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AI驱动的MPPT优化基于钙钛矿的柔性太阳能PV面板在部分阴影条件下
摘要将人工智能（AI）集成到最大功率点跟踪（MPPT）系统中已成为一种变革性解决方案，以提高基于钙钛矿的柔性太阳能光伏（PV）面板，尤其是在部分阴影条件下。本研究探讨了针对动态城市环境量身定制的AI-wive MPPT技术的设计，实施和评估。使用高级钙钛矿材料制造并封装以柔韧性和耐用性，这些面板具有高功率转换效率和对非传统表面的适应性。比较分析表明，基于AI的MPPT在跟踪准确性，响应时间和能量产量方面的传统方法优于常规方法。这些发现强调了AI-wired系统的可扩展性和鲁棒性，突出了它们在城市应用程序中的潜力，例如屋顶PV安装，太阳能集成窗口和便携式太阳能设备。该研究得出的结论是，AI增强的MPPT系统可显着提高光照不均匀的环境中太阳能解决方案的生存能力，为可持续的城市能源基础设施铺平了道路。关键字：最大功率点跟踪，太阳能光伏，人工智能，部分阴影条件
![arXiv:2207.04927v1 [nucl-th] 2022 年 7 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db85e168f51109c25f1b0c4684f4164fef6f2197.webp)
arXiv:2207.04927v1 [nucl-th] 2022 年 7 月 11 日
在对称核碰撞中，定向流是快度的奇函数。在对称重离子碰撞中产生的带电粒子的快度奇定向流v 1 的观测结果 [4–7] 表明，前向-后向对称性被破坏。在碰撞的动态模型中，这是由于初始条件的不对称造成的 [8–20]。在非中心碰撞中，初始状态预计会破坏前向-后向对称性。在流体动力学模型中，定向流可以用相对于碰撞轴倾斜的火球膨胀来解释 [12]。该现象学模型可以描述测量到的带电粒子定向流。但是，它无法解释观察到的已识别粒子定向流分裂 [6, 21]。具体来说，测量到的质子和反质子的定向流是不同的，而在流体动力学模型中，相同质量的粒子预计会有类似的集体流。重离子碰撞的动力学或混合模型无法解释在不同能量下识别的粒子观察到的定向流[13, 15, 18, 22–25]。这个长期存在的问题可以通过假设火球中的重子分布是不均匀的来解决。重子化学
凯撒密码技术
归因于古罗马朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）的凯撒密码是加密技术的最早例子之一。它的简单性在于其在明文中将每个字母通过字母内的固定位置（称为“ Shift”或“键”中的固定位置移动的方法。尽管具有历史意义，但凯撒密码仍然具有基本脆弱性，使其通过现代加密标准不安全。仅由于单个字母的换档而仅25个可能的键，密码容易受到蛮力攻击的影响，在系统地测试所有可能的偏移以解密消息。此外，它的确定性和缺乏扩散使其容易受到频率分析的影响，该技术利用了自然语言中字母不均匀的分布来破译加密文本。凯撒密码在教育环境中找到了应用程序，作为加密术的介绍示例，其局限性需要探索更强大的加密算法以进行安全通信。研究工作集中在密码分析技术上，以破坏密码并通过扩展和变体（例如Vigenère密码）增强其安全性。比较研究将凯撒密码与其他经典和现代的加密方法一起定位，强调了其历史意义，同时强调了推进加密技术以应对当代安全挑战的重要性。
47471684001.pdf
摘要：众所周知，在现代微电子和纳米电子学中，薄膜结构被广泛用作栅极电介质、钝化层、膜等。本文研究了单晶硅晶片上互连脉冲加热过程中氧化硅薄子层中形成裂纹的问题。本文旨在研究表面热冲击源对薄膜裂纹形成的影响，并详细研究了 SO2 薄膜中裂纹形成的各个方面。在硅衬底-氧化硅子层-铝膜 (Si-SiO 2 -Al) 多层结构上对所做的估计进行了实验验证。作为衬底，使用了磷掺杂的硅单晶晶片，取向为 (111) 方向，电阻率在 = 0.1 Ω . сm 范围内。作者研究了表面金属化层加热的硅晶片（Al-Si 系统）和氧化硅晶片（Al-SiO2 系统）的温度场，既有点热源的情况，也有长矩形金属化路径的情况（假设轨道长度明显超过其宽度）。计算结果表明，金属化路径（宽度 75 μm）横向的温度分布是不均匀的。结果还表明，与 SiO2 膜相比，硅中出现的机械应力水平不足以在热冲击源附近形成裂纹。这是因为硅的抗拉强度高于氧化物。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
复合锂金属结构，以减轻粉碎和启用长寿命电池
在锂金属电池中，锂的不均匀剥离导致凹坑形成，从而促进了随后的不均匀，树突状沉积。这种粘性循环导致锂的粉碎，从而促进细胞短路或容量降解，症状进一步夸大了高电极面积负载和瘦电气的症状。为了应对这一挑战，设计了一个复合锂金属阳极，其中包含均匀分布的纳米尺寸碳颗粒。由于碳颗粒拦截了不均匀的凹坑的生长，因此该复合锂被证明更均匀地剥离。这种机制通过连续电化学模型证实。随后在碳颗粒上的锂沉积也比不规则凹坑的表面更均匀。值得注意的是，复合锂的粉碎速率比商业锂慢26倍。此外，在带有硫化聚丙烯硝基烯烃阴极的LI-S电池中，复合阳极的使用将周期寿命延长了三倍，而面积的容量为8 mAh cm-2。使用工程化的锂复合结构来解决剥离和电镀过程中的挑战，可以为锂金属阳极的未来设计提供用于高面积容量操作的未来设计。
纸电池动力的离子噬菌体微针贴片用于肥厚疤痕治疗
抽象的肥厚疤痕（HS）是一种斑块斑块和硬性皮肤病变，可能会对患者引起身体，心理和化妆品挑战。三秒乙醇酮（TA）的感染内注射通常在临床实践中使用，这会导致HS组织中难以忍受的疼痛和不均匀的药物递送。在这里，我们开发了一个纸电池驱动的离子电池驱动的微针贴片（PBIMNP），用于HS的自我管理。通过将纸电池作为离子电池的电源来实现PBIMNP的高积分。PBIMNP的透皮药物输送策略合并了微对基和离子噬菌体技术，涉及“按压和戳戳，相变，扩散和离子噬菌体”，可以积极地将90.19％的药物递送到HS组织中，具有出色的体外药物渗透性。PBIMNP给药有效地降低了mRNA和蛋白质水平，导致TGF-β1和Col I与HS形成相关的表达降低，证明其在HS处理中的效率。微针和可穿戴设计赋予PBIMNP，作为HS治疗自我管理的高度有希望的平台。
ISO124 精密最低成本隔离放大器 - 所有产品
这种新测试方法代表了非破坏性高压可靠性测试的“最新技术”。它基于屏障退化期间异质介电材料中存在的非均匀场的影响。在空隙不均匀的情况下，电场应力在桥接整个高压屏障之前开始电离空隙区域。电离期间和之后的电荷瞬态传导可以从外部检测到，作为在每个交流电压周期重复的 0.01-0.1-µs 电流脉冲爆发。启动局部放电的最小交流屏障电压定义为“起始电压”。 在局部放电停止之前，需要将屏障电压降低到较低水平，并将其定义为“熄灭电压”。封装绝缘工艺经过特性和开发，可产生超过 2400 Vrms 的起始电压，因此低于此水平的瞬态过压不会损坏 ISO124。熄灭电压高于 1500 Vrms，因此一旦屏障电压降至 1500-Vrms（额定）水平，即使是过压引起的局部放电也会停止。较旧的高压测试方法依赖于施加足够大的过电压（高于额定值）来击穿边缘部件，但不会高到损坏好部件。与击穿/无击穿标准相比，我们的新局部放电测试让我们对屏障可靠性更有信心。
确保与蜂窝网络的可靠连接... - NSF PAR
摘要 — 为了将无人机 (UAV) 融入未来的大规模部署，一种新的无线通信模式，即蜂窝连接无人机，最近引起了人们的关注。然而，以视距为主的空对地信道以及蜂窝地面基站 (GBS) 的天线方向图给蜂窝连接的无人机通信带来了严重的干扰问题。特别是，下倾天线的复杂天线方向图和地面反射 (GR) 会为天空中的无人机造成覆盖漏洞和不均匀的覆盖，从而导致底层蜂窝网络连接不可靠。为了克服这些挑战，在本文中，我们提出了一种新的蜂窝架构，该架构在现有的地面用户设备 (GUE) 下倾天线之上采用一组额外的朝向天空的同信道天线来支持无人机。为了对下倾天线产生的 GR 进行建模，我们提出了一种路径损耗模型，该模型同时考虑了天线辐射方向图和配置。接下来，我们制定了一个优化问题，通过调整上倾天线的上倾 (UT) 角度来最大化无人机的最小信号干扰比 (SIR)。由于这是一个 NP 难题，我们提出了一种基于遗传算法 (GA) 的启发式方法来优化这些天线的 UT 角度。在获得最佳 UT 角度后，我们集成了 3GPP Release-10 指定的增强小区间干扰
lncs 4191-通过基于扩散张量的电场模型预测深脑刺激的影响
摘要。深脑刺激（DBS）是一种用于治疗运动障碍的既定疗法，并且显示出有望治疗多种其他神经系统疾病的结果。，对DBS的作用机理或刺激造成的脑组织的体积知之甚少。我们开发了使用解剖学和扩散张量MRI（DTI）数据来预测DBS激活的组织（VTA）的方法。我们将成像数据与大脑的详细有限元模型共同注册，并刺激电极以解剖和电气准确地预测刺激的扩散。模型的一个关键组成部分是DTI张量字段，用于表示三维各向异性和不均匀的组织电导率。使用该系统，我们能够融合结构和功能信息，以研究用于治疗帕金森氏病（PD）的丘脑下核的相关临床概率：DB。我们的结果表明，与同质性的各向同性组织体积相比，在我们的模型中包含张量范围会导致VTA的大小和形状的显着差异。这些差异的宏观与刺激电压成正比。我们的模型预测是通过比较预测的活化的扩散与观察到的PD患者眼动神经刺激的影响的传播来验证的。反过来，脑的3D组织电性能在调节DBS产生的神经激活的扩散中起着重要作用。