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World File Search System三元
改良的复合生物降解覆盖物用于农作物生长和可持续农业
摘要：使用可生物降解的纤维作为常规聚光纤维的替代品已成为对抗农业白人污染的重要技术。解决了基于PBAT的可生物降解膜的拉伸强度，水蒸气屏障特性和降解期的缺点，该研究旨在创建一个可以改善PBATFIM的多样性的复合纤维。为此，研究引入了PBAT/PLA-PPC-PTLA三元混合系统。该系统将PBAT与PLA和PPC有效融合，这是通过电子显微镜测试证明的，表现出在混合纤维的表面和横截面上没有明显的缺陷。与纯PBAT可生物降解纤维相比，开发的三元混合系统的拉伸强度提高了58.62％，水蒸气屏障特性增强了70.33％，功能时期的扩展为30天。玉米作物的现场实验表明，经过改进的可生物降解膜更适合农业生产，因为它改善了热绝缘和湿度的保留，导致玉米产量增加了5.45％，接近传统的聚油管的产量。
型号：CC6020AV 60V 20AH（2hr）锂离子电池模块
Chilwee CC系列锂离子电池组设计的是基于MNNICO三元技术，具有出色的周期性能和高安全性。CC系列主要应用于电动自行车，三轮车和其他电动汽车。电池模块由系列中的软包装电池组成，包括电池保护模块，以确保最高可靠性。
使用符合 RIP 标准的 CMOS 成像器架构和 Landweber 重建进行压缩成像
摘要 — 本文提出了一种新的图像传感器架构，用于快速准确地对自然图像进行压缩感知 (CS)。CS CMOS 图像传感器中通常采用的测量矩阵是递归伪随机二进制矩阵。我们已经证明，这些矩阵的限制等距性质受到低稀疏常数的限制。这些矩阵的质量还受到伪随机数生成器 (PRNG) 的非理想性的影响。为了克服这些限制，我们提出了一种硬件友好的伪随机三元测量矩阵，该矩阵通过 III 类基本细胞自动机 (ECA) 在芯片上生成。这些 ECA 表现出一种混沌行为，比其他 PRNG 更好地模拟了随机 CS 测量矩阵。我们将这种新架构与基于块的 CS 平滑投影 Landweber 重建算法相结合。通过单值分解，我们调整了该算法，使其在操作二进制和三元矩阵时执行快速而精确的重建。提供了模拟来验证该方法。
利用区域折叠诱导的准结合模式以实现高度连贯的热排放
摘要：具有高相干性的热排放，尽管不如激光的热排放，但在许多实际应用中仍然起着至关重要的作用。在这项工作中，通过利用几何扰动诱导的光学晶格三倍和相关的光辉区折叠效果，我们提出并研究中红外的热排放，并同时具有高时空和空间连贯性。与我们先前工作中的倍增扰动的情况相反，引导模式分散带的陡峭部分将折叠到三元格式中的高对称性γ点。在这种情况下，特定的发射波长仅对应于非常小的波形范围。因此，除了以30 nm左右的实验带宽为特征的高时间相干性外，所达到的热排放还具有超高的空间相干性。计算表明，在中红外的热发射波长下，空间相干长度很容易达到MM尺度。关键字：三元光栅，光彩区折，准引导模式，中红外，连贯的热发射器
水热合成钴钌硫化物作为...
摘要：本文报道了通过简便的水热法成功合成钴钌硫化物。使用 X 射线衍射、X 射线光电子能谱和拉曼光谱对所制备的钴钌硫化物的结构进行了表征。所有制备的材料均呈现纳米晶体形态。通过循环伏安法 (CV)、恒电流充放电 (GCD) 和电化学阻抗谱技术研究了三元金属硫化物的电化学性能。值得注意的是，优化后的三元金属硫化物电极表现出良好的比电容，在 5 mV s -1 时为 95 F g -1，在 1 A g -1 时为 75 F g -1，优异的倍率性能（在 5 A g -1 时为 48 F g -1）和优异的循环稳定性（1000 次循环后电容保持率为 81%）。此外，该电极在功率密度为 600 和 3001.5 W kg -1 时的能量密度分别为 10.5 和 6.7 Wh kg -1。这些诱人的特性使所提出的电极在高性能储能装置中具有巨大的潜力。
锂离子电池 - 产品手册
三元锂电池采用NCM（523）涂料系列，负电极采用二级粒子人工石墨，该石墨具有出色的循环性能，并且可以在室温下循环超过1200次（EOL 70％）； LFP锂电池产品已备有超长的寿命产品（10,000次），可满足15年保修，满足国内外市场中各种实际应用需求；
基于 DTD-GNN 图神经网络的药物再利用：揭示药物、靶点与疾病之间的关系
动机：合理建模药物、靶标和疾病之间的关系对于药物重新定位至关重要。虽然在研究二元关系方面取得了重大进展，但仍需要进一步研究以加深我们对三元关系的理解。图神经网络在药物重新定位中的应用正在增加，但需要进一步研究以确定适合三元关系的建模方法以及如何捕捉其复杂的多特征结构。结果：本研究的目的是建立药物、靶标和疾病之间的关系。为了表示这些实体之间的复杂关系，我们使用了异构图结构。此外，我们提出了一种 DTD-GNN 模型，该模型结合了图卷积网络和图注意网络来学习特征表示和关联信息，从而有助于更彻底地探索这些关系。实验结果表明，DTD-GNN 模型在 AUC、准确率和 F1 分数方面优于其他图神经网络模型。该研究对于全面认识药物与疾病之间的关系，以及进一步研究和应用药物与疾病相互作用的机制具有重要意义。该研究揭示了这些关系，为医学创新治疗策略提供了可能性。