锌离子电池(ZIBs)因其成本低、安全性高、资源丰富等特点而受到广泛关注。然而,到目前为止,寻找具有高工作电位、优异电化学活性和良好结构稳定性的正极材料仍然存在挑战。为了应对这些挑战,人们广泛研究了微结构工程来调节正极材料的物理性质,从而提高了ZIBs的电化学性能。本文主要集中于各种ZIB正极材料的微结构工程的最新研究成果,包括成分和晶体结构选择、晶体缺陷工程、层间工程和形貌设计。进一步讨论了ZIB正极性能对水性电解质的依赖性。最后,提出了ZIB正极材料微结构工程的未来前景和挑战。旨在深入了解微结构工程对Zn 2 +的影响
摘要:奥氏体347H不锈钢提供了极端操作条件(例如高温)所需的出色的机械性能和耐腐蚀性。由于组成和过程变化而导致的微观结构的变化有望影响其特性。识别微观结构特征(例如晶界)因此成为过程微观结构 - 循环中的重要任务。应用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型是一种强大的技术,可以自动以自动化方式从材料显微照片中检测特征。与微观结构分类相反,分割任务的监督CNN模型需要像素的注释标签。但是,分割任务的图像的手动标记为在合理的时间范围内以可靠且可重复的方式生成培训数据和标签的主要瓶颈。尤其是,要通过更换合金组成来更快的材料发现,需要加快微观结构表征。在这项研究中,我们试图通过利用多模式显微镜直接生成标签而不是手动标记来克服此类局限性。我们将347H不锈钢的扫描电子显微镜(SEM)作为训练数据和电子反向散射衍射(EBSD)显微照片作为晶粒边界检测作为语义分割任务的像素标签。通过考虑一组深CNN体系结构来评估我们方法的生存能力。此外,我们发现幼稚的像素分割会导致较小的间隙和预测的晶界图中缺少边界。我们证明,尽管在两种模式之间的数据收集过程中产生了仪器漂移,但该方法在使用手动标记的类似分割任务中执行了相当的性能。通过在模型训练期间合并拓扑信息,晶粒边界网络和分割性能的连通性得到改善。最后,通过对下游任务的准确计算来预测潜在的谷物形态分布,这是微观结构表征的最终感兴趣。
samuel.cooper@imperial.ac.uk在这项工作中,我们演示了生成人工智能(AI)的最新进展如何通过将制造参数与微观结构直接联系起来,并最终与全电池性能相关联[1]。我们的方法解决了电极设计中的基本挑战:只有几个常见参数(例如主动材料分数和日历压力)可以导致广泛的可实现的微观结构,每个微结构具有不同的传输属性和电化学行为。传统上,弥合此“制造对绩效”差距将需要昂贵或耗时的基于物理的模拟和/或广泛的实验活动。我们通过在电极横截面图像的小数据集上训练数据驱动的,有条件的生成模型来克服这些挑战。这些图像捕获的微结构数据改变了三个关键参数:活动材料重量百分比,孔隙率和粘合剂粘附度量。至关重要的是,在仅看到21个培训样本后,我们的生成模型准确地重现了看不见的微观结构,同时还可以预测有效的运输和界面特性。通过比较微观结构指标(例如曲折度因子,表面积),可以验证这些生成的微观结构的保真度。平均相对误差低于几%,表明在整个参数空间上可靠的插值。因此,它可以嵌入贝叶斯优化环中。每次迭代首先选择一组制造参数。一旦受过训练,生成模型就可以比基于最先进的物理制造模拟生成准确的微观结构数据五个数量级。该模型生成相应的微观结构,从中我们提取有效的特性(例如,有效材料体积分数,孔曲折度因子,如图1所示)。我们使用了自己的GPU加速求解器Daufactor2 [2],
白质微结构可塑性与阅读障碍教育干预相关 2 Steven L. Meisler 1,2* (smeisler@g.harvard.edu, ORCID: 0000-0002-8888-1572) 3 John DE Gabrieli 1,2,3 (gabrieli@mit.edu, ORCID: 0000-0003-1158-5692) 4 Joanna A. Christodoulou 2,3,4 (jchristodoulou@mghihp.edu, ORCID: 0000-0001-8167-8021) 5 6 1:哈佛医学院言语和听力生物科学与技术项目,260 Longwood Avenue,波士顿,MA 02115,美国; 8 2: 麻省理工学院脑与认知科学系,43 Vassar Street,剑桥,MA 02139,美国;10 3: 麦戈文脑研究所,43 Vassar Street,剑桥,MA 02139,美国;11 4: 麻省总医院健康职业研究所通信科学与障碍系,12 36 First Ave,查尔斯顿,MA 02129,美国13 14 *: 通讯作者 (smeisler@g.harvard.edu)15
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抽象目标建立的心力衰竭(HF)风险的临床前成像评估基于宏观结构心脏重塑。鉴于微观结构改变也可能影响HF风险,尤其是在女性中,我们检查了微观结构改变与事件HF之间的关联。我们研究了n = 2511名成年参与者(平均年龄65.7±8.8岁,56%的女性),他们在基线时没有心血管疾病。,我们基于高频谱信号强度系数(HS-SIC)对超声心动图的纹理分析来量化微结构变化。我们检查了其与性行为和性别特定的COX模型的关系,这些模型涉及传统的HF风险因素和宏观结构的改变。结果我们观察到94个新的HF事件在7。4±1.7岁以上。HS-SIC较高的个体患有HF的风险增加(HS-SIC中的HR 1.67,95%CI 1.31至2.13; P <0.0001)。调整年龄和降压药的使用,这种关联在女性中很重要(p = 0.02),但没有男性(p = 0.78)。调整传统危险因素(包括体重指数,总/高密度脂蛋白胆固醇,血压特征,糖尿病和吸烟)减弱了女性的关联(HR 1.30,P = 0.07),并在这些风险因素的主要方面看到HS-SIC的HF风险中介。然而,除了这些危险因素外,调整了相对壁厚(代表宏观结构改变)后,女性中与HF的HF与HF的关联(HR 1.47,p = 0.02)仍然显着。结论心脏微结构改变与HF的风险升高有关,尤其是在女性中。微观结构改变可能会识别个人从风险因素到临床HF的发展的性别途径。
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颞叶癫痫(TLE)是最常见的耐药性癫痫之一,与旁皮脑区域的病理学有关,尤其是在中颞叶中。TLE中的认知功能障碍是经常发生的,并且特别影响情节记忆。至关重要的是,这些困难挑战了患者的生活质量,有时不仅仅是癫痫发作,强调了评估TLE认知功能障碍的神经过程以改善患者的管理。我们的工作利用了一种新型的概念和分析方法,以根据高分辨率MRI分析来评估皮质区域之间微结构差异的空间梯度。梯度轨道轨道区域到区域内的区域变化和骨髓结构的结构,作为结构和功能性组织的系统级别量度。比较了21例患者和35个健康对照之间的皮质范围的微结构梯度,我们观察到了这种梯度在TLE中的组织,这是由于旁皮皮质之间的微观结构分化降低以及剩余的皮质在同侧颞骨和背侧外发前额外区域的显着异常。发现在独立队列中复制。使用独立的验尸数据集,我们观察到体内发现反映了皮质细胞结构中的地形变化。我们确实发现,TLE中微观结构分化的宏观变化反映了帕拉林比克和原发性/运动区域的相似性的增加。与疾病相关的转录组学可以进一步显示我们发现对其他常见癫痫综合征的特异性。最后,微结构的推导与在情节内存功能性MRI范式中看到的认知网络回归有关,并且与任务准确性的个体差异相关。总的来说,我们的发现表明了副层副反应和剩余皮层之间的微体系分化降低的模式,为大规模功能网络重组和TLE的认知功能障碍特征提供了一个结构上的解释。
在室温下研究了局部微观结构对多晶 René 88DT * 高温合金样品疲劳裂纹萌生和扩展的影响。在新型共振微弯曲疲劳装置中对微型样品进行了反向循环弯曲疲劳测试。通过取向映射、扫描电子显微镜和共聚焦显微镜对表面微观结构进行同时分析,可以直接对与滑移和滑移带形成、微裂纹萌生和短裂纹扩展相关的特定微观结构位置进行实验测量。观察到的潜在机制是:在具有最高分辨剪切应力的 {111} 平面上滑移,随后在定向为高剪切并经历弹性不相容的大晶粒中优先沿孪晶边界(但不在孪晶边界)萌生微裂纹,并在相邻晶粒中具有高分辨率剪切应力的 {111} 平面上裂纹连续扩展。对许多短的非扩展裂纹的分析表明裂纹在高角度晶界处停止。
22Q11.2缺失综合征或22q11.2ds是一种遗传综合征,除了整个大脑的广泛结构和功能异常外,还与高精神分裂症和自闭症谱系障碍相关。实验动物模型已鉴定出神经元连通性的降低,例如,轴突分支的轴突长度和复杂性降低,是22q11.2ds中非典型大脑发育的主要机制。然而,尚不清楚在22q11.2ds的人中是否还可以观察到轴突形态中的差异。在这里,我们在22q11.2ds(12 - 15年)的参与者中提供了无与伦比的在体内表征,并使用对轴突形态敏感的定制磁共振成像扫描仪进行了典型发育(8-18岁)。提取了丰富的扩散MRI指标,以呈现典型和非典型白质发育的微结构pro插曲,并提供了22q11.2ds个人连通性差异的新证据。最新的大规模财团研究22q11.2ds鉴定出较高的扩散各向异性,并降低了水的总体扩散迁移率,这是个体跨年龄范围内白质的标志性微结构变化(6 - 52岁)。我们观察到本研究中包括的白质区域中的类似发现,除了确定轴突形态学中的缺失。这与减少的道量测量值结合了以下假设:22q11.2ds中异常的微观结构连通性可能是通过密集的轴突介导的,其直径不成比例。我们的发现提供了对22q11.2ds体内白质表型的见解,并促进对神经发育和精神疾病中共同特征的持续调查。