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相变材料热物理性能增强在储热领域的新进展
PCM 在潜热存储应用中的主要问题之一是提高热导率。已经进行了一些理论和实践研究来检查各种潜热存储系统的传热过程 [30]。目前，提高 PCM 热导率的主要方法是添加高热导率基质和化学改性添加剂的表面。这些包括表面和接枝功能团改性，以及添加多孔三维 (3D)、二维 (2D)、一维 (1D) 和零维 (0D) 结构添加剂。虽然改性和接枝功能团可以增加材料相容性并降低界面热阻，但改性的成功率较低且操作更复杂。加入导热基质可以形成导热链，从而减少声子散射并加快热量传输。另一方面，较高的添加剂质量含量将大大限制 PCM 的储热能力。因此，在选择提高 PCM 热导率的技术时，应考虑适当的添加量和实验条件。
降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用
摘要。数据保护现在是组织的重中之重，尤其是随着信息系统的发展以及现代技术带来的挑战。远程访问已成为业务连续性至关重要的，但也引入了重大的安全风险。为了解决这些问题，在数据安全的骨干上创新的创新至关重要。本文档介绍了受火星卫星启发的Phobos和Deimos加密方法。通过使用phobos和deimos的唯一轨道特性，该方法创建了动态加密算法。该方法涉及将字母分为组，并根据Deimos的位置应用转移技术，从而通过增加的复杂性来增强数据安全性。Phobos和Deimos加密方法旨在为维护敏感信息提供坚固的解决方案，以确保当今数字景观中的机密性，完整性和真实性。
饮用水生物过滤器中的微生物分层和DOM去除：对性能增强的影响
生物过滤是一种低成本的低能技术，它采用了多孔培养基的生物活化床来减少源水中溶解有机物（DOM）池的可生物降解部分，从而导致饮用水的产生。在生物滤池内不同床深度的微生物群落在降解和去除溶解有机碳（DOC）中起着至关重要的作用，最终影响了其性能。然而，居住在不同生物滤池深度的微生物群落组成与它们对各种DOC馏分的使用之间的关系仍然很少。为了解决这一知识差距，我们进行了一项实验研究，其中从上部（即前10厘米）和下部（即底部10厘米）的小型群落进行了30厘米长的实验室尺度生物滤器的部分。然后使用与生物滤器进水量相同的源水单独孵育10天。我们的研究表明，与顶级微生物社区相比，底部微生物群落的多样性较低，但其成员之间具有更高程度的互连网络。此外，我们在微生物群落的组成和网络结构之间建立了直接相关性，以及它们在DOM池中使用各种DOM化合物的能力。有趣的是，尽管在孵化开始时，与顶级社区相比，底部微生物社区仅占总细胞丰度的20％，但它使用了，因此从DOM池中删除了比顶级社区多的总DOC约60％。虽然两个群落都迅速利用了不稳定的碳分数，例如低分子 - 重量中性，但使用更多难治性的碳馏分，例如高分子重量腐殖质的腐殖质，平均分子量比CA的平均分子量更高。1451 g/mol，是底部微生物群落独有的。通过采用捕获微生物多样性的技术（即流式细胞术和16S rRNA扩增子测序），并考虑DOM的复杂性（即LC - OCD），我们的研究提供了微生物社区结构如何影响微生物介导的工程生产的重要过程。最后，我们的发现可以通过工程干预措施来改善生物滤器性能，从而塑造生物滤器微生物群落的组成，并增强其对DOM的利用率和去除，最尤其是更经典的谦卑和耐用性DOM -DOM AFTER。
电动汽车的WPT充电系统的硬件实现 植物炭的作用在碳地工循环 在锂电池中硅氧化纳米技术应用纳米技术的应用中的进展 供应链管理及其在铁路运输中的作用 PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法 推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述 具有物联网功能的心率传感器 使用深度学习的实时面膜检测 降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用 基于行星的混合密码学：Phobos＆Deimos 在环氧树脂中的纳米填料在金属底物上进行腐蚀保护涂层
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变，而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎，但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题，尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压（CC-CV）电荷的线圈拓扑，间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构，以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此，在过去，使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析，以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计，从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证，并结合了CC-CV控制，以确保为各种电池状态提供安全充电，并适用于广泛的E型驾驶员，从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
金属半导体性能增强... - DR-NTU
AlGaN/GaN 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 结构具有出色的电气和材料特性，使其成为制造高性能紫外光电探测器 (UV PD) 的理想选择，尤其是使用金属-半导体-金属 (MSM) 配置时。然而，MSM 设计的金属布局和多堆栈 HEMT 中的晶体缺陷会降低光电流并降低器件性能。具有不同纳米特征的 AlGaN/GaN 表面纳米结构化是一种很有前途的方法，可以提高光吸收效率并增加器件响应。在这项工作中，我们展示了通过使用周期性纳米孔阵列设计表面来增强性能参数的 AlGaN/GaN HEMT MSM 紫外光电探测器。光学模拟用于优化纳米孔周期性和深度的设计。我们制造了具有不同纳米孔深度的无图案化和纳米孔图案化器件，并且随着纳米孔的加入，它们的性能得到了显着增强。具有 40 nm 深纳米孔和 230 nm 阵列周期的器件在光电流 (0.15 mA)、响应度 (1.4 × 10 5 AW − 1 )、紫外/可见光抑制比 (≈ 10 3 ) 和比探测率 (4.9 × 10 14 Jones) 方面表现出最高的性能。这些发现提出了一种与 HEMT 兼容的策略来增强紫外光电探测器在电力光电应用中的性能，突出表明纳米孔图案化对于紫外光电检测技术的进步具有良好的前景。
具有最小时钟周期的性能增强计数器
摘要。同步二进制计数器是 VLSI 设计中常用的基本组件。同步二进制计数器速度快，可用于许多应用，因为它支持宽位宽。由于扇出量大和进位链长，许多以前的计数器在计数器尺寸较大时计数率较低。提出了一种新的同步二进制计数器快速结构，计数器尺寸从 8 位到 128 位，延迟非常低。为了降低硬件的复杂性，使用了 1 位约翰逊计数器，然后复制它以最大限度地减少大扇出引起的传播延迟。建议的设计是用少量的触发器实现的，使用一个后进位传播计数器和一个基于状态前瞻逻辑的计数器，从而降低了功耗和延迟。
生物库的性能增强...
BioBattery是一种使用无危险化学物质的有机废物的替代能量装置。进一步报道，热带杏仁（末端catappa L.）富含葡萄糖含量，使其成为生物材料设备的潜在电解质，尽管功率性能不是最佳的。因此，这项研究旨在通过添加乙酸来改善热带杏仁糊的性能。生物材料细胞，而热带杏仁糊作为电解质的电解质存储在盒子容器中，体积为600cm³，然后用铜和锌金属板作为阴极和阳极连接。用各种酸浓度为0％，10％，20％，40％和80％的生物材料制成了五个典型的生物库，这些设备被添加到电解质中。结果显示，功率性能的显着增强，从0.25 MW，没有任何酸到1.62 mW，并添加酸。添加20％乙酸的热带杏仁糊的生物库的性能最佳。基于结果，该设备的表征的开放式电池电压为0.93 V，功率曲线在电流为3.29 mA时的峰值为1.62 MW，稳定电流持续200小时。
多域作战的认知性能增强
比敌人更有优势。它甚至在最近的几份出版物中占据突出地位，包括 2019 年陆军现代化战略 (AMS) 和美国陆军多域作战 (MDO) 2028 概念。1 尽管认知科学取得了进步，并且认识到认知优势在多域作战中的重要性，但美国陆军尚未完全接受认知性能优化的概念。在过去十年中，美国国立卫生研究院已在脑研究上投资超过 535 亿美元，但士兵和领导者在“永远在线”的多任务和连接文化中进行训练和行动，这种习惯最终会降低认知能力。2 无论是在驻地还是在部署时，领导者都试图过滤数十条信息流并做出快速决策，同时睡眠不足，对认知性能优化原理的理解有限。3
基于拉伸试验的索桥结构先进复合材料粘结性能增强
摘要：结构钢和混凝土是社会基础设施建设不可或缺的材料。然而，这些材料会随着时间的推移而发生降解，从而导致钢筋腐蚀。为了解决这个问题，人们使用纤维增强聚合物 (FRP) 进行加固。在本研究中，进行了拉伸试验，以评估 FRP 应用于缆索桥结构的材料特性。这些测试旨在研究提高粘结性能的各种参数。基于不同参数的实验，如果满足以下条件，则可以实现足够的粘结性能：砂浆水 ≤ 16%（无论制造商如何）；劈裂深度与钢管长度比 ≥ 75%；砂浆注入方向向上/向下；以及使用纤维板加固。此外，试验中使用的钢管（长度为 410 mm，外径为 42.7 mm）在可加工性和成本效益方面表现最佳。通过进行更精确的测试来研究材料的基本特性，有可能实现更精确的条件以实现足够的粘结性能。这将有助于提高碳纤维增强塑料电缆在电缆桥架结构中的成本效益和安全性。
基于面部肌电图的性能增强......
摘要 最近的研究表明，基于面部肌电图 (fEMG) 的面部表情识别 (FER) 系统是虚拟现实 (VR) 环境中基于传统摄像头的 FER 系统的有前途的替代品，因为它们经济实惠、不依赖于环境光，并且可以很容易地合并到现有的 VR 耳机中。在我们之前的研究中，我们将基于黎曼流形的特征提取方法应用于记录在眼睛周围的 fEMG 信号，并证明仅需一次训练就可以以 85.01% 的高精度对 11 种面部表情进行分类。然而，传统的基于 fEMG 的 FER 系统的性能还不足以应用于实际场景。在本研究中，我们开发了一种新方法，通过对其他用户的标记数据集进行线性判别分析 (LDA) 自适应来提高 FER 性能。我们的结果表明，使用 LDA 自适应方法可以将平均分类准确率提高到 89.40%（p < .001，Wilcoxon 符号秩检验）。此外，我们展示了独立于用户的 FER 系统的潜力，该系统无需任何训练课程即可对 11 种面部表情进行分类，分类准确率达到 82.02%。据我们所知，这是首次以跨学科方式采用 LDA 自适应方法的研究。预计所提出的 LDA 自适应方法将作为一种重要方法，提高基于 fEMG 的 FER 系统在社交 VR 应用中的可用性。