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B'Abstract：磷酸锂（LFP）/石墨蝙蝠长期以来一直占据了能源电池市场的主导，预计将成为全球电池电池市场中的主要技术。但是，LFP/石墨电池的快速充电能力和低温性能严重阻碍了它们的进一步扩散。这些局限性与界面锂（LI）离子运输密切相关。在这里，我们报告了一种基于宽的酯基电解质，该电解质具有高离子的有效性，快速的界面动力学和出色的膜形成能力，通过调节Li Salt的阴离子化学方法。电池的界面屏障通过使用三电极系统和松弛时间技术的分布来定量揭示。还系统地研究了所提出的电解质在防止LI 0电镀和持续均匀和稳定的相互作用中的优势作用。 LFP/石墨细胞在80 \ xc2 \ xb0 c至80 \ xc2 \ xb0 C的超速温度范围内表现出可再生能力，并且在没有寿命的情况下出现了出色的快速充电能力。特别是，实用的LFP/石墨袋细胞在1200个周期（2 C）（2 C）（2 c）和10分钟电荷的25 \ XC2 \ XB0 C上获得89％（5 c）后，可实现80.2％的可靠性，即使在80 \ xc2 \ xb0 C中也提供了可靠的功率。
B'Abstract：磷酸锂（LFP）/石墨蝙蝠长期以来一直占据了能源电池市场的主导，预计将成为全球电池电池市场中的主要技术。但是，LFP/石墨电池的快速充电能力和低温性能严重阻碍了它们的进一步扩散。这些局限性与界面锂（LI）-OION运输密切相关。在这里，我们报告了一种基于宽的酯基电解质，该电解质具有高离子的有效性，快速的界面动力学和出色的膜形成能力，通过调节Li Salt的阴离子化学。通过采用三电极系统和松弛时间技术的分布来定量地揭示电池的界面屏障。还系统地研究了所提出的电解质在防止LI 0电镀和持续均匀和稳定的相互作用中的优势作用。LFP/石墨细胞在80 \ XC2 \ XB0 C至80 \ XC2 \ XB0 C的超速温度范围内表现出可再生能力，并且在没有寿命的情况下出色的快速充电能力。特别是，实用的LFP/石墨袋细胞在1200个循环后（2 C）（2 C）和10分钟电量在25 \ XC2 \ XB0 C时达到89％（5 c），即使在80 \ xc2 \ xb0 C.'\ xc2 \ xb0 C \ xb0 C \ xb0 C上，可实现80.2％的可靠性。
使用固态锂离子电池的旋转平台增强石墨烯纳米线的平面内均匀性
摘要：在固态锂离子电池（SLIB）研究的领域中，阳极开发仍然是焦点区域，因为固体电解质和阳极之间的接口在确定电池性能中起着至关重要的作用。在各种阳极材料中，由于其广泛的表面积，锋利的裸露边缘和高电导率，垂直排列的石墨烯纳米瓦尔（GNW）是有前途的候选者。这些功能为GNWS带来了提高固态电池效率和容量的巨大潜力。然而，在微波血浆化学蒸气沉积（MWPCVD）设备室中产生的等离子体表现出不均匀的分布，这使得在大面积上实现GNW均匀生长的挑战。为了改善GNW的生长期间的平面均匀性，将驱动电动机安装在基板支架下方，从而使底物在膜沉积过程中以恒定的速度旋转，从而增强了GNWS的平面均匀性。本文还表明，通过底物旋转，SLIBS的电荷分散性能得到改善。与先前报道的通过快速旋转和谐振场中缓慢搏动产生均匀的微波血浆的方法相比，这种设备的这种修饰更简单。此外，使用混合气体可以有效地改善面内GNW膜的均匀性，从而为SLIB阳极电极的质量产生提供可行的参考。
原始研究泛 - 免疫炎性价值优于其他炎症指标，可以预测住院主要不良心血管均匀
背景：对动脉粥样硬化的炎症反应是导致冠状动脉疾病的过程。泛免疫 - 炎症值（PIV）已成为炎症的新型生物标志物。然而，关于PIV对主要不良心血管事件（MACE）或冠状动脉狭窄程度的预测能力的研究很少。我们旨在探索经皮冠状动脉干预（PCI）后St段升高心肌梗塞（STEMI）患者PIV对MACE和冠状动脉狭窄程度的预测能力。方法：这项研究包括542例被诊断为STEMI的患者，并在2016年至2023年间接受了PCI，并测量了PIV和其他炎症标记。使用单变量和多元逻辑回归分析，评估了PCI后MACE和住院期间严重冠状动脉狭窄的风险变量，以创建接收器工作特性（ROC）曲线，并确定炎症标记的最佳阈值。Spearman相关分析用于评估PIV和其他炎症标记与Gensini评分（GS）的相关性。结果：与全身性炎症指数（SII），血小板与淋巴细胞比（PLR）和中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）相比，PIV在PCI在PCI后在PCI术后患者的冠状动脉症患者的发生程度可能具有更大的预测价值。PIV和GS之间的相关性很强。结论：PIV在预测STEMI患者PCI后预测病情预后和严重的冠状动脉狭窄方面优于SII，PLR和NLR。
甘露模型中的超均匀性，保守的定向渗透和渗透
超均匀性是一种新兴的特性，其密度n量表的结构因子为sðqÞ〜Qα，具有α> 0。我们表明，对于甘露模型所属的保守定向渗透（CDP）类，CDP中的密度n与depinning的界面位置U之间存在精确的映射，nðxÞ¼n0Þ¼n0Þ∇2u2 u - ，其中n 0是保守的粒子密度。因此，超均匀性指数等于α¼4 -d -2ζζ，ζ在depinning时的粗糙度指数和d尺寸为d。在d¼1中，α¼1= 2，而0。6>α≥0对于其他d。我们的结果非常适合文献中的模拟，除了在D¼1中，我们自己执行自己的模拟以确认这一结果。在两个看似不同的领域之间存在如此确切的关系令人惊讶，并且铺平了思考超均匀性和倒闭的新途径。作为推论，我们在所有维度上获得了前所未有的精度的结果，在d¼1中精确。这纠正了较早的CDP中超均匀性的工作。
在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准设计用于多功能性的结构阳性电极
多功能结构电池对各种高强度和轻量级应用都具有很高的兴趣。结构电池通常使用原始的碳纤维作为负电极，功能化的碳纤维作为正电极，以及机械强大的锂离子运输电解质。然而，基于碳纤维的阳性电极的电化学循环仍限于液体电解质的测试，该测试不允许以真实的方式引入多功能性。为了克服这些局限性，开发了带有结构电池电解质（SBE）的结构电池。这种方法可提供无质量的能源存储。电极是使用经济友好，丰富，廉价和无毒的铁基材料（如Olivine Lifepo 4）制造的。氧化石墨烯以其高表面积和电导率而闻名，以增强离子传输机制。此外，固化吸尘器注入的固体电解质以增强碳纤维的机械强度，并为锂离子迁移提供了介质。电泳沉积被选为绿色过程，以制造具有均匀质量负荷的结构阳性电极。可以在C/20时达到112 mAh g-1的特定能力，从而使Li-ion在SBE的存在下平稳运输。阳性电极的模量超过80 GPa。在各种质量载荷中都证明了结构性电池阳性的半细胞，从而为消费技术，电动汽车和航空航天部门的多种应用而量身定制它们。
IntellileKsika在Homo-Mex 2024：在西班牙语中检测均匀含量的内容，用机器学习
文本中的抽象仇恨言语分析很重要，其检测模型的开发提出了一个挑战，需要考虑各种方法，尤其是基于自然语言处理的方法。在同性恋2024共享任务的曲目3中提出的歌曲中同性恋术语的识别引起了人们的关注，因为这些事件在该地区创造了新知识。本文提出了传统的机器学习和深度学习算法的利用来比较其性能。在提交的运行中，团队使用NNLM嵌入的决策树取得了最佳效果，获得了0.482的宏F1分数，并具有类似BERT的模型（Beto），该模型获得了0.486的宏F1分数。这代表了一个非显着差异，表明该问题的模型行为没有实质性的区别，并且由于整体得分较低，因此需要进一步研究。
使用针对均匀 T1 加权 (UNI) 和液体和白质抑制 (FLAWS) 对比优化的 MP2RAGE 序列对 7T 下的儿童和成人进行定量 T1 和有效质子密度 (PD*) 映射
使用针对均匀 T 1 加权 (UNI) 和液体和白质抑制 (FLAWS) 对比优化的 MP2RAGE 序列在 7T 下对儿童和成人进行定量 T 1 和有效质子密度 (PD*) 映射 Ayşe Sıla Dokumacı 1,2 、Katy Vecchiato 2,3,4 、Raphael Tomi-Tricot 1,2,5 、Michael Eyre 1,2 、Philippa Bridgen 1,2 、Pierluigi Di Cio 1,2 、Chiara Casella 2,4 、Tobias C. Wood 7 、Jan Sedlacik 2,8,9 、Tom Wilkinson 1,2 、Sharon L. Giles 1,2,10 、Joseph V. Hajnal 1,2,4 、Jonathan O'Muircheartaigh 2,3,4,11 、Shaihan J. Malik 1,2 ，和 David W. Carmichael 1,2 1 伦敦国王学院生物医学工程系、生物医学工程与成像科学学院，伦敦，英国 2 伦敦协作超高场系统 (LoCUS)，伦敦，英国 3 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所法医和神经发育科学系，伦敦，英国 4 伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院发育大脑中心，伦敦，英国 5 西门子医疗有限公司 MR 研究合作，弗里姆利，英国 6 儿童神经科学，埃夫利娜伦敦儿童医院盖伊和圣托马斯 NHS 基金会，伦敦，英国 7 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系，伦敦，英国 8 罗伯特施泰纳 MR 部门，医学研究委员会医学科学实验室，哈默史密斯医院校区，杜凯恩路，英国伦敦 9 曼斯菲尔德创新中心、影像科学、临床科学研究所、伦敦帝国学院、汉默史密斯医院校区、杜凯恩路、伦敦、英国 10 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托、伦敦、英国 11 MRC 神经发育障碍中心、伦敦国王学院、伦敦、英国
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
unibev：具有均匀BEV编码器的多模式3D对象检测，以抗缺失传感器方式
摘要 - 多传感器对象检测是自动驾驶中的一个积极研究主题，但是这种检测模型的鲁棒性针对缺失的传感器输入（缺少模态）（例如，由于突然的传感器故障）是一个关键问题，这是一个关键问题，这仍然不足。在这项工作中，我们提出了Unibev，这是一种端到端的多模式3D对象检测框架，旨在稳健性，以防止缺失模式：Unibev可以在Lidar Plus相机输入上运行，但也可以在无激光镜或仅相机输入的情况下操作。为了促进其检测器头以处理不同的输入组合，Unibev旨在从每种可用方式中创建良好的鸟类视图（BEV）特征图。与以前的基于BEV的多模式检测方法不同，所有传感器模态都遵循统一的AP-prach，以从原始传感器坐标系统重新示例到BEV功能。我们还研究了各种融合策略W.R.T.的鲁棒性缺少模态：常用的特征串联，但也通过通道平均，以及对平均定期通道归一化权重的加权平均化的概括。为了验证其有效性，我们将Unibev与所有传感器输入组合的Nuscenes的最新bevfusion和Metabev进行了比较。在这种情况下，对于所有输入组合，Unibev的性能比这些基准更好。一项消融研究表明，通过对常规的con依的加权平均融合的鲁棒性优势，并在每种模态的BEV编码器之间共享查询。我们的代码将在纸上接受时发布。
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们