必须加速绿色和可再生能源的发展才能达到零碳排放。代表性的可再生能源(如风能和太阳能)正在波动,并且容易受到多个环境参数的影响[1]。为了应对这些挑战,大规模储能系统的开发是必不可少的,以构建能量周期。全范数氧化还原流量电池(VRFB)由于其高能量效率,足够的安全性和长期使用寿命而脱颖而出[2]。然而,增强功率密度仍然是进一步提高VRFB经济可行性的关键目标。在各种研究方向上,越来越多的研究人员着重于改善电极的电化学性能。VRFB系统的功率密度从根本上取决于在电极 - 电解质界面上发生的氧化还原反应的速率。电极的微结构和表面特征起着确定反应速率的关键作用。通过改善电极的电化学性能,可以显着提高VRFB系统的功率密度[3]。因此,必须开发具有较高催化活性和大特定表面积的新电极材料。
摘要 - 目的:基于卷积神经网络(CNN)的深度学习已使用头皮脑电图(EEG)在脑部计算机界面(BCIS)方面取得了成功。然而,对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影(SEEG)基于BCIS(SEEG)的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此,在本文中,对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法:招募了三十例癫痫患者,并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法,包括过滤库公共空间模式(FBCSP)和五种深度学习方法(EEGNET,浅层和深CNN,Resnet,Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体),用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验,以研究Resnet和STSCNN的窗口,模型结构以及解码过程的影响。结果:EEGNET,FBCSP,浅CNN,DEEP CNN,STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1%,38±4.9%,60±3.9%,60±3.3%,61±3.2%和63±3.1%。对所提出方法的进一步分析表明,在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论:重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的,并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义:这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外,本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
界面裁缝对于钙钛矿太阳能电池(PSC)的效率和稳定性至关重要。报告的界面工程主要集中在能级转弯和陷阱状态钝化上,以改善PSC的光伏性能。在这篇综述中,根据材料界面的电子转移机制的基础进行了分子修饰。对能量水平修改和陷阱钝化的深入分析,以及接口调整中采用的通用密度功能理论(DFT)方法。此外,还讨论了通过界面工程来解决环境保护和大规模迷你模型制造的策略。本评论可以指导研究人员了解界面工程,以设计有效,稳定和环保PSC的接口材料。
截至2021年1月,最近出现的严重急性 - 病毒综合症2导致全球超过200万人死亡和超过1亿次感染(1)。sars-cov-2是冠状病毒家族的成员。呼吸道感染可能导致疾病的疾病,即covid-19。COVID-19的更严重的病例导致由于急性呼吸窘迫综合征和对肺泡腔的损害而导致死亡(2)。目前,对于Covid-19患者,几乎没有治疗选择。抗病毒RNA依赖性聚合酶抑制剂REMDESIVIR降低了COVID-19的住院时间和死亡(3)。此外,类固醇dexame-thasone也已被批准用于严重的Covid-19(4)。到目前为止,已经开发了许多有效的疫苗(5,6)。尽管有这些进展,但仍需要额外的抗病毒治疗剂来治疗未来的流行感染。目前正在进行的全球努力正在进行中,以识别和开发新的抗病毒和抗炎疗法,以减少相关的医院和死亡。
摘要:可以通过扭曲角度精确控制的空间变化带对齐和电子和孔定位的Moiré杂波,已经成为研究复杂量子现象的令人兴奋的平台。虽然大多数过渡金属二甲化元素(TMD)的异质分子具有II型带对齐,但引入I型带比对可以实现更强的轻度耦合和增强的辐射发射。在这里,我们通过第一原则GW和贝尔特萨蛋白方程(GW-BSE)的计算以及时间和角度解决的光发射光谱(TR-ARPES)测量的结合,与先前的理解相反,与先前的理解相反,MOSE 2 /WS 2杂波在大型型号和类型IS型构建型和同样的区域均与II的类型II型构建型和相似的区域相反。在不同的高对称区域中以小扭曲角度重建。在Tr-arpes中与我们的计算一致,仅在摩西2中观察到长寿命的电子种群,对于具有较大扭曲角的样品,而在具有小扭曲角的样品中,观察到来自两个不同长寿命的激子的信号。此外,尽管这两层的传导带几乎是堕落的,但仍未发生激发杂交,这表明先前观察到的这种材料中的吸收峰来自晶格的重建。我们的发现阐明了Mose 2 /ws 2异质结构中的复杂能量景观,其中I型和II型带对齐的共存为Moiré-Tonable可调光电设备打开了带有内在的侧面异质结的门。
引用:Jia-Richards, Oliver 和 Lozano, Paulo C. 2021。“带空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”Acta Astronautica,179。
2022 年 11 月 – 至今:英国曼彻斯特大学计算机科学系讲师(助理教授,永久)。 2023 年 5 月 – 至今:英国牛津大学计算机科学系高级研究员(兼职,20%)。报告给 Ian Horrocks 教授。 2022 年 12 月 – 2023 年 4 月:英国牛津大学计算机科学系访问研究员。 2017 年 11 月 – 2022 年 10 月:英国牛津大学计算机科学系高级研究员。报告给 Ian Horrocks 教授。 2020 年 3 月 – 2021 年 2 月:腾讯科技 Jarvis 实验室技术顾问,中国深圳。 2019 年 12 月 – 2020 年 2 月:牛津语义技术技术顾问,英国牛津。 2016 年 10 月 – 2017 年 9 月:德国海德堡大学地理信息科学研究小组博士后研究员。报告给 Alexander Zipf 教授。
1 航空航天系博士生,oliverjr@mit.edu,AIAA 学生会员 2 航空航天系访问学生,sebastian.hampl@tum.de 3 航空航天系教授,plozano@mit.edu,AIAA 副研究员
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Busulfan(BU)是一种用于化学疗法方案的烷基化剂,以及诸如环磷酰胺(CY)和氟甲滨(Flu)的药物,用于造血干细胞移植(HSCT)。由于对儿童全身照射的长期影响的担忧,基于BU的调节方案已被广泛应用于小儿造血干细胞的调节。但是,BU具有狭窄的治疗窗口,其药代动力学特征显示出显着的个体间变异性,这在儿童中尤其明显(Marsit等,2020)。不足的药物暴露与移植衰竭或复发率更高有关,而过度暴露与毒性增加和与移植相关的死亡率增加有关(Bartelink等,2016)。值得注意的是,BU的效率和不良药物反应与其血液浓度的集中时间曲线(AUC)紧密相关,因此通常需要进行治疗药物监测(TDM)以实现个性化药物管理(Rasor等人,Rasor等,2019; Sweiss等,2019; Sweiss等,2020; Bogn。;Bognàret,2022; bogn- et al et a,202 and a,202 al an a e,202 al an a g an,202 and al a a n a e,202 al。有限的采样策略(LSS)是一种使用药代动力学模型来确定最佳采样