州花费了近 70 亿美元，但计算其中 13% 到 25% 的影响似乎夸大了啤酒厂、酿酒厂和酿酒厂为爱荷华州带来的好处。第四经济组织对活动范围和参与活动的游客比例进行了估计，以便更好地将旅游业的影响分配给这些部门。这导致了一个更为保守的估计，即游客支出占 3%，并根据其就业份额分配给每个部门。
紧凑型离子陷阱量子计算
量子信息处理正在从纯粹的学术学科稳步发展，转向整个科学和行业的应用。从基于实验室的，概念验证实验过渡到量子信息处理硬件的稳健，集成的实现是此过程的重要一步。但是，传统实验室设置的性质并不容易扩大系统大小或允许在实验室级环境之外的应用。这种过渡需要克服工程和集成方面的挑战，而无需牺牲实验室实施的最先进绩效。在这里，我们提出了一个19英寸的机架量子计算演示器，基于线性保罗陷阱中的40个CA +光学Qubits，以应对许多此类挑战。我们概述了机械，光学和电气子系统。此外，我们描述了量子计算堆栈的自动化和远程访问组件。我们通过描述与量子计算相关的表征测量结果，包括站点分辨的单量相互作用，以及通过Mølmer-Sørensen相互作用通过两种不同的地址方法提供的Mølmer-Sørensen相互作用进行纠缠。使用此设置，我们生产最大的纠缠的Greenberger-Horne-Zeilinger状态，最多24个离子，而无需使用后选择或误差缓解技术；与公认的常规实验室设置相提并论。