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先进能源系统中微反应器的网络安全
作者：P Sabharwall · 被引用 8 次 — Bri Rolston 是爱达荷国家实验室的关键基础设施安全研究员，专门从事防御性安全工程研究和威胁...
用于时空精确大规模光遗传学的光极阵列 1 刺激非人类灵长类动物的深层皮层 2
Andrew M. Clark 1 、Alexander Ingold 1 、Christopher F. Reiche 2 、Donald Cundy III 1 、4 Justin L. Balsor 1 、Frederick Federer 1 、Niall McAlinden 3 、Yunzhou Cheng 3 、John D. Rolston 4 、Loren Rieth 5,6 、Martin D. Dawson 3 、Keith Mathieson 3 、Steve Blair 2* 和 6 Alessandra Angelucci 1* 7
用于时空精确大规模光遗传学的光极阵列 1 刺激非人类灵长类动物的深层皮层 2
Andrew M. Clark 1 、Alexander Ingold 1 、Christopher F. Reiche 2 、Donald Cundy III 1 、4 Justin L. Balsor 1 、Frederick Federer 1 、Niall McAlinden 3 、Yunzhou Cheng 3 、John D. Rolston 4, 5 、Loren Rieth 5,6 、Martin D. Dawson 3 、Keith Mathieson 3 、Steve Blair 2†* 、6 和 Alessandra Angelucci 1†* 7
空气源热泵的运营成本评估集成到巴西南部的热量储能：预印本
国家可再生能源实验室（NREL）团队感谢汤加气象，能源，信息，信息，灾难管理，环境，环境，气候变化和沟通（MEIDECC）的成员可再生能源和能源效率（PCREEE），用于提供本报告中使用的重要信息和数据。nrel还赞赏与Local2030岛网络正在进行的合作，以促进点对点交换，以识别和实施全球群岛的最佳实践解决方案。此外，NREL作者感谢以下周到的反馈：Will Rolston（全球绿色增长研究所），Kaylyn Bopp，Jacob Holden，Alicen Kandt，John Barnett和Mike Callahan，以及Katie Wensuc的编辑协助。
使用人体内部脑电图从自然语音中解码语义
Camille R. C. Pescatore 1* , Haoyu Zhang 1* , Alex E. Hadjinicolaou 1 , Angelique C. Paulk 1,2 , John D. Rolston 3 , R. Mark Richardson 4 , Ziv M. Williams 4,5,6 , Jing Cai 4† & Sydney S. Cash 1,2,5† 1 Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.2马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院神经科学中心和神经记录中心。3，杨百翰和妇女医院神经外科部，马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院神经外科部。5哈佛大学卫生科学与技术部，马萨诸塞州波士顿。6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。 *这些作者也同样贡献。 †这些作者也同样贡献。 应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。*这些作者也同样贡献。†这些作者也同样贡献。应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu
从为人类服务的人工智能到为世界和宇宙服务的人工智能
人类当然是一种特殊的物种，但人类并非超自然的。人类是自然的一部分，是动物界和生态系统的成员。人类并不是唯一具有道德相关属性的物种，例如形成偏好、体验快乐和痛苦或拥有值得过的生活的能力。事实上，考虑到这些和其他因素，一些人主张所有生物（Taylor 1986）、生态系统（Rolston 1988）甚至非生物环境（Milligan 2015）都具有内在的道德价值。同样，人类创造的人工制品（包括人工智能）也可能具有内在的道德价值。对于未来更先进的人工智能形式，例如大脑模拟（Sandberg 2014），这种情况尤其可能存在。这些不同的具体立场都对科学和道德辩论持开放态度。不应争论的是，人类并不是唯一具有内在道德意义的实体，这意味着人类应该因其自身而受到重视，而不仅仅是因其对人类的价值。
CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能
科目代码：CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能 第一单元 人工智能定义 – 人工智能技术 – 人工智能应用 – 问题 – 问题空间和搜索 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 问题特征。 第二单元 启发式搜索 – 生成和测试 – 爬山法 – 广度优先搜索 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段目的分析。 第三单元 游戏 – 极小最大搜索 – 添加 alpha – beta 截止值 – 谓词逻辑 – 表示简单事实和逻辑可计算函数和谓词 – 解析 – 自然演绎。 第四单元 使用规则表示知识 – 程序性与陈述性知识 – 前向推理与后向推理 – 非单调推理。 第五单元 专家系统 – 结构 – 组件 – 专家系统开发过程 – 专家系统开发工具。 教科书：1. Elaine Rich 和 Kevin Knight 著《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。 2. David Rolston 著《人工智能与专家系统开发原理》，McGraw Hill。 3.《人工智能与专家系统》，K.Meena 和 R.Dhanapal 著，国际图书，2000 年。
金属卤化物钙钛矿中的应变：A-的关键作用......
4. Tu, Q.; Spanopoulos, I.; Hao, S.; Wolverton, C.; Kanatzidis, MG; Shekhawat, GS; Dravid, VP, 探究二维混合有机-无机钙钛矿中的应变诱导带隙调制。ACS Energy Letters 2019, 4 (3), 796-802。5. Zhu, C.; Niu, X.; Fu, Y.; Li, N.; Hu, C.; Chen, Y.; He, X.; Na, G.; Liu, P.; Zai, H., 钙钛矿太阳能电池中的应变工程及其对载流子动力学的影响。Nature communications 2019, 10 (1), 1-11。6. Ghosh, D.; Acharya, D.; Zhou, L.; Nie, W.; Prezhdo, OV; Tretiak, S.; Neukirch, AJ，混合钙钛矿中的晶格扩展：对光电特性和电荷载流子动力学的影响。物理化学快报 2019，10 (17)，5000-5007。7. Nishimura, K.；Hirotani, D.；Kamarudin, MA；Shen, Q.；Toyoda, T.；Iikubo, S.；Minemoto, T.；Yoshino, K.；Hayase, S.，Sn-钙钛矿太阳能电池的晶格应变与效率之间的关系。ACS 应用材料与界面 2019，11 (34)，31105-31110。8. Zhao, J.；Deng, Y.；Wei, H.；Zheng, X.；Yu, Z.；Shao, Y.；Shield, JE； Huang, J., 应变混合钙钛矿薄膜及其对钙钛矿太阳能电池固有稳定性的影响。Science advances 2017, 3 (11), eaao5616。9. Liu, Y.; Collins, L.; Proksch, R.; Kim, S.; Watson, BR; Doughty, B.; Calhoun, TR; Ahmadi, M.; Ievlev, AV; Jesse, S.; Retterer, ST; Belianinov, A.; Xiao, K.; Huang, J.; Sumpter, BG; Kalinin, SV; Hu, B.; Ovchinnikova, OS, CH3NH3PbI3 钙钛矿中铁弹孪晶畴的化学性质。Nature Materials 2018, 17 (11), 1013-1019。10. Bush, KA; Rolston, N.; Gold-Parker, A.; Manzoor, S.; Hausele, J.; Yu, ZJ; Raiford, JA; Cheacharoen, R.; Holman, ZC; Toney, MF，钙钛矿薄膜形成过程中控制薄膜应力和起皱。ACS Energy Letters 2018, 3 (6), 1225-1232。11. Rolston, N.; Bush, KA; Printz, AD; Gold ‐ Parker, A.; Ding, Y.; Toney, MF; McGehee, MD; Dauskardt, RH，钙钛矿太阳能电池中的工程应力以提高稳定性。Advanced Energy Materials 2018, 8 (29), 1802139。12. Liu, Y.; Ievlev, AV; Collins, L.; Belianinov, A.; Keum, JK; Ahmadi, M.; Jesse, S.; Retterer, ST; Xiao, K.; Huang, J., 金属卤化物钙钛矿中的应变-化学梯度和极化。先进电子材料 2020，6 (4)，1901235。 13. Jacobsson, TJ；Schwan, LJ；Ottosson, M.；Hagfeldt, A.；Edvinsson, T.，利用 x 射线衍射确定甲基铵铅钙钛矿中的热膨胀系数并定位温度诱导的相变。无机化学 2015，54 (22)，10678-10685。 14. Rolston, N.；Bennett-Kennett, R.；Schelhas, LT；Luther, JM；Christians, JA；Berry, JJ；Dauskardt, RH，关于“光诱导晶格膨胀导致高效率钙钛矿太阳能电池”的评论。 Science 2020, 368 (6488)。15. Tsai, H.；Asadpour, R.；Blancon, J.-C.; Stoumpos, CC; Durand, O.; Strzalka, JW; Chen, B.; Verduzco, R.; Ajayan, PM; Tretiak, S.，光诱导晶格膨胀可实现高效钙钛矿太阳能电池。Science 2018，360 (6384)，67-70。16. Tsai, H.；Nie, W.；Mohite, AD，对“光诱导晶格膨胀可实现高效太阳能电池”评论的回应。Science 2020，368 (6488)。17. Liu, Y.；Ievlev, AV；Collins, L.；Borodinov, N.；Belianinov, A.；Keum, JK；Wang, M.；Ahmadi, M.；Jesse, S.； Xiao, K., 有机-无机杂化钙钛矿中的光-铁相互作用。先进光学材料 2019, 7 (23), 1901451。18. Zhou, Y.; You, L.; Wang, S.; Ku, Z.; Fan, H.; Schmidt, D.; Rusydi, A.; Chang, L.; Wang, L.; Ren, P., 有机-无机铅卤化物钙钛矿中的巨光致伸缩。自然通讯 2016, 7 (1), 1-8。
二元溶剂体系用于制造完全无退火钙钛矿太阳能电池
有机-无机金属卤化物钙钛矿正在迅速接近最先进的硅太阳能电池，性能最佳的设备现在已达到 25.7% 的能量转换效率 (PCE)。[1] 尽管稳定性仍然是钙钛矿太阳能电池 (PSC) 面临的挑战，但它们的溶液加工性是一大优势。刮刀涂布、[2] 狭缝模头涂布 [3] 和喷涂 [4] 等技术与卷对卷 (R2R) 加工兼容，原则上，这应该可以实现比现有硅太阳能技术高得多的生产速度。然而，用于结晶钙钛矿活性层的漫长退火时间降低了实际制造过程中可以达到的最大理论网速。2020 年，Rolston 等人展示了所有可扩展 PSC 加工技术中最高的涂层速度，实现了 > 12 m min −1 的生产速度。 [5] 喷涂工艺与大气等离子体后处理工艺相结合，[6] 制备出的 PSC 器件和模块的 PCE 分别为 18% 和 15.5%。至关重要的是，它们是在不对钙钛矿层进行退火的情况下制造的。在这种速度下，模块成本预计可以与 Si 完全竞争。[7] 相比之下，经过 10 分钟退火的旋涂 PSC 的计算吞吐率仅为 0.017 m min −1 ；这个速率远远超出了商业化要求。此外，高温处理步骤会增加公用设施成本并降低吞吐率，从而增加了器件制造成本。[8] 高工艺温度也与许多敏感的柔性（聚合物）基板不兼容，而这些基板预计在“物联网”应用中非常重要。[9,10] 这个不断增长的市场预计将使钙钛矿的初始投资和市场进入门槛降低一个数量级。[11]