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基于钼的钼（MOS2）柔性纳米生成器的最新进展：包容性评论
在新时代的能源消耗和结构随着物联网（IoT）和人工智能的增长而发生了变化，数十亿分散的小工具和传感器的功率来源在全球范围内引发了人们的注意以保护环境。由于不可再生能源的使用量增加以及由此产生的环境损害，研究人员正在研究可以利用环境的替代能源系统。因此，通过使用未充分利用的自然废物能源（NGS），可以使用自给自足的小型电子系统。所使用的Ma terials的特征对NGS的工作效果有重大影响。在这方面，二硫化钼（MOS 2）是一种2D材料，是当今讨论的化合物之一，因为它的出色特征使其在各种应用中都有用。已经发表了许多有关MOS 2材料的进步和实施的研究论文，但本文将提供深入的概述。它提供了2D MOS 2纳米材料的主要特性的介绍和解释，从当前状态，属性和各种合成过程开始。后来，审查集中于MOS 2应用和能量收获的CAPA能力，并根据2D MOS 2纳米复合材料进行了对压电，底压和热纳米生成剂的全面研究。
用于可再生能源收集的旋转直流发电机
摘要。目前，对可再生能源的需求越来越大；研究可再生能源发电需要小型或微型低转速发电机，可以为灯负载提供电力。发电机的选择不如使用高转速的直流电机那么合适，因为发电机仍然会产生小电压（<12V）和小电流。使用配备齿轮的直流电机需要很大的扭矩来旋转转子。克服这个问题的解决方案是使用步进电机作为低转速的直流发电机。步进电机具有多极线圈和永磁体，使其有资格作为发电机。本研究使用 nema23 步进电机作为直流发电机。使用的步进电机是 6 线步进电机（两对线圈）、半波整流器和用于缓冲电压的电容器。负载是 12VDC 灯。所得结果表明，步进电机发电机可以通过手动旋转打开灯。
发电许可证：核发电机的特殊条件
ACI加权系数（CAPEX）是指根据B部分（确定累积的实际允许资本支出和加权平均ACI（CAPEX）的特定条件28（CAIDEX INVEX ID ACI）（CAIDEX ID ACI（CAID）ACI（CAIDED ACI）（CAIDED ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX RESID/ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX IDSID ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX ID ACI）（CAIDEX ID ACI（CAID）（28），根据B部分计算的，根据每个递送区域的实际允许资本支出（ACI）得出的加权因子（ACI）（CAID）（CAID）
使用柴油发电机，可再生生成和能量储藏的孤立微电网增强了能源管理系统
本文为远程隔离电源系统提供了增强的控制和能源管理策略。提出的控制方法包括使用超级电容器电压恢复环的混合储能系统控制。此方法改善了瞬态响应，并扩展了电池寿命，同时将SC电压保持在定义的操作范围内。为了最大程度地使用可再生能源并减少柴油发电机频繁的转机和关闭操作，新颖的电池电量停止控制系统包括在能源管理系统中。这可以改善柴油发电机的寿命并降低维护成本。在拟议的控制方法中，还引入了一种稳定控制方法，该方法有助于从网格连接模式到岛屿工作模式的无缝过渡。通过实时仿真研究验证了所提出的EMS和控制方法的有效性。
摩擦纳米发电机在可持续和可再生能源方面的进展：工作机制、摩擦表面结构、能量存储-收集系统和应用
摘要：摩擦电纳米发电机 (TENG) 是一种可持续和可再生技术，用于收集自然界中浪费的机械能，例如运动、波浪、风和振动。TENG 装置通过摩擦材料对接触和分离的循环工作原理发电。该技术在能源生产、人类护理、医药、生物医学和工业应用领域有着突出的应用。TENG 装置可应用于许多实际应用，例如便携式电源、自供电传感器、电子设备和电力消耗设备。借助 TENG 能源技术，可以在不久的将来减少甚至解决重大能源问题，例如减少气体排放、加强环境保护和改善人类健康。通过利用摩擦电特性具有显著差异的材料或实施先进的结构设计，可以提高 TENG 的性能。本综述全面研究了 TENG 技术在利用机械废能方面的最新进展，主要关注其可持续性和可再生能源属性。它还深入探讨了优化摩擦表面结构以提高输出性能、实施储能系统以确保稳定运行和长期使用、探索能量收集系统以有效管理收获的能量以及强调 TENG 在各种情况下的实际应用等主题。结果表明，TENG 技术有可能在不久的将来广泛应用于可持续能源生产、可再生能源、工业和人类护理。
基于活体神经元的自动生成器
固态微电子学、分子生物学和神经科学领域的最新进展推动了神经形态设备的发展，将人工和生物系统结合起来，实时监测和控制神经活动。控制理论和非线性动力学的突破推动了神经元作为动态系统的数学理论和物理模型的演变，从单个元素[1-3]发展到复杂的神经网络[4,5]。同步过程在神经动力学的编码和解码中起着至关重要的作用，揭示了自组织过程在神经元动力学中的重要性[6-9]。此外，随着时间的推移，人们已经证明神经元动力学的基础在于复杂系统的自组织过程[10,11]。机器学习在神经网络中的应用已经解决了从简单计算到预测极端事件等各种问题[12-16]。脑机接口已经开发出来，用于恢复和调节大脑神经活动，采用侵入式和非侵入式方法 [17-19]。这些接口集成了复杂的传感器阵列，适用于不同的大脑区域，如视觉皮层、运动皮层、海马体等 [20]。生理信号传感系统的技术进步在保持灵敏度的同时减小了尺寸，无线系统简化了信号的记录和刺激 [21]。值得注意的是，已经开发出一种无线和无电池平台，可以进行数周的长期实时观察，并支持闭环操作 [22]。另一个值得注意的无线和无电池系统的例子包括电子电路、柔性电极阵列和儿茶酚胺传感器。该系统有助于体内实验，允许同时对自由行为的受试者进行光遗传学刺激和电化学记录儿茶酚胺动力学 [23]。这些平台有可能增进我们对生理过程的理解
用于连接发电机、储能...
注 1：如果连接工程仅用于配电，Eskom 将在收到成本估算费用付款证明和申请表后 90 天内提供成本估算函；如果初步研究表明可能需要升级输电网络以提供此类连接，则在 120 天内提供。但是，此期限受每个项目的复杂性影响，可在确定每个项目需要完成的依赖关系和初始工程规划量后与客户协商。将来，在提交装机容量超过 300 MW 的设施或多个设施的 CEL 申请表之前，可能需要进行预可行性系统影响研究。应遵守以下条件：
摩擦纳米发电机的最新进展
Dongwhi Choi, Ψ Younghoon Lee, Ψ Zong-Hong Lin, Ψ Sumin Cho, Miso Kim, Chi Kit Ao, Siowling Soh, Changwan Sohn, Chang Kyu Jeong, Jeongwan Lee, Minbaek Lee, Seungah Lee, Jungho Ryu, Parag Parashar, Yujang Cho, Jaewan Ahn, Il-Doo Kim, Feng Jiang, Pooi See Lee, Gaurav Khandelwal, Sang-Jae Kim, Hyun Soo Kim, Hyun-Cheol Song, Minje Kim, Junghyo Nah, Wook Kim, Habtamu Gebeyehu Menge, Yong Tae Park, Wei Xu, Jianhua Hao, Hyosik Park, Ju-Hyuck Lee, Dong-Min Lee, Sang-Woo Kim, Ji Young Park, Haixia Zhang, Yunlong Zi, Ru Guo, Jia Cheng, Ze Yang, Yannan Xie, Sangmin Lee, Jihoon Chung, Il-Kwon Oh, Ji-Seok Kim, Tinghai Cheng, Qi Gao, Gang Cheng, Guangqin Gu, Minseob Shim, Jeehoon Jung, Changwoo Yun, Chi Zhang, Guoxu Liu, Yufeng Chen, Suhan Kim, Xiangyu Chen, Jun Hu, Xiong Pu, Zi Hao Guo, Xudong Wang, Jun Chen, Xiao Xiao, Xing Xie, Mourin Jarin, Hulin Zhang, Ying-Chih Lai, Tianyiyi He, Hakjeong Kim, Inkyu Park, Junseong Ahn, Nghia Dinh Huynh, Ya Yang, Zhong Lin Wang, * Jeong Min Baik, * and Dukhyun Choi *
实现非局部分散取消保护的无关量子量子随机数发生器
摘要。量子随机数发生器（QRNG）可以通过利用量子力学的固有概率性质来提供真正的随机性，量子力学在许多应用中起着重要作用。但是，真正的随机性获取可能会受到所涉及的不受信任设备的攻击，或者它们与现实生活实施中理论建模的偏差。我们提出并在实验上演示了独立于源设备的QRNG，该QRNG使人们能够使用不信任的源设备访问真实的随机位。随机位是通过测量时间的任何一个光子的到达时间 - 通过自发参数下调产生的能量纠缠的光子对的到达时间，在此通过观察非局部分散剂取消来证明纠缠。在实验中，我们通过改进的熵不确定性关系提取4 Mbps的生成速率，可以通过使用高级单光子检测器将其改进到每秒千兆位。我们的方法为QRNG提供了有前途的候选人，而实际上没有表征或容易出错的源设备。
高性能的底层纤维电离和压电纳米生成剂
1马德里材料科学研究所（ICMM）。 janon14 @@ ucm.s（J.G.）; hamorin@icmm.sic.s（H.A.）。材料，葡萄牙大街大学； vanovmaximem@ua.p.p）; pcferreira@ua。）; Paula* B.W.智能系统组。