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考虑共享存储和柔性负载
建议引用推荐引用周，buxiang;黄，魏； Zang，Tianlei（2023）“考虑共享存储和灵活负载的微电网的强大最佳调度”，《电力科学与技术杂志》：第1卷。38：ISS。2，第6条。doi：10.19781/j.issn.1673-9140.2023.02.006可在：https：//jepst.researchcommons.org/journal/vol38/iss2/6
使用石墨烯和碳纳米管的丝网印刷纺织电极，带有柔性超级电容器应用的银
摘要环保导电棉纺织品是可穿戴设备中柔性底物的有希望的替代方法，因为棉花是一种廉价的天然织物材料，并且在现代便携式电子设备中兼容，具有足够的电导率。在这项工作中，使用碳质纳米材料（例如碳纳米管（CNT））和石墨烯和额外的导电银（AG）粉末和纺织墨水的碳质纳米材料（例如碳纳米管（CNT）），通过屏幕打印方法制备了柔性导电棉电极。制备的导电棉电极以及较高的质量负载（20-30 mg cm -2）表现出较低的板电阻（<10Ω）。在制备的棉电极的性能下，成功制造了全纤维状态的柔性超级电容器装置，该设备表现出高度特异性的677.12 MF cm -2，在0.0125macm-2时，使用AG和40％CNTOLE的电极组合物（60％），使用AG和40％Cntole）。使用不同的弯曲角度（0，30，45，45，60和90）在严重的机械变形下稳定的电化学性能稳定，并且即使在3000 CV循环后，电容保持范围即使在〜80％的情况下具有出色的环状稳定性，并且具有出色的循环稳定性。
将零时合同交换为安全，灵活的工作
•Anjum Klair和Tim Sharp，Tuc•Chris Musgrove，皇家护理学院•David Brannon博士，Hotelschool the Hague•Hannah Slaughter•汉娜·斯劳特（Hannah Slaughter），决议基金会•艾恩·曼波德（Ian Manborde），汤姆·彼得斯（Tom Peters），汤姆·佩特斯（Tom Peters）和卡里姆·贾拉利（Karrim Jalali），公平性，公平性，公平•杰西·霍斯金（Jessie Hoskin）爱尔兰贸易工会大会Liam Berney•Mark Beatson，Ben Willmott和Jon Boys，CIPD•Mark Judd，战略顾问，工作基金会战略顾问•NHS联合会的Matthew Taylor•Norman Pikavance•组织更新的组织中心Norman Pikavance，•Anna Zealore Frage Masselot，New Zealique Masselot，New Zealiole Masselot，New Zealique Masselot，New Zealique Masselot，新教授Cattolica del Sacro Cuore大学•佩特拉·赫兹菲尔德·奥尔森教授，斯德哥尔摩大学•卡塔尼亚大学维罗妮卡爸爸教授•莎拉·莱尔（Sarah Lyall）和尼克·格雷顿（Nick Gretton），英国公民•西尔维亚·斯巴蒂尼（Silvia Spattini），适应
柔性神经植入物的末端放大电路
直接在记录部位放大、转换和处理神经过程的微小离子电位波动的能力对于提高神经植入物的性能至关重要。有机前端模拟电子器件是此应用的理想选择，由于其具有类似组织的机械特性，因此可以实现微创放大器。在这里，我们通过配对耗尽型和增强型 p 型和 n 型有机电化学晶体管 (OECT) 来展示完全有机互补电路。通过精确的几何调整和垂直设备架构，我们实现了重叠的输出特性并将它们集成到具有单个神经元尺寸（20 微米）的放大器中。具有 p 和 n-OECT 组合的放大器可实现电压对电压放大，增益为 > 30 分贝。我们还利用具有匹配特性的耗尽型和增强型 p-OECT 来展示具有高共模抑制率（> 60 分贝）的差分记录能力。将基于 OECT 的前端放大器集成到灵活的柄部外形中，可以实现小鼠皮层中单神经元的记录并进行现场过滤和放大。
1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA
人形机器人手机中的触觉感知系统不足 - lators限制了可用机器人应用的广度。在这里，我们为机器人填充剂设计了一种多功能式触觉传感器，该传感器提供了类似于人类皮肤传感方式的功能。该传感器utizes是一种新型的pi-mxene/srtio 3混合气凝胶作为感应单元而开发的，具有电磁透射和热融合的其他能力，可适应某些复杂的环境。此外，聚酰亚胺（PI）提供了高强度的骨骼，MXENE实现了压力感应功能，并且MXENE/SRTIO 3达到了热电和红外辐射反应行为。此外，通过压力响应机制和不稳定状态的传热，这些气凝胶衍生的透气传感器以最小的交叉耦合实现了多模式感应和识别能力。使用决策树算法，它们可以区分13种类型的硬度和四种类型的材料与精度为94％和85％的物体。此外，基于红外介导函数，组装了感官阵列，并成功识别了对象的不同形状。这些发现的示例，即这种pi-mxene/srtio 3气凝胶提供了一个新的概念，可以扩展可振动传感器的多功能性，从而使操纵器可以更接近人类手的触觉水平。这一进步减少了整合人形机器人的困难，并为它们的可能性提供了新的应用程序场景。
节省安装空间，布局灵活。
Heliotherm 是欧洲领先的热泵制造商。该公司由总经理 Andreas Bangheri 于 1987 年创立，总部自 2007 年起设在奥地利蒂罗尔州的 Langkampfen。除了公司的下属机构外，还有独特的研发中心，拥有自己的耐久性测试台和气候室。“奥地利制造”产品质量标签已获得认可，并不断制定新标准。高效热泵系统利用自然界中储存的免费能源，如环境空气、水和土地，进行加热、冷却和制备生活热水。Heliotherm 的专利技术可实现高效性能装置，因此该系统有权获得最大资金支持。
ADHD患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质中的钝化敏感性和神经信号有关
基于奖励的学习和决策是了解注意力缺陷多动障碍（ADHD）的症状的主要候选人。但是，只有有限的证据可用于多动症中所见变化的神经计算基础。这涉及动态变化的环境中的灵活行为适应，这对于患有多动症的人来说是具有挑战性的。先前的一项研究表明，青少年多动症的选择转换升高，伴随着内侧前额叶皮层中的学习信号。在这里，我们使用概率逆转学习实验（fMRI）研究了与年龄和性别匹配的对照（n = 17）相比，我们研究了ADHD（n = 17）的年轻人（n = 17）。任务需要持续学习，以指导灵活的行为适应变化的奖励意外事件。为了解开行为数据的神经计算基础，我们使用了加固学习（RL）模型，该模型为fMRI数据的分析提供了信息。ADHD患者的表现比对照组较差，尤其是在逆转之前的试验中，即奖励调解稳定时。这种模式是由“嘈杂”选择切换产生的，无论先前的反馈如何。RL建模显示，ADHD患者的负反馈降低了增强敏感性和增强的学习率。在神经水平上，这反映在ADHD中左后顶叶皮层中选择概率的降低表示。由于样本量相对较小，这些神经计算发现仍然是初步的。建模显示了对未选择选项的学习的边缘降低，这与学习信号的边缘减少相似，该学习信号纳入了左侧腹侧纹状体中的未选择选项。在一起，我们表明，多动症中的灵活行为受损是由于选择过度切换（“超灵活性”），这取决于学习环境，这可能是有害的或有益的。在计算上，这是由于对加强的敏感性而引起的，我们检测到了注意力控制网络中的神经相关性，特别是在顶叶皮层中。
多动症患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质强化敏感性和神经信号减弱有关
个人如何从正面和负面的奖励反馈中学习并据此做出决策，可以通过强化学习的计算模型形式化（Sutton and Barto 1998）。RL 模型的核心是奖励预测误差 (RPE)，它反映了已实现奖励和预期奖励之间的差异。从神经上讲，预测误差由中脑多巴胺的阶段性释放发出信号（Hollerman and Schultz 1998，Schultz 2013），同时纹状体和其他大脑区域的神经活动也相应出现（Pine, Sadeh et al. 2018）。人类功能性神经影像学研究报告了中脑、纹状体和几个皮质区域中 RPE 的相关性（O'Doherty, Dayan et al. 2004，D'Ardenne, McClure et al. 2008，Daw, Gershman et al. 2011，Deserno, Huys et al. 2015）。 RL 神经行为相关性的个体差异确实与人类多种多巴胺测量方法有关，包括药理学操作（Pessiglione、Seymour 等人 2006 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Deserno、Moran 等人 2021 年）、神经化学正电子发射断层扫描 (PET)（Deserno、Huys 等人 2015 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Calabro、Montez 等人 2023 年）和特定基因型（Frank、Moustafa 等人 2007 年、Dreher、Kohn 等人 2009 年）。
关于创建超富且高度透明的电子
近年来，与压力相关的疾病估计会影响日本超过400万人，并且可穿戴的传感器技术可量化日常生活中的压力。为了实现不可察觉的传感器，该研究领域已经开发了薄膜，可拉伸的透明导体，可以通过使用生物保护导体材料无线测量与医疗材料的低噪声潜在信号（约0.1 UV）。关键材料之一，一种生物干电电极，由弹性体和导电聚合物组成，该聚合物在材料中形成纳米至微米大小的相位分离结构。此外，通过使用由Ag/Au核心壳纳米线组成的inor-Ganic（金属）材料，它们是肉眼看不见的，作为接线材料，我们已经构建了高度导电和透明的可拉伸接线。由生物干燥电极和可拉伸的接线层组成的透明传感器板，它可以表达高电导率的高电导率，这使其成为与医疗材料相当的低噪声潜在测量的重要探针（图1）。我们还开发了一种新技术，用于上述金属和有机纳米材料的低损伤多层模式，并开发了“薄膜，柔性和透明的电化学晶体管”（图2）。另一方面，我们仅使用一个简单的传感器纸进行了现场测量水溶液浓度（图3）。通过重点关注从液体溶剂本身及其局部吸收的宽带红外辐射，从而实现了无样和无标记的液体质量测量。这种液体质量测量使用我们的研究小组新开发的高度敏感，宽带和可拉伸的薄膜光学传感器表。可以将薄板连接到诸如植物，氯化乙烯基管，蛇形管和橡胶管等软材料上，并且可以稳定遵循由液体流量引起的液体流量的膨胀，收缩，弯曲，弯曲，弯曲和其他变形。这项研究的结果证明了一种有助于无处不在的质量测试的基本技术，预计将来会为基础设施和农业的安全网的建设做出贡献。
emle-engine-a-a-flexible-electrostatic-machine-machine-earnning- ...
我们在这项工作中提出了EMLE-GENTENCEP（https://github.com/chemle/emle-engine） - 用于混合机器学习潜力/分子力学（ML/MM）动力学的新机器学习嵌入方案的实施。该软件包是基于一种嵌入方案，该方案使用基于物理的电子密度模型和诱导模型，并具有少数可调参数，这些参数衍生在要嵌入的子系统的真空属性中。该方案完全独立于真空电位，仅需要机器学习子系统原子的位置以及分子力学环境的位置和部分电荷。这些特征允许现有QM/mm软件中使用EMLE引擎。我们证明实施的静电机学习嵌入方案（命名EMLE）在增强的采样分子动力学模拟中是稳定的。通过计算水中丙氨酸二肽的自由能表面，具有两个不同的ML真空电位和三个嵌入模型的ML选项，我们测试了EMLE的性能。与参考DFT/MM表面相比，EMLE嵌入显然优于基于固定部分电荷的MM。与MM嵌入相比，EMLE模型引入的电子密度的配置依赖性以及EMLE模型引入的感应能量的包含导致自由能表面的平均误差的系统降低。通过在实用的ML/MM模拟中启用EMLE嵌入的使用，EMLE-Enline将使能够准确建模系统和过程，这些系统和过程在ML子系统和/或交互环境的电荷分布中具有显着变化。