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World File Search System一极处
生物识别如何影响电解晶体管免疫传感器中氧化石墨烯的电子特性
。但是，裁定设备操作的物理和化学裁定仍未完全揭示。在这项工作中，目的是阐明设备观察到的灵敏度的性质。朝着这个目标，一个物理化学模型，再加上RGO-EGT的实验表征，可以定量地将栅极电极处的生物认知事件与RGO-EGT的电子特性相关联。显示出在栅极电极处发生的生物识别的平衡，以确定RGO通道的表观电荷中性点（CNP）。RGO-EGT实验传递特性的多参数分析表明，识别事件调节CNP电压，过量的载体密度n n和RGO的量子电容。该分析还解释了为什么孔和电子载体迁移率，界面电容，转移曲线的曲率和跨导性对目标浓度不敏感。对生物识别事件晶体管转导的机制的理解是解释RGO-EGT免疫传感器响应的关键，并指导新颖和更敏感的设备的设计。
纠缠量子物理中的半拓扑数
在量子物理学中，拓扑相可以从自旋为 1/2 的布洛赫球面设计出来，该球面由于径向磁场而呈现出刺猬结构。我们详细阐述了在双自旋模型中，一极处纠缠波函数的形成与一对有趣的半拓扑数之间的关系。与超导体中的库珀对类似，一极处的爱因斯坦-波多尔斯基-罗森对或贝尔态产生半通量量子，这里指的是表面上贝里曲率的一半通量。这些 1/2 数字还指每个球面极点处存在自由马约拉纳费米子。当从北向南行驶时，以及从极点的圆极化场行驶时，可以测量拓扑响应，揭示受保护横向电流的量化或半量化性质。我们展示了纠缠波函数在能带结构中的应用，在动量空间中引入了一个局部标记，以表征双层几何中二维半金属的拓扑响应。
面向固体电解质机械模型...
图 1：kMC 模拟结束时气体种类 (a, b) 和 SEI 产物 (c, d) 的平均分数随施加电位的变化。模拟是在两种条件下进行的，反映了 SEI 形成的不同方式。为了模拟在靠近负极处形成 SEI 的情况，在形成显著的界面层 (a, c) 之前，允许在没有隧道势垒的情况下进行还原 (D = 0 . 0 ˚ A)。由于电极很可能在高施加电位下被覆盖，因此在实际电池环境中可能无法进入低电位区域 (低于 +0.5V vs Li/Li + 的施加电位)。因此，该区域已被阴影化。为了模拟远离负极处形成 SEI (b, d) 的情况，在存在部分电子绝缘的界面层的情况下，相对较厚的隧道势垒 (D = 10 . 0 ˚ A) 减缓了还原速度。提供了表示平均值标准误差的误差线，但通常太小而无法看到。
工作记忆、注意力和疲劳的脑电图生物标志物
图 1 . A. 为 EEGLearn 数据集计算的 Theta-to-Alpha 比率 [1]。随着认知需求的增加，发现其显著增加。B. 心算任务中的 Theta 功率地形活动 [2]。表现不佳的人的中额叶 Theta 值比表现良好的人大。C. 驾驶任务期间在颞叶电极处计算的慢速与快速功率比 [3]：车道偏离前五秒计算的慢速与快速比率与参与者纠正反应时间之间的相关性 (R = 0.26, p < 0.0001)。
稀土元素及其环境的批判性...
在可再生能源存储设备中使用稀土→当今使用可再生能源存储中最广泛部署的技术是锂离子（Li-ion），钠硫磺电池（NAS）和铅酸（PBA）。在这些电池组成中，稀土不会进入，也不是很少的（可能是添加剂）。的常用电池，只有镍金属氢化物（NIMH）电池包括阴极处的稀土合金。这些电池主要用于混合动力汽车和功率操作设备，但是它们用于可再生能源存储的用途将保持非常微不足道，尤其是因为与Li-ion电池相比，它们的成本很高，与Li-ion电池相比，其特性和性能更适合此目的（Ademe，2019年）。
能源与环境科学-LESC
锂离子电池由于锂库存丢失和主动材料损失之间的复杂相互作用而导致的容量消失。虽然先进的特征技术阐明了这些机制，但量化所有细胞成分的锂库存变化仍然难以捉摸。在这项工作中，我们提出了量化lnmo-gr袋细胞阴极，阳极和电解质中锂库存的创新方法，这是一种容易发生降解的高压系统。这代表了第一个定量了解完整细胞降解机制的研究。我们的结果表明，锂库存损失主要导致阳极处的固体电解质相（SEI）形成，是容量褪色背后的主要罪魁祸首。这些见解提供了对LNMO-GR降解的更深入的了解，并证明了在苛刻条件下研究锂离子电池配置中锂库存的方法的多功能性。