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使用Snell窗口中的极化模式的生物启发的水下导航
针对水下无人车辆（UUV）的自主导航能力的要求，提出了一种基于Snell窗口内极化模式的水下导航的新型仿生方法。受到生物的启发，极化导航是一种无卫星的导航计划，并且有很大的潜力在水中使用。但是，由于水下环境复杂，是否可以实现UUV两极化导航令人怀疑。为了说明水下极化导航的可行性，我们首先建立了水下极化模式的模型，以证明Snell窗口内的水下极化模式的稳定性和可预测性。然后，我们基于开发的极化信息检测设备进行水下标题确定的静态和动态实验。最后，我们获得了水下极化模式，并在不同的水深度进行跟踪实验。水下极化模式的实验结果与模拟一致，这证明了所提出的模型的正确性。在5 m的水深下，跟踪实验的平均角度和位置误差分别为14.3508°和4.0812 m。可以说明水下两极化导航是可以实现的，精度可以满足UUV的实时导航要求。这项研究促进了水下导航能力和海洋设备的发展。
古代植物 DNA 是了解我们食物体系的文化遗产和生物多样性的窗口
自 20 世纪 80 年代古代 DNA 革命开始以来，考古植物遗骸和植物标本一直通过分子技术进行分析，以探索植物和人类的进化界面。与古植物学、民族生物学和其他方法相结合，古代 DNA 为人类和植物的共同进化提供了巨大的见解，而现代基因组时代则为植物的使用提供了越来越细致入微的视角。与此同时，我们的全球粮食系统面临着与生物多样性下降、气候未来不确定以及脆弱的农作物野生亲属有关的威胁。古代植物 DNA 并不能轻易解决这些复杂的挑战，但我们讨论了它如何在有关我们粮食系统的复原力、可持续性和主权的持续对话中发挥重要作用。
omega-3脂肪酸的生物技术生产
在二维电子系统中，由于远距离库仑相互作用而禁止直接一阶相变，这意味着宏观相位分离的僵硬惩罚。一个突出的建议是，任何直接的一阶转变都被一系列“微乳液”阶段取代，其中两个阶段以中镜域的模式混合在一起。在这封信中，我们评论了这种微乳液阶段可能占据的平均电子密度范围。我们指出，即使不知道与两个阶段之间表面张力相关的现象学参数的值，也可以将相当强的上限放在n的值上。，在费米液体对WIGNER晶体过渡的情况下，我们对N进行N的数值估计值，并将N的数值估计为10 7 cm -2。该值比在实验中观察到的相变宽度要小得多，这表明疾病更可能是对过渡的明显拓宽的解释。
调节结构单元的连接以实现宽电位窗口内稳定的尖晶石基阴极
dz2 方向的键与 d xy 平面上的键结合，从而显著减轻 JT 畸变并抑制放电至 2.0 V 时的相变。按照这种策略，制备的尖晶石基正极实现了约 290 mA hg -1 的高可逆容量和高达 957 W h kg -1 的能量密度，并且循环稳定性得到改善。这项工作为传统尖晶石正极以低成本和可持续的方式应用于高能量密度 LIBs 找到了新的机会。关键词：锂离子电池；尖晶石基正极；局部结构连接；限制 Jahn-Teller 畸变；高能量密度。1. 简介为了应对电动汽车 (EV) 和电网储能系统 (PGESS) 对锂离子电池 (LIBs) 日益增长的需求，关键挑战之一是设计低成本、高能量密度的正极材料。 [1-3] 与现有的钴基和镍基层状正极材料（如 LiCoO 2 和 LiNi 1-xy Co x Mn y O 2（0 ≤ x+y ≤ 0.5））相比，锰基尖晶石氧化物 LiMn 2 O 4 因成本低、工作电压可接受而引起了广泛关注。[4-6] LiMn 2 O 4 已广泛应用于便携式移动电源，但由于能量密度低（<500 W h kg -1 ），未在电动汽车和 PGESS 中使用。用 Ni 部分替代 Mn，尖晶石 LiMn 2-x Ni x O 4（0< x <1）（LMNO）在接近 4.7 V 处表现出由 Ni 2+ /Ni 4+ 氧化还原对贡献的额外电位平台，将能量密度推高至 580 W h kg -1 。 [7-10] 尽管如此，由于只有尖晶石骨架上 8a 位上的锂离子可以可逆地嵌入/脱出，因此相对较低的容量（<140 mA hg -1 ）可以进一步改善。 为了获得更高的容量，一种方法是将电位窗口从 3.0 - 4.8 V 扩展到 2.0 - 4.8 V，因为额外的锂离子可以在 3.0 V 以下嵌入 16c 位。 在此过程中，Mn 4+ 会还原到接近 Mn 3+ 的低价态，从而引起严重的 Jahn-Teller (JT) 畸变和从立方相到四方相（1T）的剧烈相变。 [11,12] 晶格对称性降低导致的晶格体积变化大和各向异性应变大，会在块体中引起裂纹，从而导致电接触丧失和结构降解，最终导致容量衰减。因此，通过抑制JT畸变来抑制立方-四方相变是提高3.0 V以下循环稳定性的关键。长期以来，尖晶石正极的研究主要集中在进一步提高结构稳定性，通过用Li、[6,13]Mg、[14,15]替代Mn或Ni
寻找最佳时间窗口以提高运动想象过程中的分类准确率
近几十年来，脑机接口 (BCI) 已用于新型神经康复技术，在运动恢复方面取得了可喜的成果 (Cervera 等人，2018)。在神经康复中使用 BCI 可以通过运动想象 (MI) 招募和激活运动区域，而无需主动运动。这可能会导致被认为因中风而受损的区域发生神经可塑性变化 (Bai 等人，2020)。当与严肃游戏和虚拟现实 (VR) 相结合时，BCI 可以实现更密集的神经康复 (Putze，2019)，通过即时反馈鼓励患者 (Mubin 等人，2020) 并让他们沉浸在引人入胜的虚拟环境中 (Khan 等人，2020)。神经康复的一个重要挑战是 MI 反馈传递的时机和有效性。反馈传递在 BCI 中起着重要作用，而有效性
发光太阳能集中器的集成设备和自动智能窗口的电染色器超级电容器和显示
发光的太阳能集中器是可能用于建筑窗口的透明光伏模块。要存储由它们产生的能量，需要一个单独的储能模块和电压调节器模块，但是很明显，该配对对于应用来说是笨拙的。为了解决这个问题，我们提出了“面对面”发光太阳能集中器和电染色器超级电容器的“面对面”串联整合。在这种情况下，不需要分离的储能模块和电压调节器模块，因为阳光下的浓缩器产生的电能可以由具有匹配的电压窗的超级电容器直接存储。带电的储能模块可用于提供低功耗设备。此外，在不同的储能状态下，电致色素超级电容器在不同的储能状态下显示出可调节的平均可见传输，这使集成设备有趣的是自动化的电致智能智能窗口或展示设备。作为一个例子，准备了一个自动的信息指令显示，并且可以以可控的方式清楚，迅速地显示文本消息。能够进行光伏转换，能量存储和电化色的集成设备是智能窗口的有前途的替代方案。
AMC23C12 快速响应、增强型隔离窗口比较器数据表 (Rev. B)
(1) 根据应用的特定设备隔离标准应用爬电距离和间隙要求。必须小心保持电路板设计的爬电距离和间隙距离，以确保印刷电路板 (PCB) 上隔离器的安装垫不会减小此距离。在某些情况下，PCB 上的爬电距离和间隙会相等。在 PCB 上插入凹槽、肋条或两者等技术可用于帮助提高这些规格。 (2) 此耦合器仅适用于安全等级内的安全电气绝缘。应通过适当的保护电路确保符合安全等级。 (3) 在空气中进行测试以确定封装的浪涌抗扰度。 (4) 在油中进行测试以确定隔离屏障的固有浪涌抗扰度。 (5) 视在电荷是由局部放电 (pd) 引起的放电。 (6) 屏障两侧的所有引脚都绑在一起，形成一个双引脚设备。 (7) 在生产中使用方法 b1 或 b2。
关于电力互连器第三盖板和地板窗的初步项目评估的决定
I-SEM 假设变更的方法 ................................................................ 96 Aminth .............................................................................................. 96 AQUIND .............................................................................................. 103 Chronos .............................................................. 128
新型智能窗户材料可阻挡光线而不阻挡视线
https://www.jioforme.com/new-smart-window-material-can-block-rays-without-blocking-the-view/909893/ 1/4
基于时间窗口的特征提取技术用于电动机eeg eeg信号分类
基于脑电图（EEG）的电动机象征分类是最受欢迎的大脑计算机Interface（BCI）研究领域之一，由于其可移植性和低成本。在本文中，我们比较了基于小波的能量熵的不同预测模型，并经验证明，基于时间窗口的运动图像分类中基于时间窗口的方法可提供比流行的滤纸方法更一致，更好的结果。为了检查所提出方法的鲁棒性和稳定性，我们最终还采用了多种类型的分类器，发现混合击打（带有多种学习者的包装集合学习）技术超出了其他经常使用的分类者。在我们的研究中，BCI竞争II数据集III已与四个实验设置一起使用：（a）整个信号（对于每个试验）为一个部分，（b）（b）整个信号（b）整个信号（对于每个试验）被分为非重叠片段，（c）每个试验的整个信号（c）每个试验（对于每个试验）分为重叠的段（以及（d）段（dis），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d）。乐队。从实验获得的结果（c），即91。43％的分类准确性不仅超过了本文其他方法的表现，而且据我们所知，这是迄今为止该数据集的最高性能。