西部马托·格罗索(Western Mato Grosso)可持续景观倡议包括六个市政当局的一系列活动,与该州的PCI战略保持一致,该战略旨在增加该州的可持续农业生产,同时确保对本地植被和纳入小小的持有人和土著人民的融合。 景观倡议中的活动包括保护和恢复工作以及大豆农场的再生农业,这些农业通过避免,删除和减少排放来提供碳的利益。 在土地创新基金(LIF)的支持下,此案例研究介绍了供求分析的结果,探索了利用碳福利的各种工具选择,以确保该计划的长期财务可持续性。 该分析基于基于桌面的研究,利益相关者访谈和特定景观数据的组合。西部马托·格罗索(Western Mato Grosso)可持续景观倡议包括六个市政当局的一系列活动,与该州的PCI战略保持一致,该战略旨在增加该州的可持续农业生产,同时确保对本地植被和纳入小小的持有人和土著人民的融合。景观倡议中的活动包括保护和恢复工作以及大豆农场的再生农业,这些农业通过避免,删除和减少排放来提供碳的利益。在土地创新基金(LIF)的支持下,此案例研究介绍了供求分析的结果,探索了利用碳福利的各种工具选择,以确保该计划的长期财务可持续性。该分析基于基于桌面的研究,利益相关者访谈和特定景观数据的组合。
这些挑战需要在使用前严格对各种原材料进行严格的质量控制(QC),制造过程中的加工材料以及最终产品。一些用于制造锂离子电池(LIB)的材料以其高反应性而闻名。例如,六氟磷酸锂(LIPF 6)是商用可充电液体的电解质中使用最广泛的盐,具有高反应性,可以分解为LIF和PF 5。当PF 5暴露于水分时,它会与水反应形成POF 3和氟化氢(HF),这是一种剧毒和腐蚀性气体。1–4这些特性构成了重大的安全危害,并可以加速电池降解,可能导致故障。
2,86E01 -2,837 CCL20,CD40LG,CSF2,CXCL9,HLA-DMA,HLA-DPB1,IFNAR2,IFNAR2,IL10,IL10,IL1,IL2,IL2,IL21,IL21,IL23A,IL23A,IL4,IL4,IL4,IL5,IL5,IR5,IR5,IR5,IR5,IL5,IR5,IR5,IR5,IR5,IR5,IR5如果,LTA,LY96,MAF,SOCS3,TNF,TNFSF8多发性硬化信号通路2,04E01 -2,828 CD40LG,CSF2,HLA-DMA,HLA-- DPB1,IL10,IL13,IL2,IL21,IL22,IL23A,IL2RA,IL4,IL4,IL5,IL5,IL7 R,LIF,LTA,LTA,TNF,TNFSF8 DENDRITIC细胞成熟5,94E00-2,94E00 -22,530-2,530 CD3E,CD3E,CD40LG,CSCSFMA,HL,HLL,HLL,HLL,HLL,HLL,HL DPB1,ICAM1,IL10,IL23A,IRF8,LTA,TNF IL -33信号通路4,73E00 -2,449 CSF2,ICAM1,IL13,IL4,IL4,IL4,IL5,IL5,TNF
评估了使用脉冲 keV 离子束在透射几何中对薄膜和准二维系统进行灵敏的多元素分析的飞行时间反冲检测的潜力。虽然飞行时间方法允许同时检测多种元素,而最大程度上不受反冲电荷状态的影响,但 keV 射弹能量可保证高反冲截面,从而在低剂量下获得高灵敏度。我们展示了该方法的能力,使用 22 Ne 和 40 Ar 作为射弹,穿过具有可选 LiF 涂层和单晶硅膜的薄碳箔,以用于不同的样品制备程序和晶体取向。使用大型位置灵敏探测器(0.13 sr),深度分辨率低于 6 nm,灵敏度低于 10 14
图1 :(左)生物神经元由细胞体(三角形结构)和树突(小分支)组成。输出信号通过轴突(标记为“输出”)发送到其他神经元。来自另一个神经元的传入尖峰集成在突触处,即传输轴突和树突连接的点。突触由重量(W)表示。(右)在LIF模型中,降低W会延迟神经元的输出尖峰时间,直到输入太小而无法达到阈值(橙色脉冲)(橙色脉冲),并导致输出尖峰的消失。相反,QIF模型没有这样的阈值。尖峰由膜电位的差异表示,这导致输出跨度时间对重量和输入跨度的时机的连续依赖性。信用:D。Dold/维也纳大学;由APS/ Alan Stonebraker div>改编
本文提出了一种低功耗神经形态处理器——文曲星 22A,它将通用 CPU 功能与 SNN 相结合,利用 RISC-V SNN 扩展指令对其进行高效计算。文曲星 22A 的主要思想是将 SNN 计算单元集成到通用 CPU 的流水线中,利用定制的 RISC-V SNN 指令 1.0(RV-SNN 1.0)、精简泄漏积分和发射 (LIF) 模型和二元随机脉冲时序相关塑性 (STDP) 实现低功耗计算。文曲星 22A 的源代码已在 Gitee 1 和 GitHub 1 上在线发布。我们将文曲星 22A 应用于 MNIST 数据集的识别,以与其他 SNN 系统进行比较。实验结果表明,文曲星22A相比加速器解决方案ODIN能耗降低了5.13倍,3位ODIN在线学习的分类准确率约为85.00%,1位文曲星22A的分类准确率约为91.91%。
这项工作旨在比较这三种SNN模型的模型保真度和学习绩效。用于体外生活神经网络的实验数据用于首先拟合这三个模型的参数。一种自动拟合工具用于匹配体外神经元和建模神经元的精确尖峰时序。alif和Adex可以比LIF更好地与生物神经元的尖峰时间匹配。然后将拟合模型在延迟任务上进行比较,在延迟任务中,网络需要输出最近输入网络中的值。为了计算延迟任务,使用神经工程框架(NEF)来实现Legendre内存单元。使用ALIF在延迟任务上证明了良好的性能,这表明在体外生活神经网络上实施算法的可能性。这项工作提出了一个新的神经元参数拟合
comp。材料计算。∆ e计算。∆ E change PBE (iii) LiF c 10.00 f 8.84 -1.16 NaF c 7.11 f 6.15 -0.97 Mg2F4 c 7.52 f 6.84 -0.68 CaF2 c 7.70 f 7.16 -0.54 SrF2 c 7.27 f 6.83 -0.44 Tl3AsSe3 c 1.16 f 0.74 -0.41 RbF c 5.92 f 5.52 -0.40 Li2I2O6 c 3.30 f 3.81 0.50 (ix) Bi4Cs6I18 f 2.32 i 2.40 0.07 (x) KTaO3 h 2.16 i 2.26 0.10 PBE0 (iii) LiF c 13.45 f 12.29 -1.16 NaF c 10.22 f 9.31 -0.91 Mg2F4 c 10.80 f 10.17 -0.62 CaF2 c 10.63 f 10.14 -0.49 SrF2 c 10.21 f 9.74 -0.47 (vi) Os2As4 b 2.04 e 2.13 0.09 (vii) Fe2P4 d 2.27 e 2.50 0.23 Os2As4 d 1.94 e 2.13 0.18 KTaO3 d 4.32 e 4.45 0.13 AuRb d 0.78 e 0.90 0.12 InP d 1.88 e 1.98 0.10 LiZnAs d 2.10 e 2.19 0.10 (ix) Os2As4 f 2.04 i 2.13 0.09 (x) Os2As4 h 1.94 i 2.13 0.19 KTaO3 h 4.32 i 4.45 0.13 AuRb h 0.82 i 0.94 0.12 CdI2 h 4.05 i 4.16 0.11 InP h 2.03 i 2.12 0.10 SB2TE3 H 1.14 I 1.23 0.09 a:对于比较(i) - (iv),离群值的幅度> 0.4 eV显示,而对于比较(vi),(vii),(ix),(ix)和(x),列出了> 0.09 ev。比较(V)和(VIII)未列出。具体的变化本质上是随机的。
与目前的替代化学方法相比,具有较低的自放电率(25 °C 时每年 < 0.5%)。 [1–4] 该系统的控制反应为 CF x + Li → LiF + C,是许多应用的主要候选材料之一,这些应用需要高能量密度,但电池无法充电,例如植入式医疗设备、军事和空间应用或其他极端环境。 [5] CF x 是一种非化学计量化合物,0.5 < x < 1.3,由于共价 CF 键的性质,表现出低电导率。 [1,6] F/C 比(x)取决于前体碳材料(如焦炭、石墨、纤维)的合成工艺和结构性质。 [6] 理想情况下,CF x 具有层状结构,其中每个碳原子与另外三个碳原子和一个氟原子结合,从而使结构的总能量最小化。[7,8]
在扫描氦显微镜 (SHeM) 中演示了一种以微米级空间分辨率测量氦原子衍射的方法,并将其应用于研究氟化锂 (LiF) 晶体 (100) 平面上的微米级斑点。观察到的衍射峰的位置提供了局部晶格间距的精确测量,而紧密耦合散射计算和蒙特卡罗射线追踪模拟的组合则重现了衍射强度的主要变化。随后,通过在倒易空间中的不同点进行测量,衍射结果可用于增强图像对比度。结果为使用氦微衍射表征小尺度上精细或电子敏感材料的形态开辟了可能性。这包括许多在基础和技术上重要的样品,这些样品无法在传统的原子散射仪器中进行研究,例如小晶粒尺寸的剥离二维材料、多晶样品和其他不表现出长程有序的表面。