由于高电力,快速充电/放电速率和长周期稳定性,对超级电容器在储能系统中的应用越来越兴趣。研究人员最近专注于开发纳米材料,以增强其超级电容器的电容性能。尤其是,由于其扩大的特定表面积,将纤维作为模板的利用带来了理论和实用的优势,这会导致快速电解质离子扩散。此外,据信,氧化还原活性成分(例如过渡金属氧化物(TMO)和导电聚合物(CPS))被认为在改善基于晶格材料的电化学行为方面起着重要作用。尽管如此,含有基于TMO和CP的纤维的超级电容器通常患有下等离子传输动力学和电子电导率较差,这会影响电极的速率能力和循环稳定性。因此,基于TMO/CP的脑的发展引起了广泛的关注,因为它们协同结合了两种元素的优势,从而在电化学领域具有革命性的应用。本综述描述并重点介绍了基于TMO-,CP-和TMO/CP基于其设计方法,为超级电容器应用的配置和电化学性能的开发的进展,同时为未来的存储技术提供了新的机会。©2019作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
该公司及其子公司(统称“集团”)在英国和爱尔兰共和国提供纺织品租赁和相关服务。我们的“工作服”业务是英国领先的工作服和防护服供应商,通过 Johnsons Workwear 品牌提供这些服务。我们的“酒店餐饮业”业务通过 Johnsons Hotel Linen 品牌、Johnsons Hotel, Restaurant & Catering Linen 品牌(包括 Stalbridge 和 South West Laundry)和 Johnsons Restaurant & Catering Linen 品牌(包括 London Linen)为酒店、餐厅和餐饮客户提供布草服务。此外,在酒店餐饮业中,我们的爱尔兰业务在北爱尔兰以“Johnsons Belfast”的名义开展业务,在爱尔兰共和国以“Celtic Linen”的名义开展业务,为经济型酒店和豪华酒店客户提供服务,此外还为许多医疗保健客户提供服务。
在收到的书面意见中,有 22 份是非结构化的/未在咨询表中提交。其中一些意见表明他们直接回答了哪些咨询问题。这些意见根据问题进行处理和分析。当意见没有遵循既定结构时,它们会根据 PublicVoice 认为它们最接近回答的咨询问题进行分析。封闭式问题(例如询问提交者在多大程度上同意或不同意价值观和目标)仅从在线调查的答复或通过调查模板收到的意见中纳入。
在1930年代,发现聚(甲基丙烯酸甲酯)(PMMA)(PMMA)的两名英国化学家,包括罗兰山和约翰·克劳·福特。但是,其处女作的实施是由德国化学家奥托·罗姆(Otto Rohm)[1]于1934年。PMMA通常称为丙烯酸树脂,通常是通过甲基丙烯酸甲酯(MMA)的自由基聚合产生的,尽管阴离子和协调聚合方法也是可行的替代方法。PMMA是一种跨父型热塑性材料,表现出理想的特性,例如抗冲击性,耐候性和耐化学性。由于其光学清晰度和耐用性,它通常被用作无机玻璃的替代品[2]。PMMA因其出色的光学支持而被认可,这使其成为光学应用的绝佳聚合物。它具有92%的显着可见光透射率,超过了玻璃。此外,PMMA具有承受紫外线(UV)辐射和恶劣室外条件的能力,使其成为理想的玻璃替代品(见图1)。PMMA进一步证明了有利的属性是低成本,无毒,环保,可回收和高度生物相容性的聚合物。这些能力的特征推动了PMMA在
在建筑业中的绘画是一种危险活动,为工人带来了许多建筑风险,例如从高处掉下来,笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质,尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质,导致了几个绘画机器人的提议,目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性,影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人(APR)必要要素的研究,以有效,安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性,以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此,这项研究的目的是确定有效的APR的特性,并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究,介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词:绘画机器人,自动移动机器人,建筑自动化,建筑安全
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育,它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破,因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面,存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题,以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步,即使有国际协议和公约,法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法,并讨论了现行知识产权法的问题。
Smid 等人(2020 年)进行了一项系统评价,以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后,仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量:系统评价的主动学习(ASReview;van de Schoot 等人,2020 年)。在 ASReview 中,研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策(相关与不相关),该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章(即基于确定性的主动学习),ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量,同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子,ASReview 被应用于 Smid 等人(2020 年)确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章,同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行,该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测,ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview,使用每篇相关文章作为示例文章一次,并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示,贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
作者、编辑和出版商已尽最大努力提供准确的信息。但是,他们对错误、遗漏或与本书内容的使用相关的任何结果不承担任何责任,也不对所述产品和程序的使用负责。本书中描述的治疗和副作用可能不适用于所有人;同样,有些人可能需要剂量或经历本文未描述的副作用。本文讨论的药物和医疗器械可能受食品和药物管理局 (FDA) 控制,仅用于研究或临床试验,且供应有限。研究、临床实践和政府法规通常会改变该领域的公认标准。在考虑在临床环境中使用任何药物时,医疗保健提供者或读者有责任确定药物的 FDA 状态、阅读包装说明书并查看处方信息以获取有关剂量、注意事项和禁忌症的最新建议,并确定产品的适当用途。这对于新药或很少使用的药物尤其重要。