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具有极低介电常数和损耗的轻质多孔二氧化硅泡沫，适用于未来 6G 无线通信技术
在接近太赫兹频率下工作的下一代无线通信系统中，具有尽可能低的介电常数和损耗因子的电介质基板变得至关重要。在本文中，我们采用模板辅助溶胶-凝胶法合成了高度多孔（98.9% ± 0.1%）和轻质二氧化硅泡沫（0.025 ± 0.005 g/cm 3 ），它们具有极低的相对介电常数（300 GHz 时 ε r = 1.018 ± 0.003）和相应的损耗因子（300 GHz 时 tan δ < 3 × 10 −4）。在泡沫板上浸涂一层纤维素纳米纤维薄膜后，可获得足够光滑的表面，在此表面上可方便地沉积对电子和电信设备应用很重要的导电金属平面薄膜。在这里，银薄膜的微图案通过荫罩溅射到基板上，以展示双开口环谐振器超材料结构作为在亚太赫兹波段工作的射频滤波器。
![B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。](/simg/6/66b12590acfaebc9bf0ec40f52ef0eeec179ff5a.webp)
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。。，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在Emubse em subse et emsetse。。。，e m，以至于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m] e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd h中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。要完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的利益。
用速率常数的分布来解释的超级电容器的自我解雇
超级电容器容易出现自我释放，最常见于在开路条件下随时间降低电压降低。找到简单而通用的方法来提取自我隔离期间超级电容器中发生的过程的信息。当前的工作将拉伸指数函数拟合到文献中可用的实验数据，从而提取参数，从而允许人们探测超级电容器的内部过程。特别是，研究了与电荷持有时间，自排放前充电率和温度依赖性有关的实验数据。证明了如何通过具有与拟合参数相关的速率常数分布的动力学模型来理解拟合数据。因此，当前的工作提出了一种方法，该方法允许人们快速映射只有两个变量的自我放置超级电容器的内部过程，因此可能成为有用的工具。
适用于 Ku 波段的低介电常数环保透镜
在电信智能天线系统中，透镜可用于主波束聚焦、旁瓣抑制和波束切换目的 [1]。透镜具有各种各样的形状和材质，但介电损耗非常低。陶瓷在较高温度下具有良好的稳定性，并且其介电常数可以调整。同时，它也有一个缺点，那就是制造温度高，导致制造过程中的能耗高，从而增加了生产成本。室温制造法 (RTF) 发明后，锂钼氧化物 (Li 2 MoO 4 ，LMO) 陶瓷的水基悬浮液可以在室温下制造，而不必在 400 ◦ C 以上的温度下制造 [2]。它的相对介电常数为 5.1，在 9.6 GHz 时的损耗角正切值为 0.0035 [3, 4]。此外，已经展示了 4 GHz 下的 LMO 陶瓷贴片天线 [5]。在 LMO 混合物中添加不同的介电材料可以改变其介电性能。 Li 2 MoO 4 -TiO 2 复合材料在 9.6 GHz 时的相对介电常数为 6.7–10.1，损耗角正切值为 0.0011–0.0038，具体取决于其体积百分比 [6]。(1 − x )Li 2 MoO 4 - x Mg 2 SiO 4 在 9 GHz 时的介电常数为 5.05–5.3（未提及损耗角正切）[7]。3D 打印 LMO 在 9.6 GHz 时的介电常数为 4.4，损耗角正切值为 0.0006 [8]，据报道，超低介电常数 LMO 复合材料的介电常数为 1.12，损耗角正切值为 0.002 [9]。LMO 复合材料的射频应用研究尚处于早期阶段。在本信中，制作了直径为 30 毫米的钼酸锂 (Li2MoO4，LMO) 空心玻璃微球 (HGMS) 复合材料和透镜，并在 Ku 波段用波导馈源进行了分析。
使用机器学习预测聚合物的频率相关介电常数
介电常数 (ϵ) 是用于储能电容器、微电子设备和高压绝缘体的聚合物电介质设计的关键参数。然而，灵活地发现具有理想ϵ 的聚合物电介质仍然是一个挑战，特别是对于高能、高温应用而言。为了加速聚合物电介质的发现，我们开发了一种基于机器学习 (ML) 的模型，可以即时准确地预测聚合物的频率相关 ϵ，频率范围跨越 15 个数量级。我们的模型使用一组包含 1210 个不同频率下实验测量的 ϵ 值的数据集、先进的聚合物指纹方案和高斯过程回归算法进行训练。开发的 ML 模型用于预测 60 – 10 15 Hz 频率范围内可合成的 11,000 种候选聚合物的 ϵ，并在整个过程中恢复正确的逆 ϵ 与频率趋势。此外，我们使用 ϵ 和另一个之前研究过的关键设计属性（玻璃化转变温度，T g ）作为筛选标准，提出了五种具有所需 ϵ 和 T g 的代表性聚合物，用于电容器和微电子应用。这项工作展示了使用替代 ML 模型成功快速地发现满足特定应用的单一或多个属性要求的聚合物。
红外太阳能模块异常数据集...
目前，全球太阳能发电量为 485 千兆瓦，该行业每年的增长率为 29%。除了制造、运输和安装可能造成的故障外，这些太阳能资产在其整个使用寿命期间还会受到环境因素的影响而退化，需要进行检查以确保电力生产符合预期的财务模型。随着太阳能行业规模的扩大，检查越来越依赖于遥感。检查太阳能模块的热像通常需要训练有素的专家来识别异常。然而，这些数据并不广泛提供给有办法自动应对这些数据挑战的机器学习研究人员。本文介绍了一个新的数据集 InfraredSolarModules，其中包含不同类型的缺陷、故障和发现，可用作自动异常分类的基础。1
一时间常数模型和二时间常数模型的比较...
快速而准确的建模拓扑对于动力传动系统电气化至关重要。热效应在任何电化学系统中都非常重要，在电池模型中必须考虑这一点，因为温度因素在传输现象和化学动力学中最为重要。这里讨论了锂离子电池的动态性能，并开发了合适的电气等效电路来研究其对输出突然变化的响应。本文提出了一种具有热依赖性的有效锂电池仿真模型。一个串联电阻、一个电压源和一个 RC 块构成了所提出的等效电路模型。研究和比较了文献中常用的 1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型。使用 Matlab/Simulink 软件对锂离子电池 1RC 和 2 RC 模型进行仿真。本文中的仿真结果表明，在恒定电流条件下，锂离子电池 1 RC 模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.42%，在 UDDS 循环条件下，1 RC 锂离子电池模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.18%。仿真结果还表明，在简单和复杂放电模式下，与 1 RC 锂离子电池模型相比，2 RC 锂离子电池模型的输出误差得到了很大改善。因此，本文表明，对于笔记本电脑等便携式电子设计等一般应用，锂离子电池 1 RC 模型是首选，而对于汽车和空间设计应用，锂离子 2 RC 模型是首选。在本文中，1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型的这些仿真结果将对电动汽车实际锂离子电池管理系统的应用非常有用。
照片电效应-Planck的常数
将灯外壳滑入仪器后面的插槽中，并将4mm的香蕉插头连接到12V AC或DC电源。插入蓝色过滤器。使用纳米安（NA）选择实验1并打开前面板开关，以便显示值将显示值。将罚款控制设置为大约“一半”位置。使用粗制控制，调整背部伏特，直到纳米安的读数非常接近零。然后使用良好的控件来达到零纳米压力。等待几秒钟以确保它完全为零。记下用于光源前面使用的颜色过滤器的背伏读数。重复测量以获得平均值。依次重复上面的每个颜色过滤器，并在每种情况下记下衬板。每次，重复一次或两次测量以获得平均电压。将“ x”轴的结果绘制为Hz x10 14中颜色的频率，而“ y”轴作为伏特中的后伏，然后绘制每个关系。在5分中绘制最佳拟合的直线图。Planck的常数（'H'）是该线（DV/DF）X电子（1.6x10 -19库罗姆斯）的斜率。理论上，“ H'= 6.626x10 -34
精密测量和基本常数 II
论文和会议上提交的最新研究论文至关重要。会议上报告的新结果被考虑纳入 1983 年在科学和技术数据委员会 (CODATA) 基本常数工作组的主持下进行的常数最小二乘调整。关键词：数据分析；理论的实验检验；基本常数；最小二乘调整；精密测量。