摘要:SnO 2 基钠离子电池在钠化/脱钠过程中通常会出现容量衰减较快的问题,这是由于Sn的聚集和裂解以及Na 2 O的不可逆形成造成的。针对这一问题,我们设计了一种基于微波等离子体工艺制备的三元SnO 2 @Sn核壳结构,修饰于氮掺杂石墨烯气凝胶上(SnO 2 @Sn/NGA)。转化成的Na 2 O可以防止Sn的团聚,从而在循环过程中稳定结构。Na 2 O与Sn之间的紧密接触确保了Na+离子向Sn核的扩散,并可逆地转化为Sn SnO 2 。此外,等离子体对NGA的脱氧作用提高了其石墨化程度和电导率,从而大大提高了电极的倍率性能。结果,SnO 2 @Sn/NGA负极在100 mA g -1 时表现出448.5 mAh g -1 的高首次放电容量。重要的是,这种独特的纳米混合电极设计可以扩展到锂和钠离子电池的先进阳极材料。
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三进制数系的基数为 3 [1]。基数通常定义为可以用单个数字表示的唯一数字或唯一符号的数量。在二进制系统中,使用两个逻辑符号 0 和 1 来表示一个值,而在三进制系统中,使用三个逻辑符号(0、1 和 2)。双极符号是三进制逻辑系统中的方法之一,用符号 -1、0、1 表示。在本文中,使用的符号是 0、1 和 2。三进制逻辑系统给出了三值交换的含义。与二进制逻辑系统相比,三值逻辑系统或三进制逻辑系统在设计数字电路时具有许多优点。可以减少芯片面积,更重要的是,可以轻松使用错误检测和纠错码。修订稿于 2020 年 2 月 28 日收到。 * 通信作者
过渡金属牙花会由于其独特的晶体结构而组成了许多有趣的超导体,这是由胎原子的化学键合引起的[1-6]。最近,发现带有配方SC 6 MTE 2的三元扫描库是一个新的D-电子超导体家族,在各种过渡金属元件的情况下表现出超导性(M = FE,CO,CO,NI,RU,RU,RH,RH,RH,OS和IR)[7]。在M = Fe中实现T C = 4.7 K的最高临界温度,而T C的M = Fe,Co和Ni的顺序下降。SC 6 MTE 2具有M = 4 d和5 d过渡金属的材料显示较低的t c 〜2 k。根据第一原理计算,Fermi Energy E F处的SC 6 Fete 2的电子状态主要由SC和Fe 3 D轨道组成[7]。在其他M情况下,M D轨道的贡献不如SC 6 FETE 2中的Fe 3 D轨道的贡献不那么重要,这表明Fe原子的3 d电子在实现SC 6 Fete 2中最高的T C中起着重要作用。相比之下,SC 6 MNTE 2,其中Mn 3 D电子在E f时与SC 6 Fete 2相同的电子状态显着促进了电子状态,并未显示超导性,这可能是由于Mn 3 D电子的强磁性引起的[7]。因此,SC 6 MTE 2显示了一个特征M的依赖性,但是当Scandium被其他元素取代时,尚不清楚出现哪种电子特性。
摘要 - 内部内容可寻址内存(TCAM)一直是缓存,路由器等的关键组件,其中密度,速度,功率效率和可靠性是主要的设计目标。使用了非胆汁记忆(NVM)设备,具有常规的低维能力,但基于SRAM的TCAM设计,但也很密集,但较差,但可靠性较差或更高的功率TCAM设计。同时,还提出了一些使用动态记忆的TCAM设计。尽管动态设计TCAM比CMOS SRAM TCAM更密集,并且比NVM TCAM更可靠,但传统的逐行刷新操作在正常的TCAM活动的干扰瓶颈上升起。因此,本文提出了使用纳米电机力学(NEM)继电器设备的自定义低功率动态TCAM,该中继设备利用一声刷新来解决内存刷新问题。通过使用拟议的新细胞结构来利用独特的NEM继电器特性,提出的TCAM占据了仅3个晶体管的小占地面积(通过后端过程中的两个NEM继电器在顶部集成了两个NEM继电器),这显着超过了基于SRAM-SRAM-SRAM-SRAM-基于SRAM的TCAM的密度。此外,评估表明,拟议的TCAM分别超过了SRAM,RRAM和FEFET TCAM,将写入能效分别提高了2.31倍,131倍和13.5倍。 SRAM,RRAM和FEFET TCAMS分别提高了搜索能量固定产品的12.7倍,1.30倍和2.83倍。
摘要 — 功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性、低成本的方法,用于研究大脑的血流模式。这种模式可以让我们根据受试者的行为进行分类。在最近的研究中,大多数分类系统使用传统的机器学习算法对任务进行分类。这些方法更容易实现,但通常准确性较低。此外,在实施传统的机器学习方法之前,需要进行复杂的数据准备预处理阶段。所提出的系统使用基于双向 LSTM 的深度学习架构进行任务分类,包括使用 fNIRS 数据的心算、运动想象和空闲状态。此外,与传统方法相比,该系统需要更少的预处理,节省时间和计算资源,同时获得 81.48% 的准确率,这比使用传统机器学习算法对同一数据集获得的准确率高得多。
摘要。ternary LWE,即具有秘密系数的LWE,而从{ - 1,0,1}取的错误向量是NTRU-Type Cryptosystems中的一个流行选择,以及Bliss和GLP(例如Bliss and GLP)的某些特征方案。在这项工作中,我们考虑对三元LWE的量子组合攻击。我们的算法基于Magnieznayak-Roland-Santha的量子步行框架。我们算法的核心是一种称为表示技术的组合工具,它出现在子集总和问题的算法中。此技术也可以应用于三元LWE,从而产生更快的攻击。这项工作的重点是用于基于代表性的LWE攻击的量子加速。用LWE密钥的搜索空间表示表示时,表示攻击的Asymp-Totic复杂性从S 0降低。24(经典)降至S 0。19(量子)。这转化为明显的攻击的速度 - 用于NTRU-HRSS [CHES'17]和NTRU PRIME [SAC'17]等具体NTRU实例。我们的算法不会破坏当前对NTRU或其他基于三元LWE的方案的安全性要求,但它们可以为在LWE的混合动力攻击中改善组合子例程的改善。
摘要:最近的计算研究预测了许多新的三元氮化物,揭示了这一尚未充分探索的相空间中的合成机会。然而,合成新的三元氮化物很困难,部分原因是中间相和产物相通常具有较高的内聚能,会抑制扩散。本文,我们报告了通过 Ca 3 N 2 和 M Cl 4(M = Zr、Hf)之间的固态复分解反应合成两个新相,钙锆氮化物(CaZrN 2 )和钙铪氮化物(CaHfN 2 )。虽然反应名义上以 1:1 的前体比例通过 Ca 3 N 2 + M Cl 4 → Ca MN 2 + 2 CaCl 2 进行到目标相,但以这种方式制备的反应会产生缺钙材料(Ca x M 2 − x N 2 ,x < 1)。高分辨率同步加速器粉末 X 射线衍射证实,需要少量过量的 Ca 3 N 2 (约 20 mol %) 才能产生化学计量的 Ca MN 2 。原位同步加速器 X 射线衍射研究表明,名义化学计量反应在反应途径早期产生 Zr 3+ 中间体,需要过量的 Ca 3 N 2 将 Zr 3+ 中间体重新氧化回 CaZrN 2 的 Zr 4+ 氧化态。对计算得出的化学势图的分析合理化了这种合成方法及其与 MgZrN 2 合成的对比。这些发现还强调了原位衍射研究和计算热化学在为合成提供机械指导方面的实用性。■ 简介
量子计算机的运行速度比传统计算机快得多。它基于叠加原理工作。但由于退相干效应,量子态的叠加会因与环境的相互作用而遭到破坏。完全隔离一个量子系统以使其摆脱退相干是一个真正的挑战。这个问题可以通过使用物质的拓扑量子相来规避。这些相具有称为任意子的准粒子激发。任意子是电荷通量复合材料,表现出奇异的分数统计特性。当交换顺序很重要时,任意子被称为非阿贝尔任意子。拓扑超导体中的马约拉纳费米子和某些量子霍尔态中的准粒子是非阿贝尔任意子。这种物质的拓扑相具有基态简并性。两个或多个非阿贝尔任意子的融合可以导致多个任意子的叠加。拓扑量子门是通过非阿贝尔任意子的编织和融合来实现的。容错是通过任意子的拓扑自由度来实现的。这种自由度是非局部的,因此无法受到局部扰动的影响。本文讨论了拓扑量子比特的希尔伯特空间。简要给出了二元门的 Ising 和斐波那契任意子模型。三元逻辑门比二元逻辑门更紧凑,自然出现在一种称为元任意子的任意子模型中。元任意子的融合和编织矩阵的数学模型是重耦合理论的量子变形。我们提出,现有的量子三元算术门可以通过元任意子的编织和拓扑电荷测量来实现。