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标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
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第三波还是冬天？ HCI
[23]这个前夕，乔纳森·哈洛安（Jonathan Halloan），傻瓜，奥利夫·哈恩（Olive Hahn），马法达（Mafalda M.A.）Pereira，LindaEngströmRud，Jens Alber，Kevin Tharp，Curtney M. Anderson，Hella Briton，Brigade Hampel，Carlos of the Sons of Sons，Andreas Sth和Andrew Dillin。2017。代谢气味。代谢细胞26，1：198-211.e5。https://doi.org/10.1016/j.cmet。https://doi.org/10.1016/j.cmet。
通过正交小波分解特征提取
在过去十年中，对便携式电子设备的需求迅速增加，这促使电池生产的增长增长。自从1990年代开发作为商业能源储能解决方案以来，锂离子电池（LIB）由于其较长的周期寿命，高能量密度，低自我放电速率和高工作电压而引起了科学和工业的极大关注。生产LIB需要大量的聚合物粘合剂 - 通常是聚偏二氟乙烯（PVDF），以进行处理和性能。但是，由于该材料是石化衍生的，因此它远非“绿色”或可持续性。另一方面，聚合物及其构建块在整个自然界中被广泛发现，并且可以以低成本从生物量中获得。因此，用生物质衍生的粘合剂代替PVDF是减少LIB环境足迹的一种有前途的方法。此外，聚合物粘合剂在下一代电池性能中起着至关重要的作用。例如，硅（Si）是一种有前途的大容量阳极材料，因为它具有高理论能力（4200 mahg -1），工作势较低，并且在地壳中具有很高的丰度。但是，由于传统的粘合剂仅与硅的天然表面相互作用，并且无法维持电极的长期完整性，因此其在电荷/放电期间的巨大变化往往会导致循环寿命缩短。自然衍生的聚合物由于其高结构优势而在该角色上取得了更好的成功。在这篇综述中，我们总结了源自各种生物质源的硅阳极粘合剂的最新发展，重点是聚合物特性及其对电池性能的影响。我们根据自己对这些作品的评估提出了各种观点，并对该领域的未来前景进行了简要评论。