拓扑电荷在一系列物理系统中发挥着重要作用。具体来说,对磁性材料中实空间拓扑对象的观测主要限于 skyrmion - 具有幺正拓扑电荷的状态。最近,实验中报道了更多具有不同拓扑的奇异状态,如反 skyrmion、meron 或 bimeron 以及 3D 状态,如 skyrmion 弦、手性浮子和霍普夫子。沿着这些思路,实现具有高阶拓扑的状态有可能为拓扑磁性及其自旋电子学应用的研究开辟新的途径。本文报道了在范德华磁体 Fe 3 − x GeTe 2 (FGT) 的剥离薄片中观察到的此类自旋纹理(包括 skyrmion、skyrmionium、skyrmion bag 和 skyrmion sack 状态)的实空间成像。这些复合 skyrmion 可能来自浓缩成条状域结构的种子环状状态,这证明了在剥离的 2D 磁体薄片中实现具有任意整数拓扑电荷的自旋纹理的可能性。形成机制的普遍性质促使人们在已知和新磁性材料中寻找复合 skyrmion 状态,这可能会揭示更丰富的高阶拓扑对象光谱。
需要热能存储 (TES) 来实现低碳供暖,以满足可再生能源发电的供需不匹配,但家用 TES 的采用率很低,主要限于热水箱。当前的评论和研究主要侧重于存储材料的比较,而忽略了系统级别的性能,分析研究往往只关注热水箱,而忽略了正在开发的热存储系统的关键技术发展。因此,本文从材料级到系统级分析研究了 TES 的性能和成本变化,并评估了新兴储热技术的影响。通过模拟不同类型的 TES 材料和不同的系统集成选项,与材料级分析相比,发现 TES 系统的能量密度显著降低,特定成本增加。与温度受限的热泵或太阳能热相比,直接电加热具有更高的工作温度,因此与 TES 集成的潜力更大。在家用供暖技术经济框架中,在各种场景中模拟了 TES 属性。我们发现,即使可以实现非常高的能量密度,热泵的 TES 的经济潜力也是有限的。此外,TES 与热泵结合的首要任务是降低资本成本,尽管目前由于能源危机而产生的高关税确实提高了 TES 的经济可行性。另一方面,对于直接电加热,高能量密度是 TES 最有价值的参数,因为它可以将大量的需求转移到非常低的关税时间,特别是对于低需求住宅,这些住宅的供暖所需的峰值电力可以忽略不计。
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摘要 近年来,电池/超级电容器 (SC) 混合储能系统 (HESS) 广泛应用于电动汽车 (EV),因为该混合系统结合了两种设备的优点。本文提出了一种电池/SC HESS 的自适应功率分配方案,以根据其存储的能量和负载电流最大化 SC 的利用率。在该方法中,采用自适应算法开发低通滤波器来计算合适的截止频率以在电池和 SC 之间分配功率需求。该方法可以调整截止频率但不改变控制系统的结构,因此不影响其原有的简单实现和稳定性特性。全面的仿真研究验证了所提出的电池/SC HESS 自适应功率分配方案的有效性,并使用 Lyapunov 方法进一步验证了其稳定性。结果表明,自适应方法比传统控制系统在运行期间电池能量吞吐量减少 20%–40% 的性能更好,并且可以根据 SC 的能量容量调整 HESS 的动态响应,进一步提高系统效率。经验证,提出的自适应功率分配方案能够延长电动汽车应用中 HESS 系统的使用寿命。
新生儿护理变得越来越复杂,需要大量丰富的常规记录的生理、诊断和结果数据。人工智能 (AI) 有潜力利用这些大量且广泛的信息,成为支持临床决策、个性化护理、精确预测和增强患者安全性的有力工具。目前新生儿医学中的 AI 方法包括疾病预测和风险分层工具、神经诊断支持和新型图像识别技术。将 AI 融入新生儿医学的关键是了解其局限性并对 AI 工具进行标准化的批判性评价。这方面的障碍和挑战包括所用数据集的质量、绩效评估以及适当的外部验证和临床影响研究。需要提高医疗保健专业人员的数字素养和跨学科合作,以充分利用 AI 的潜力,帮助采取下一步重要措施,改善高危婴儿的新生儿结果。
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间歇性可再生能源占比高会导致频率波动,从而危及电网的持续运行。液态空气储能 (LAES) 是一种新兴技术,它不仅有助于能源部门脱碳,还具有提供可靠辅助服务的潜力。本文使用混合 LAES、风力涡轮机 (WT) 和电池储能系统 (BESS) 来研究它们在快速频率控制中的贡献。惯性控制、下垂控制和组合惯性和下垂项应用于混合可再生能源系统的每个源,并进行全面分析以研究它们对频率最低点改善的影响。分析表明,具有组合惯性和下垂控制项的 LAES 以及 WT 和 BESS 的惯性控制可提供可靠的频率控制。为了进一步改善频率最低点,提出了一种模糊控制并将其应用于 LAES。所提出的控制系统提供了更适应干扰的性能。此外,还进行了实验测试,以使用实时硬件在环测试台验证所提出的控制方法。模拟和实验结果表明,当实施可变增益控制方案时,混合可再生能源系统中的 LAES 可以显著有助于频率控制。
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