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基准测试全稳态电池电池性能的可重复性
Citation for published version (Harvard): Puls, S, Nazmutdinova, E, Kalyk, F, Woolley, HM, Thomsen, JF, Cheng, Z, Fauchier-Magnan, A, Gautam, A, Gockeln, M, Ham, S-Y, Hasan, MT, Jeong, M-G, Hiraoka, D, Kim, JS, Kutsch, T, Lelotte, B, Minnmann, P, Miß, V, Motohashi, K, Nelson, DL, Ooms, F, Piccolo, F, Plank, C, Rosner, M, Sandoval, SE, Schlautmann, E, Schuster, R, Spencer-Jolly, D, Sun, Y, Vishnugopi, BS, Zhang, R, Zheng, H, Adelhelm, P，Brezesinski，T，Bruce，PG，Danzer，M，El Kazzi，M，Gasteiger，H，Hatzell，H，Hatzell，KB，Hayashi，A，Hippauf，f，Jung，Jung，Jung，Jung，Jung，McDowell，McDowell，McDowell，Mt J，Sun，X，Villevieille，C，Wagemaker，M，Zeier，WG＆Vargas-Barbosa，NM 2024，“基准了全稳态的电池电池性能的可重复性”，《自然能源》，第1卷。9，不。10，pp。1310-1320。 https://doi.org/10.1038/s41560-024-01634-3链接到伯明翰门户网站的研究出版物
2018 年可再生能源电网整合数据手册
本数据手册由 Yinong Sun、1 Sadanand Wachche、1 Andrew Mills、2 和 Ookie Ma 制作；3 Mike Meshek 编辑；由美国能源部国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Stacy Buchanan、Al Hicks 和 Billy Roberts 设计。我们感谢劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的 Sai Sameera Gudladona、Kelly Eurek (NREL)、Dev Millstein、Seongeun Jeong、Mark Bolinger、Jo Seel 以及 Emily Chen (普林斯顿大学) 提供数据。我们非常感谢美国能源部 (DOE) 的 Sam Baldwin、Samuel Bockenhauer、Cynthia Bothwell、Abraham Ellis、Patrick Gilman、Kevin Lynn、Sean Porse 和 Richard Tusing 以及 NREL 的 Doug Arent、Murali Baggu、Philipp Beiter、Wesley Cole、Paul Denholm、Mark O'Malley、Barbara O'Neill、Trieu Mai、Gian Porro 和 Rich Tusing 的贡献、审阅和支持。我们还要感谢美国能源信息署的 Lori Bird（世界资源研究所）、Kevin Porter（埃克塞特协会）、Nina Vincent（华盛顿大学）和 Chris Namovicz。
细节耦合：电场雕刻神经活动和脑部基础设施
ephaptic耦合描述了大脑电场对单个神经元的直接影响。它与一个神经元对另一个神经元的影响不同（Anastassiou等，2011）。神经元种群的活性会在每个神经元和细胞外空间附近产生电场，因为其树突，somata和轴突中的电流。反过来，这些电场会影响单个神经元及其部位的活性。在微观水平上对脑解剖结构和结构进行详细成像，使我们能够了解电流和电场。超级分辨率成像的进步（Novak等，2013; Hochbaum等，2014），多光子脑成像（Denk和Svoboda，1997）和计算研究揭示了单个神经元对电场的不同电和几何特性的贡献。除了突触和固有电流外，磁场还取决于显微镜pro，例如间隙 - 连接活性和神经元-GLIA相互作用。它们还取决于大规模的特性，例如细胞外组织的不均匀性和灰质的解剖结构（Kotnik等，1997; Gimsa and Wachner，2001; Jeong et al。，2016; Jia等，2016）。知道大脑的解剖结构，可以理解新兴电场的特性。在这里，我们旨在了解相反：领域如何影响单个神经元。电场是否是
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
通过石墨烯进行远程外延相互作用的实验证据 Celesta S. Chang 1,2,† , Ki Seok Kim 1,2,† , Bo-In Park 1,2,† , Joonghoon Choi
通过石墨烯进行远程外延相互作用的实验证据 Celesta S. Chang 1,2,† 、Ki Seok Kim 1,2,† 、Bo-In Park 1,2,† 、Joonghoon Choi 3,4,† 、Hyunseok Kim 1 、Junsek Jeong 1 、Matthew Barone 5 、Nicholas Parker 5 、Sangho Lee 1 、Kuangye Lu 1 、Junmin Suh 1 、Jekyung Kim 1 、Doyoon Lee 1 、Ne Myo Han 1 、Mingi Moon 6 、Yun Seog Lee 6 、Dong-Hwan Kim 7,8 、Darrell G. Schlom 5,*、Young Joon Hong 3,4,*、和 Jeehwan Kim 1,2,6,9,* 1 麻省理工学院机械工程系，美国马萨诸塞州剑桥 02139，2 麻省理工学院电子研究实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139 3 世宗大学纳米技术与先进材料工程系，首尔 05006，韩国 4 GRI-TPC 国际研究中心和世宗大学纳米技术与先进材料工程系，首尔 05006，韩国 5 康奈尔大学材料科学与工程系，纽约州伊萨卡，14850，美国 6 首尔国立大学机械工程系，首尔，韩国 7 成均馆大学（SKKU）化学工程学院，水原 16419，韩国 8 成均馆大学（SKKU）生物医学融合研究所（BICS），水原 16419，韩国 9 麻省理工学院材料科学与工程系，马萨诸塞州剑桥 02139，美国 † 这些作者的贡献相同。 * 通讯至 jeehwan@mit.edu、yjhong@sejong.ac.kr、schlom@cornell.edu ORCID ID：Celesta S. Chang (0000-0001-7623-950X)、Ki Seok Kim (0000-0002-7958-4058)、Bo-In Park (0000-0002-9084-3516)、崔仲勋 (0000-0002-2810-2784)、郑俊石 (0000-0003-2450-0248)、金贤锡 (0000-0003-3091-8413)、李尚浩(0000-0003-4164-1827)，路匡业（0000-0002-2992-5723）、Jun Min Suh（0000-0001-8506-0739）、Do Yoon Lee（0000-0003-4355- 8146）、Ne Myo Han（0000-0001-9389-7141）、Yun Seog Lee（0000-0002-2289-109X）、Dong-Hwan Kim（0000-0002-2753-0955）、Darrell Schlom（0000-0003-2493-6113）、Young Joon Hong（0000- 0002-1831-8004）、Jeehwan Kim（0000-0002-1547-0967）摘要远程外延的概念利用衬底的衰减电位二维范德华层覆盖在基底表面，这使得吸附原子能够进行远程相互作用，从而遵循基底的原子排列。然而，必须仔细定义生长模式，因为二维材料中的缺陷可以允许从基底直接外延，这可能会进一步诱导横向过度生长形成外延层。在这里，我们展示了一种只能在远程外延中观察到的独特趋势，与其他基于二维的外延方法不同。我们在图案化石墨烯上生长 BaTiO 3，以显示一个反例，其中基于针孔的外延无法形成连续的外延层。通过观察在没有单个针孔的石墨烯上生长的纳米级成核位点，我们在原子尺度上直观地证实了远程相互作用。从宏观上看，GaN微晶阵列的密度变化取决于衬底的离子性和石墨烯层数，这也证实了远程外延机制。
韩国自身免疫性炎症性风湿病患者疫苗接种实践指南
Chan Hong Jeon https://orcid.org/0000-0002-2430-7264 Joon Young Song https://orcid.org/000000-0002-0148-7194 yoon-kyoung tae kwon https://orcid.org/0000-0003-4666-0672 EU SUK KIM KIM https://orcid.org/00000000-0000-7132-0157 Jae-hoon //orcid.org/0000-0002-8709-987X SUNG-HOON PARK https://orcid.org/0000-0000-0002-3210-543-org.jun/kyun 93 -0002-0205-6492 Jae won yun https://orcid.org/0000-00-00-003-7H06036 03-4549-6284 hee Young Lee https:///orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-0000-0000-0000-0000-4830-9851分钟won suk choi https：//orcid.8040-00140 .org/0000-0001-5254-3101 6502-1939 HEE 63 SHIN-SEOK LEE https://orcid.org/0000-000-0001-6810-7355
细节耦合 - 米勒实验室
ephaptic耦合描述了大脑电场对单个神经元的直接影响。它与一个神经元对另一个神经元的影响不同（Anastassiou等，2011）。神经元种群的活性会在每个神经元和细胞外空间附近产生电场，因为其树突，somata和轴突中的电流。反过来，这些电场会影响单个神经元及其部位的活性。在微观水平上对脑解剖结构和结构进行详细成像，使我们能够了解电流和电场。超级分辨率成像的进步（Novak等，2013; Hochbaum等，2014），多光子脑成像（Denk和Svoboda，1997）和计算研究揭示了单个神经元对电场的不同电和几何特性的贡献。除了突触和固有电流外，磁场还取决于显微镜pro，例如间隙 - 连接活性和神经元-GLIA相互作用。它们还取决于大规模的特性，例如细胞外组织的不均匀性和灰质的解剖结构（Kotnik等，1997; Gimsa and Wachner，2001; Jeong et al。，2016; Jia等，2016）。知道大脑的解剖结构，可以理解新兴电场的特性。在这里，我们旨在了解相反：领域如何影响单个神经元。电场是否是
细节耦合
ephaptic耦合描述了大脑电场对单个神经元的直接影响。它与一个神经元对另一个神经元的影响不同（Anastassiou等，2011）。神经元种群的活性会在每个神经元和细胞外空间附近产生电场，因为其树突，somata和轴突中的电流。反过来，这些电场会影响单个神经元及其部位的活性。在微观水平上对脑解剖结构和结构进行详细成像，使我们能够了解电流和电场。超级分辨率成像的进步（Novak等，2013; Hochbaum等，2014），多光子脑成像（Denk和Svoboda，1997）和计算研究揭示了单个神经元对电场的不同电和几何特性的贡献。除了突触和固有电流外，磁场还取决于显微镜pro，例如间隙 - 连接活性和神经元-GLIA相互作用。它们还取决于大规模的特性，例如细胞外组织的不均匀性和灰质的解剖结构（Kotnik等，1997; Gimsa and Wachner，2001; Jeong et al。，2016; Jia等，2016）。知道大脑的解剖结构，可以理解新兴电场的特性。在这里，我们旨在了解相反：领域如何影响单个神经元。电场是否是
检测痴呆症：使用脑电图
非侵入性脑电图 (EEG) 技术已用于识别与痴呆相关的大脑活动异常。许多研究都研究了使用 EEG 辅助诊断痴呆症（包括阿尔茨海默病 (AD) 和其他类型的痴呆症）的情况。最早也是最重要的使用 EEG 作为早期 AD 识别工具的研究是由 Jelles 等人在 [12] 中开展的。研究结果表明，EEG 频谱分析可以区分痴呆症患者和健康对照者，这表明 EEG 可能是痴呆症早期检测的宝贵诊断工具。Jeong 等人在 [13] 中开展的另一项研究。研究了使用 EEG 区分 AD、血管性痴呆和路易体痴呆的情况。根据研究，EEG 在区分这些痴呆形式方面具有很高的准确度，表明它可能是痴呆鉴别诊断的宝贵工具。今年晚些时候，Babiloni 等人[14] 还概述了 EEG 作为痴呆诊断工具的研究现状。根据研究，痴呆患者始终存在 EEG 异常，该测试可以区分各种形式的痴呆。该研究确实指出，需要进一步研究以确定 EEG 对痴呆诊断的临床相关性，因为它在敏感性和特异性方面存在局限性。
新加坡太阳能光伏 (PV) 路线图更新
新加坡太阳能研究所（SERIS）、新加坡国立大学：Armin ABERLE、Shubham DUTTAGUPTA、KHOO Yong Sheng、Abhishek KUMAR、LIN Fen Serena、Celine PATON、Veronika SHABUNKO、Jai Prakash SINGH、TAN Congyi、ZHAN Yanqin、ZHANG Ji、ZHAO Shengnan 新加坡国立大学（NUS）工程学院（FoE）、电气与计算机工程系：Dhivya Sampath KUMAR、Sanjib Kumar PANDA、Biplab SIKDAR、Dipti SRINIVASAN 理学院（FoS）、化学系：Jason YEO Boon Siang 设计与环境学院（SDE）、建筑系：Patrick JANSSEN、Jack LEE Han Jie、LIN Zhuo Li 设计与环境学院（SDE）、建筑系：Stephen TAY En Rong 能源研究所：Gautam JINDAL、KIM Jeong Won、Victor NIAN、 Anthony OWEN、Ashish SINGH 能源研究所 @ NTU (ERI@N)，包括实验电网中心 (EPGC) Annalisa BRUNO、CHAN Siew Hwa、DING Ovi Lian、Nelson GAOzhi Yong、Yann GRYNBERG、Rupali KHANNA、Marcus KOH Leong Hai、KONG Xin、Subodh MHAISALKAR、Gyanesh Kumar PANDEY、Amit PATHARE、 Alessandro ROMAGNOLI、Samson SHIH Shan Yao、Sundar THANGAVELU