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摘要:我们已经对聚(3-己基噻吩)(P3HT)(P3HT)和[6,6] - 苯基C61丁基甲基甲基酯酯活性层活性层活性层散装散装量量形的理论入射光子到电流(IPCE)作用光谱。通过玻璃基材/SIO 2/ITO/PEDOT的结构的二维光学模型:PSS/P3HT:PCBM(1:1)/CA/AL,该设备的光响应已计算出针对不同的光活性层和CA层的厚度,从而可以找到最大的设备构造,从而可以在最大程度上效率地效果,从而获得了最大的效果效果,从而可以在上位效果,从而获得最大的效果。已经计算出电场强度,能量耗散,发电速率和IPCE,以提高设备的性能。有限元方法在1.5 AM照明的100 mW/cm 2的入射强度下执行模拟。发现,最佳结构是通过180 nm光活性层和5 nm Ca层厚度实现的。
Helmholtz翻译血管心脏病学院(Hi-TAC)来了。董事:诺伯特·赫伯纳(NorbertHübner)博士教授,Gergana Dobreva博士,Johannes Backs博士
向循环经济(CE)的过渡受数字化和数据驱动创新的广泛驱动。然而,尽管大型公司通常具有足够的功能来完全利用其业务和运营中的数字化和数据,但中小型企业(中小型企业(SME)(中小型企业)面临数字技术的全面利用,应对越来越多的数据并找到适当的数据并找到适当的分析方法。因此,在CE部门运营的中小企业显然需要开发其实施数字技术以支持CE业务的能力。本文研究了这些公司如何在组织间学习过程中提高其动态能力,中小企业可以转移知识,理解知识并将其集成到与其他中小企业的联合行动中。本文介绍了六个CE SME的比较多重案例研究,这些案例研究都位于芬兰,该研究通过与大学促进的其他中小企业参与协作学习活动,从而发展了他们的动态能力。结果揭示了各种学习实践,用于知识共享,联合感官和知识实施,以支持SME数字化动态能力的发展。该研究还表明,组织间学习不仅有助于CE SME提高其有限的数字化和数据利用能力,而且还可以帮助他们朝着更开放的方向发展自己的组织文化,该方向更开放,从公司的边界外学习和吸收新知识
聚合物也已成为有机热电学的潜在候选物,[7,8]有可能提供柔性,大面积和低成本的能源产生或加热 - 可吸引人的应用,例如,可穿戴能量收获,目前是传统的脆性和通常的毒性或稀有毒性或稀有层次的材料,这些材料目前是不可能的。ther- moelectric材料通过优异ZT = S2σT /κ的无量纲数进行评估,其中S,σ,T和κ分别代表塞贝克系数,电气有效性,绝对温度和热电导率。大多数连接的聚合物的特征是低κ值,从本质上有助于高ZT。通过P型共轭聚合物(例如ZT> 0.25)(PEDOT)(PEDOT)(pEDOT)等最广泛的热电研究证实了这一点。[9,10] P型和N型热电材料的性能应在任何实际应用之前彼此配对。ever,基于N型共轭聚合物的热电设备在功率因数方面仍然远低于其P型对应物(s2σ)。[11,12]因此,有效的发展
最初是公共场所:Alexandra的Grees-Bach; Chammartin,Frédérique; Abela,艾琳A;阿米科,帕特里亚;斯托克,马塞尔P;八山,安娜·L;哈斯,芭芭拉; Braun,Dominique L; Wordmans,MacéM;穆勒,托马斯F;塔姆,迈克尔;任何人,安妮特斯;穆勒(Mueller),尼古拉斯(Nicolas J);劳赫,安德里; Gónthard,Hundrych f;颜色,迈克尔T; Trkola,Alexandra; Epp,Selina; Amstutz,Alain; Schancer,Christof M;塔吉·赫拉维(Taji Heravi),阿拉巴马州; Matthaios的Papadimitriu-Olivggeris;卡斯特,亚历索;曼努埃尔(Manuel) Kusejko,Kathharina; Bucher,Heiner C;布里尔(Matthias);玩,本杰明;瑞士艾滋病毒队列研究和瑞士跨性别植物队列研究(2023)。第三次SARS-2疫苗在固体器官反式植物和HIV感染者(Coverll-2)中的抗体反应。开放论坛传染性疾病,10(11):OFAD536。doi:https://doi.org/1093/orid/ord536
我们通过使用我们可以从我们想知道的目标中获得的互动来了解世界,即使是观察也是相互作用,电磁相互作用,电磁波,也称为光子或波浪的电磁波只是一种材料的不同状态,并且在交互中的可能性以及粒子或其他材料的相互作用可能使新材料转换为新的材料,从而使其不存在。人工神经网络可以通过与目标互动,不影响目标时了解目标,我们只选择从目标中接收互动,即是一个具有目标环境的目标。不管人工神经网络使用什么相互作用,它们只是媒体,只要人工神经网络使用从目标到人工神经网络的相互作用,就可以通过人工神经网络知道该目标,人工神经网络就可以有一个目标的投影,而该目标可能会变成人工神经网络。由于人工神经网络是固定的,如果目的是不同的,则其对人工神经网络的投影也必须有所不同,只有在相同的目标时,它才能在相同的人工神经网络中具有相同的投影,则目标可以
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