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发射二极管和LED产品的终生测试的文献摘要
当前使用的大多数终身测试方法标准都仅考虑参数故障；那就是LED产品的光输出维护。重要的是，测试和预测仅基于系统中LED包的测量。即使考虑了整个系统，研究表明，应用中的照明产品可能会在参数或灾难性上失败。文献表明LED系统寿命取决于应用环境和使用模式。一起，这些条件会导致高LED连接温度（降低了芯片周围的组件，并导致参数衰竭）和互连处的热应力（这导致连接断裂并导致灾难性故障）。因此，为了准确估计LED照明系统的寿命，测试方法和实验设置必须具有改变环境条件和开关开关模式的能力。
电池操作和制造过程对生命周期电池性能的影响
降解 - SEI层的形成电能力不可避免地会随着时间的流逝而减小，而自由的降解能力会随着其历史条件而增加，而内部电阻会增加。一些重要因素是温度，充电状态和负载曲线。因此，随着时间的推移，观察到容量损耗和功率损失。sei形成被认为是电池的第一个充电/放电周期中的主要降解机制。可以使用Safari等人的方法对SEI形成进行建模。[3]。在这种方法中，溶剂（碳酸乙酯，EC）通过SEI层扩散，并与界面上的电极颗粒反应，从那里形成新的SEI层。在此过程中，在反应方案EQ-10之后消耗溶剂和锂（见图2）。
混合风电电池系统的有效控制策略，以提高电池性能和寿命
摘要 — 混合风电电池系统的主要挑战是电池成本，包括投资和更换。因此，已经进行了大量关于成本最小化的研究。以前的研究通常侧重于电池尺寸，而电池性能也会对电池更换和电池成本产生重大影响。本文提出了一种提高电池性能和寿命的新方法。我们提出了一个扩展的双组电池模型，采用新的场景和公式来实现电池之间的平衡并在预测误差期间管理其功率。在这个模型中，浅充电/放电循环被消除，电池经历完整的循环。此外，电池可用性也得到了提高。给出了案例研究的模拟结果，结果表明，与传统模型相比，所提出的方法更有效。索引术语 — 风力发电、电池存储、电力调度、电力波动
开发用于 CSP 结构部件的开源合金选择和寿命评估工具
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过 OSTI.GOV 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000 (1-800-553-6847) TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ 美国能源部 (DOE) 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告： 科学和技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 https://www.osti.gov/
等离激元结构颜色的视频速度转换具有高对比度和出色的寿命
大量能源使用。几乎没有足够的空间来进一步改善电力转换，当需要在白天的可见度时，功耗变得特别高。解决这一问题的能量浪费的解决方案是使用反射性显示，也称为“电子纸”，这仅反映了环境光。这会导致功耗极低，[1]提高了明亮环境中的可见性和潜在的健康益处。[2]最近，出现了一个新的研究方向，重点是对等离子体结构颜色的积极控制[1,3]，而电子纸是该领域的一个重要应用。但是，无论是否使用等离子纳米结构，证明其具有与散发性显示的性能相当的电子纸非常困难。[4]广泛的商业设备基于电泳墨水[5]（Amazon Kindle等）且颜色模式下的图像质量差，这是通过包含红色，绿色和蓝色（RGB）滤镜的子像素来实现的。[6]此外，慢速开关（≈1s）可防止视频播放 - 将用法限制在电子阅读器和简单标签等应用程序中。电视技术是一种重要的电子纸技术，因为它提供了视频速度，[7]，但在商业上仍然无法使用。当电影和闪烁完全消失在≈50hz时，人眼认为> 20 Hz的刷新速率> 20 Hz。通过LCD显示器可以实现如此快速的刷新率，但是在反射构型中，图像可见度[8]（绝对反射率<15％）。有机和无机电致色素材料已成为可见光谱区域上高对比度极化独立转换的强大候选者[9]，但是它们的响应时间通常太慢了视频显示的速度（对于过渡金属氧化物而言，数百个MS甚至更多）。通常认为，尽管结构颜色对于电致色素设备来说是非常有趣的，但是对于视频应用来说，开关不能足够快，尤其是如果对比度应该很高（≈50％的绝对反射率或传输变化50％）。对于导电聚合物，开关速度的局限性主要归因于在掺杂过程中电解质和聚合物膜中离子相对较慢的“差异”。[10]存在一些例外，例如聚隔离线，已知可以很快地改变质子化状态。[11]
限制电池性能下降和最大限度延长锂离子电池使用寿命的策略 - 严格审查
致谢 ii 序言 iii 表格列表 v 图表列表 vi 缩写列表 vii 摘要 viii 1. 介绍 1 2. 锂离子电池退化 4 2.1. 特性 4 2.2. 模式和机制 5 2.2.1. 阳极退化 6 2.2.2. 阴极退化 8 2.2.3. 非活性材料退化 10 2.2.4. 高阶退化 11 3. 关键退化变量 13 3.1. 温度 13 3.2 充电状态 14 3.3 充电速率 16 4. 电池制造商建议 19 4.1. 手机 19 4.2.笔记本电脑 20 4.3. 电动工具 22 4.4. 电动汽车 23 4.5. 比较制造商说明和学术文献 25 5. 电池寿命改进 28 5.1. 电池寿命改进的好处 28 5.2. 电池管理系统和健康状态监测的作用 29 5.3. 用户行为 30 5.3.1. 温度建议 31 5.3.2. 充电状态建议 31 5.3.3. 当前建议 33 5.3.4. 其他建议 33 6. 结论 34 参考文献 36
荧光寿命成像用于量化不同肿瘤微环境中的靶向药物输送
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.12.575453 doi：bioRxiv 预印本
临床干预措施比定义通过扩张和疏散定义出血的定量测量更准确
早期周期的电池寿命预测对于研究人员和制造商检查产品质量并促进技术开发至关重要。机器学习已被广泛用于构建数据驱动的SO，以进行高准确性预测。但是，电池的内部机制对许多因素敏感，例如充电/放电协议，制造/存储条件和使用模式。这些因素将引起状态转变，从而降低数据驱动方法的预测准确性。转移学习是一种有前途的技术，它通过共同利用来自各种来源的信息来克服这种困难并实现准确的预测。因此，我们开发了两种转移学习方法：贝叶斯模型融合和加权正交匹配的追求，从策略性地将先验知识与目标数据集的有限信息相结合，以实现出色的预测性能。从我们的结果中，我们的转移学习方法通过适应目标域而将根平方的错误减少了41％。此外，转移学习策略确定了不同电池组上有影响力的特征的变化，因此从数据挖掘的角度删除了电池降解机制和状态过渡的根本原因。这些发现表明，我们工作中提出的转移学习策略能够获取跨多个数据源来解决专业问题的知识。
使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。