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碳存储责任转移和孔隙空间统一
即使在井关闭后，也确保责任的潜力，因此有助于阻止闭合前的错误，并确保没有激励所有者和运营商来削减拐角处，例如使用更便宜，较弱的材料，而对长期后果却很少考虑。它还确保没有激励所有者和运营商不断向相关的监管机构提供草率或不完整的信息，这可能会将发现推迟到关闭井后。此外，如果需要补救，所有者和运营商通常都可以根据自己对自己的井拥有的优越知识来快速补救监管问题。5
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
对表面质子耦合电子转移的反应性进行建模
Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。，2020，56，8762-8765。Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。，2020，56，8762-8765。
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
II 型二维异质结构中层间共振能量转移的主导作用
图 1. (a) 单层 (1L) MoSe 2 和 ReS 2 晶体结构。上图显示晶体结构的侧视图，下图显示晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些层状材料上偶极子平面内取向的示意图。(b) 样品 1 (S1) 的 ReS 2 -MoSe 2 异质结构的光学图像。插图是样品侧视图的示意图。(c) MoSe 2 、ReS 2 和 HS 区域的拉曼光谱。HS 拉曼光谱由来自各个 1L 区域的不同振动模式组成。(d) 在透明蓝宝石基板上制作的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据（样品 2，S2）。MoSe 2 A 和 B 激子峰清晰可见，ReS 2 较低能量吸收峰用箭头标记。HS 光谱由两个 1L 区域的峰组成。
单元 — I — 航空航天应用的传热技术 — SAE1306
参数 尺寸 单位 质量 M 千克，kg 长度 L 米，m 时间 T 秒，s 温度 Ϫ 开尔文，K，摄氏度 速度 L/T 米/秒，m/s 密度 ML –3 千克/米 3 力 ML –1 T –2 牛顿，N = 1 千克·米/秒 2 压力 ML 2 T –2 N/米 2 ，帕斯卡，Pa 能量，功 ML 2 T –3 Nm，= 焦耳，J 功率 ML 2 T –3 J/s，瓦特，W 绝对粘度 ML –1 T –1 Ns/米 2 ，Pa-s 运动粘度 L 2 T –1 米 2 /s 热导率 MLT –3 Ϫ –1 W/mK，W/mo C
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
电动汽车和智能设备的无线电力传输技术的最新进展PDF
摘要无线电力传输（WPT）技术的最新进展为消费者和行业提供了更方便，高效和智能的电动汽车（EV）和智能设备（SDS）（例如智能手机，无人机，机器人和物联网）的收费。WPT已被采用，以免手工频繁地进出充电。仅凭重型电池就无法解决所有移动物体的饥饿能量问题，最终应该为此充电。在本教程中，首先简要介绍了包括电感功率传递（IPT）在内的WPT的基本原理，并解释了主要的WPT理论，例如耦合线圈模型，Gyrator电路模型，磁性镜像模型和一般统一的动态词曲模型。电动汽车的WPT进展得到了广泛的解释，它们分类为固定的电动汽车（SCEV）和道路驱动电动汽车（RPEV）。SCEV由于便利性和安全性而变得越来越吸引人。此外，由于电动汽车市场份额和可再生能源的市场份额迅速增加，电动汽车和网格的互操作性变得非常重要。电动汽车不再是简单的能源消费者，而是电网的能源提供者。WPT是一种有前途的解决方案，可以在停放时自动将电动汽车与网格连接。这是SCEV作为可互操作系统的灵活手段的潜在贡献。详细解决了线圈设计，大容忍度充电，补偿电路和异物检测（FOD）问题。也总结了全球技术发展的最新进展。rpevs没有严重的电池问题，例如大，重，昂贵且昂贵的电池组以及较长的充电时间，因为它们在移动时直接从道路上获得电源。通过创新的半导体开关，更好的线圈设计，巷道构造技术和更高的操作频率的优点，已提高了WPTSS的功率转移能力，效率，电磁场（EMF），气隙，大小，重量和成本。引入了WPT的最新进展。SD的WPT中的进步被解释了，根据操作环境，它们彼此之间的不同。智能手机是WPT中最成功的应用程序，现在正在不断发展，以获得太空中的更多收费自由。由于分布式和物联网的多种性质，WPT的广泛领域非常具有挑战性。各种动力水平和耐力时间的各种无人机和机器人需要具有足够快速的充电速度，并具有位置自由度。最近的技术发展将解释。解决了WPT问题的未来，其中包括可互操作的无线电动汽车，更长的距离IPT，3D无线充电器和合成的磁场聚焦（SMF）。