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chalcogen电池 - 特刊
锂硫电池（LSB）在过去几十年中已成为下一代储能的有吸引力的候选者，这是由于它们的超高理论能量密度以及硫的低成本和生态友好性。受到LSB的成就的启发，更多的金属 - chalcogen电池（MCB）也基于多电子氧化还原反应。我们知道，在LSB的发展中遇到的挑战主要是反应中间体（锂多硫化物）的班车影响，多阶段和多阶段反应行为的缓慢动力学以及树突形的形成和液体金属Anodes的界面腐蚀。MCB中也存在这些问题。以更好的方式解决这些问题是促进MCB的商业应用的关键。本期特刊将介绍MCB的当前状态，提出解决上述问题的策略，探索改善MCB的性能的内部机制，并最终提供指导指导MCB的进一步应用和开发的方向。
第 7 卷，第 1 期，1 月 - 洛克希德·马丁
MSB 和 LSB 由范围时钟脉冲计时进入输入缓冲器。输入缓冲器是移位寄存器，每个寄存器能够存储 128 位或一个字。每个缓冲器上的范围时钟计数器计数 128 个范围时钟，然后阻止任何进一步的时钟，直到发生另一个触发脉冲。当 MSB 和 LSB 由范围时钟计时进入一个缓冲器时，先前存储在另一个缓冲器中的信息由 1.9 MHz 内存时钟脉冲计时输出。在下一个触发脉冲上，新信息被计时进入由 1.9 MHz 时钟清空的缓冲器，同时先前填充的缓冲器被计时输出。缓冲器之间的切换操作在每个触发脉冲时重复。
ADS8504 - 德州仪器
• 工业过程控制 • 250 kHz 采样率 • 数据采集系统 • 标准 ± 10 V 输入范围 • 数字信号处理 • 45 kHz 输入时的 73 dB SINAD • 医疗设备 • ± 0.45 LSB 最大 INL • 仪器仪表 • ± 0.45 LSB 最大 DNL • 12 位无丢失代码 • ± 1 LSB 双极零误差 ADS8504 是一款完整的 12 位采样 A/D • ± 0.4 PPM/ ° C 双极零误差漂移转换器，采用最先进的 CMOS 结构。它包含一个完整的 12 位、基于电容器的 SAR A/D，带有 S/H、参考、时钟、用于微处理器使用的接口和 3 态输出驱动器。和 16 位 ADS8505 ADS8504 的采样率为 250 kHz • 在整个温度范围内使用内部或外部参考速率。精密 • 全并行数据输出电阻提供行业标准 ± 10 V 输入 • 250 KSPS 范围内典型功耗为 70 mW，而创新设计允许从单个 +5 V 电源运行，功耗低于 100 mW。
基于Co3O4-RGO材料的改性隔膜制备及其在锂硫电池 ...
近年来，由于能源短缺和环境污染，低成本，高能量密度和环保特征的锂硫电池（LSB）引起了广泛的关注。然而，由锂多硫化物（Lips）引起的班车效应大大降低了LSB的cy效和寿命。为了解决此问题，我们通过一步热液方法设计了一个CO 3 O 4 -RGO复合材料，该方法用于修改聚丙烯（PP）分离器。CO 3 O 4 -RGO复合材料具有较高的电子电导率和吸附性能，可提供电子传输的通道并有效抑制嘴唇的班车。用CO 3 O 4 -RGO-PP分离器组装的锂硫电池具有令人满意的特定能力。在0.1 c时，第一个散落能力达到1365.8 mAh·g -1，并且在100个周期后，放电能力保持在1243.9 mAh·g -1。在0.5°C时350个循环后，放电能力为1073.9 mAh·g -1，每个周期的平均容量衰减率为0.0338％。这些结果表明CO 3 O 4 -RGO- PP分离器将在高性能LSB中具有良好的应用前景。
探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。
规格
1 GND P 电源地 2 AVDD P 电源 3 VCC P 电源 4 R0 I 红色数据输入(LSB) 5 R1 I 红色数据输入 6 R2 I 红色数据输入 7 R3 I 红色数据输入 8 R4 I 红色数据输入 9 R5 I 红色数据输入 10 R6 I 红色数据输入 11 R7 I 红色数据输入(MSB) 12 G0 I 绿色数据输入(LSB) 13 G1 I 绿色数据输入 14 G2 I 绿色数据输入 15 G3 I 绿色数据输入 16 G4 I 绿色数据输入 17 G5 I 绿色数据输入 18 G6 I 绿色数据输入 19 G7 I 绿色数据输入(MSB) 20 B0 I 蓝色数据输入(LSB) 21 B1 I 蓝色数据输入 22 B2 I 蓝色数据输入 23 B3 I 蓝色数据输入 24 B4 I 蓝色数据输入 25 B5 I 蓝色数据输入 26 B6 I 蓝色数据输入 27 B7 I 蓝色数据输入(MSB) 28 DCLK I 时钟输入(下降沿锁存数据) 29 DE I 数据使能 30 HSYNC I 水平同步输入，负极性 31 VSYNC I 垂直同步输入，负极性
使用...
抽象隐志是一种数据隐藏技术，它使用图像，音频或视频作为封面介质。密码学已成为安全的重要组成部分。图像隐志是一种在图像中隐藏秘密消息以减少隐性分析的脆弱性的一种方式。我们克服了仅使用文本隐身志的缺点，因为它更容易拦截和破译。我们使用XOR和一个时间板（OTP）算法随机生成的键加密纯文，然后将其嵌入封面图像的最低显着位（LSB）中。我们将密码文本嵌入了封面图像的像素的LSB中，以形成Stego图像。为了增强和确保安全性，我们使用Visual密码以及图像争夺。图像加扰是一项技术，像素的位置被扰乱以提供额外的保护图像。Visual密码学是一种通过将视觉信息分解为共享来加密视觉信息的方法。使用图像加扰和视觉密码学都使系统不仅更安全，而且很难解密。在该项目中还构建了同一算法的解密算法。关键字：隐肌，视觉密码学，多级技术，一个时间垫（OTP），最小显着的位（LSB），Stego Image，Image Grambling。
empartimanasi kriptografi视觉秘密共享dan
当前时代的技术非常迅速地导致交换信息的过程变得更加容易。但是，对于黑客攻击消息或机密信息的当事人，通常会使用这种易感性。密码学和隐身学成为保护和改善消息安全性或机密信息安全性的解决方案之一。这项研究研究了以灰度成像形式确保数据的最小显着性的视觉秘密共享密码学和隐肌的实施。消息图像被视觉秘密共享密码学伪装，然后隐藏在另一个图像中，加密摄影增强了最小的显着位。增强的最低显着位是至少有意义的位方法，在将其用作隐藏消息的地方而不是最后一个LSB位，而是最后一个LSB位的两个或三个。结果表明，此合并具有很高的安全性，因为它减少了看到发送消息图像的人的怀疑。
流水线式忆阻神经网络模数转换器
摘要——随着高速、高精度、低功耗混合信号系统的出现，对精确、快速、节能的模数转换器 (ADC) 和数模转换器 (DAC) 的需求日益增长。不幸的是，随着 CMOS 技术的缩小，现代 ADC 在速度、功率和精度之间进行权衡。最近，已经提出了四位 ADC/DAC 的忆阻神经形态架构。可以使用机器学习算法实时训练此类转换器，以突破速度-功率-精度权衡，同时优化不同应用的转换性能。然而，将此类架构扩展到四位以上具有挑战性。本文提出了一种基于四位转换器流水线的可扩展模块化神经网络 ADC 架构，保留了其在应用重新配置、失配自校准、噪声容忍和功率优化方面的固有优势，同时以延迟为代价接近更高的分辨率和吞吐量。 SPICE 评估表明，8 位流水线 ADC 可实现 0.18 LSB INL、0.20 LSB DNL、7.6 ENOB 和 0.97 fJ/conv FOM。这项工作朝着实现大规模神经形态数据转换器迈出了重要一步。
图像隐志
摘要 - 隐身是将秘密信息隐藏在其他媒体中的实践，例如图像，音频，视频和文本。在当今社会中，它变得越来越重要，作为实现私人和安全沟通的一种方式。该研究项目的重点是图像隐志技术，这些技术用于通过统计切解技术来逃避秘密信息的检测。这项研究的目的是比较和评估不同的图像隐志方法，研究其实施复杂性，并提出一个框架以改善当前方法。这项研究将比较不同的地理技术在避免通过stemansysis检测中的效率，并可能导致未来更好的隐身技术的发展。本文重点介绍了空间域中的三种密集志方法：最小显着的位（LSB），像素值差异（PVD）和基于边缘的数据嵌入（EBE）方法。使用这三种方法进行了一个简单的实验来对几个图像进行加密，并研究了使用均方误差（MSE）和峰值噪声比（PSNR）的LSB的失真度量。尽管在实验中认为LSB方法可以接受失真度量结果，但所有方法都会导致文件容量显着差异。这表明需要进一步增强加密的安全性，以便不会轻易发现秘密消息。因此，在本文中，我们在使用PVD加密之前，使用Morse Code，基础64，SHA-245和高级加密标准（AES）提出了一种概念化的增强。关键字 - 隐肌，切解分析，空间域，基于边缘的数据嵌入。