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锂离子电池阴极中离子扩散的纳米级映射
在锂离子电池阴极N. Balke 1，S。Jesse 1，A。N. Morozovska 2，E。Eliseev 3，E。Eliseev 3，D。W. Chung 4，Y. Kim 5，L。Adamczyk 5，R。E. E. Garcia 4，N。Dudney 5和N.Dudney Internal Interge Nation Interge N.实验室，田纳西州橡树岭，美国37831，2，乌克兰国家科学学院半导体物理研究所，乌克兰41，PR。nauki，03028乌克兰，乌克兰3，材料科学问题研究所，乌克兰国家科学学院，乌克兰3，乌克兰3，Krjijanovskogo，Krjijanovskogo，03142基辅，乌克兰，乌克兰，4材料工程学院，Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，West Lafayette田纳西州37831，美国。实现Li进出阴极的运动是新电池设计的关键组成部分，但由难以识别的纳米级工艺主导。我们开发了一种基于扫描探针显微镜的方法，电化学应变显微镜（ESM），以研究薄膜licoo 2电极材料中的电偏置诱导的锂离子传输。ESM利用了偏置控制的锂离子浓度和电极材料摩尔体积之间的固有联系，从而为具有纳米计精度的新型研究提供了能力。使用ESM，可以在相关的长度尺度上研究局部电化学过程，以揭示结构，功能和液压电池性能之间的复杂相互作用。这项工作表明了如何使用ESM来研究分层阴极材料（例如Licoo 2）中的锂离子运输。N.B.N.B.通过其分层结构，锂离子传输和相应的体积变化很大程度上取决于Licoo 2晶粒的晶体学方向。使用ESM，可以鉴定具有增强锂离子动力学的晶粒和晶界。显着性的可再生能源需求日益增长与对当前未按照许多应用所需的性能执行的高级储能技术的需求密切相关。储能系统的功能（例如锂离子电池）基于并最终受到离子流的速率和定位，以不同的长度尺度从原子上的原子到晶粒到接口。在这些长度尺度上理解离子运输过程的根本差距极大地阻碍了当前和未来电池技术的发展。ESM的开发已经打开了以前从未达到的水平来了解锂离子电池的途径。有关用ESM获得的本地锂离子流的独特信息将不可避免地导致电池应用材料开发的突破。了解离子流，材料属性，微结构和缺陷之间的相互作用是电池操作的关键，可用于优化设备属性并了解电池褪色过程中发生的情况。信用研究是作为流体界面反应，结构和运输（第一）中心的一部分，这是一个能源边界研究中心，由美国能源部基本能源科学办公室资助，基础能源科学办公室，奖励编号ERKCC61（N.B.，L.A.，L.A.R.E.G.R.E.G.以及美国能源部基础能源科学办公室的一部分，美国能源部CNMS2010-098和CNMS2010-099（N.B.，S.J。）。还承认亚历山大·冯·洪堡基金会。和D.W.C.感谢NSF Grant CMMI 0856491的支持。“纳米尺度的电化学插入和锂离子电池材料的扩散映射” N。Balke，S。Jesse，A。N. Morozovska，E。E. Eliseev，D。W. Chung，Y。Kim，Y。Kim，L。Adamczyk，R。E. E.García，N。Dudney和S.V.kalinin，nat。纳米技术。5，749-754（2010）。5，749-754（2010）。
AI创新解锁了检测脑癌扩散的非手术方式
在今年早些时候的一项研究中，研究人员发现了可能治疗某些脑转移的药物。但是，要确定哪种患者最终可以从这种方法中受益，医生需要知道癌症是否已扩散到周围的组织中。手术是最常见的解决方案，但对于患者而言，这并不总是可以选择的，尤其是当他们的肿瘤难以获得或健康外科手术的风险过高时。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
使用基于扩散的生成模型
最近，基于条件分数的扩散模型在监督语音增强领域引起了人们的关注，从而产生了最新的性能。但是，这些方法在普遍到看不见的条件时可能会面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种以无监督方式运行的替代方法，利用了扩散模型的生成力量。具体来说，在训练阶段，使用基于得分的扩散模型在短期傅立叶变换（STFT）域中学习了清晰的语音，从而使其无条件地从高斯噪声中产生干净的语音。然后，我们通过与语音信号推理的噪声模型相结合，开发了一种后验采样方法来增强语音的增强。通过迭代期望最大化（EM）方法同时学习噪声参数以及干净的语音估计。据我们所知，这是探索基于扩散的生成模型的第一部作品，用于无监督语音增强，与最近的变异自动编码器（VAE）基于无监督的方法和一种最先进的基于扩散的基于扩散的超级访问方法相比，这表明了有希望的恢复。因此，它在无监督的语音增强中为未来的研究打开了一个新的方向。
一氧化氮作为介导电子转移微生物电化学系统中生物膜形成和扩散的信号分子
微生物电化学系统可应用于生物修复、生物传感和生物能源，是生物、化学和材料科学中一个快速发展的多学科领域。由于这些系统使用活微生物作为生物催化剂，因此了解微生物生理学（即生物膜形成）如何影响这些电化学系统非常重要。具体而言，文献中缺乏评估生物膜对介导电子转移系统中代谢电流输出影响的研究。在本研究中，荚膜红杆菌和假单胞菌 GPo1 被用作模型，它们是通过可扩散的氧化还原介质促进电子转移的非致病菌株。一氧化氮作为一种气态信号分子在生物医学中引起了人们的关注，在亚致死浓度下，其可能会增强或抑制生物膜的形成，具体取决于细菌种类。在荚膜红杆菌中，一氧化氮处理与电流产量增加和生物膜形成改善有关。然而，在 P. putida GPo1 中，一氧化氮处理对应着电流输出的显著降低，以及生物膜的分散。除了强调使用电化学工具来评估一氧化氮在生物膜形成中的影响外，这些发现还表明，基于生物膜的介导电子转移系统受益于增加的电化学输出和增强的细胞粘附，与浮游生物相比，这有望实现更强大的应用。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名非商业性禁止演绎 4.0 许可证 (CC BY- NC-ND，http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 的条款发布，允许在任何媒体中进行非商业性再利用、发布和复制，前提是不对原始作品进行任何形式的更改并正确引用。如需获得商业再利用许可，请发送电子邮件至：permissions@ioppublishing.org。[DOI：10.1149/1945-7111/acc97e]
引用：Baiou Shi.，等人。“纳米悬浮液滴动态扩散的毛细管力计算”。Medicon Engineering Themes 8.2（2025 年）：
图 1：t = 0 时初始模拟配置的正面和顶视图（Pb 原子为灰色；Cu 原子为黄色）。该图为 R 0 = 42 nm 液滴，其中两个 Cu 粒子与 Cu (001) 表面接触，扩散方向沿 x 轴，自由表面法线沿 z 轴，液滴和粒子的圆柱轴均沿 y 轴对齐。模拟单元的周期性重复长度设置为 L x = 300 nm 和 L y = 5 nm。
逐渐下降的免疫力保持无免疫扩散的指数持续时间
扩散过程渗透到人工智能的众多领域，抽象地模拟了网络中信息交换的动态，这些信息交换通常是易变的。一个核心问题是信息在网络中保留多长时间，即生存时间。对于常见的 SIS 过程，对于各种参数，预期生存时间至少是星图上网络规模的超多项式。相比之下，引入临时免疫的 SIRS 过程的预期生存时间在星图上始终最多为多项式，并且仅对于更密集的网络（例如扩展器）才为超多项式。然而，这一结果依赖于完全的临时免疫，而这在实际过程中并不总是存在的。我们引入了 cSIRS 过程，它结合了逐渐下降的免疫力，使得每个时间点的预期免疫力与 SIRS 过程的预期免疫力相同。我们在星图和扩展器上严格研究了 cSIRS 过程的生存时间，并表明其预期生存时间与没有免疫力的 SIS 过程非常相似。这表明，免疫力逐渐下降就等于没有免疫力。
通过Q加权变化策略优化的基于扩散的增强学习
扩散模型在增强学习（RL）方面具有广泛的关注（RL），以表现出强大的表现力和多模式。已经证实，利用扩散策略可以通过克服非峰政策（例如高斯政策）的局限性来显着改善RL算法在连续控制任务中的性能。此外，扩散策略的多模式性还表明了为代理提供增强的勘探能力的潜力。但是，现有的作品主要集中于在离线RL中应用扩散政策，而将其纳入在线RL中的研究较少。由于“良好”样本（动作）不可用，因此无法直接应用于在线RL中的扩散模型的训练目标，称为变异下限。为了将扩散模型与在线RL协调，我们提出了一种基于无模型扩散的新型在线RL算法，称为Q-PRIATION策略优化（QVPO）。具体来说，我们在实践中介绍了Q加权变分损失及其近似实施。值得注意的是，这种损失被证明是政策目标的紧密下限。为了进一步增强扩散策略的勘探能力，我们设计了一个特殊的熵正规化项。与高斯政策不同，扩散政策中的对数可能是无法访问的。因此，此熵项是不平凡的。此外，为了减少扩散政策的巨大差异，我们还通过行动选择制定了有效的行为政策。这可以进一步提高在线交互期间的样本效率。因此，QVPO算法利用了扩散策略的探索能力和多模式，从而阻止了RL代理融合到亚最佳策略。为了验证QVPO的有效性，我们对Mujoco连续控制基准进行了综合实验。最终结果表明，QVPO在累积奖励和样本效率方面都可以达到最先进的表现。我们的官方实施在https://github.com/wadx2019/qvpo/中发布。