当选国家和国际科学院院士 爱尔兰皇家科学院荣誉院士(2024 年当选) 美国科学与文学院院士(2024 年当选) 澳大利亚科学院通讯院士(2024 年当选) 印度科学院荣誉院士(2023 年当选) 印度国家科学院外籍院士(2023 年当选) 加拿大皇家学会外籍院士(2021 年当选) 海德堡科学院通讯院士(2020 年当选) 中国科学院外籍院士(2017 年当选) 韩国国家科学院荣誉院士(2017 年当选) 韩国国家工程院外籍院士(2017 年当选) 美国国家发明家科学院院士(2015 年当选) 世界科学院院士(2015 年当选) 英国皇家学会外籍院士(2014 年当选)欧洲科学院外籍院士(2013 年当选)英国爱丁堡皇家学会通讯院士(2013 年当选)美国国家科学院院士(2011 年当选)英国皇家工程院国际院士(2009 年当选)美国艺术与科学学院院士(2005 年当选)美国国家工程院院士(2001 年当选)
• LO-LO:动态且跟随负载,此跳闸算法可保护电解器免受最危险事件的影响,这些事件包括膜撕裂和短路。 • 热独立 HI/HIHI:基于单个电池与其相邻电池相比的发热量,此跳闸算法将在任何条件下保护您。 • 绝对 HI/HIHI:传统的固定高跳闸。 • 全局 HI:如果所有电池同时上升。 • 无误跳闸(系统完整性诊断):系统可识别松动的电缆/接触不良与导致电压下降的危险事件之间的差异。因为电池室需要受到保护以防最坏的情况,而不必担心误跳闸。
盐水合物中的热阻和传质阻力是设计过程中面临的最大挑战。盐水合物颗粒和耦合介质之间的高热阻和潜在接触不良会导致盐未被利用(非活性储存)。因此,求解二维热阻和传质方程可实现更有效的设计,例如矩形通道和圆形翅片管几何形状,便于制造和定制。
强烈建议为无线电和 vario 系统使用单独的电源电路。这样做的原因是 varios 消耗 100-200mA 电流,而 TRANSMIT 上的典型无线电消耗 2 AMPS 电流。如果无线电和 varios 共享相同的电源总线,则电路中的任何电阻都会乘以无线电发射时的 2 AMP 电流消耗,而不是 vario 电路的 200mA,从而导致更大的电压降。这会导致您的 vario 在无线电传输期间无法正常工作,特别是在电池电量低的情况下。当然,为获得最佳无线电性能,最好将电源线中的电阻降至最低。不必要电阻的来源包括开关接触不良、保险丝不良、保险丝座不良、电池连接器不良、线规太小以及焊接不良。我们建议使用 18 号或更大的航空电线、电子工业类型的开关(不是汽车开关,因为这些开关有时具有未镀层的黄铜触点,会氧化)和 CANNON 类型的电池锁存连接器。 (4 针 - 针 1 正极,针 4 接地。3 针 - 针 1 正极,针 3 接地。)
复合聚合物陶瓷电解质结合了聚合物和陶瓷的优点,在高能量密度锂金属电池中表现出了巨大的潜力。然而,低离子电导率和与电极的接触不良限制了它们的实际应用。在这项研究中,我们开发了一种高导电性和稳定性的复合电解质,该电解质具有高陶瓷负载量,可用于高能量密度锂金属电池。该电解质通过原位聚合生产,由聚偏氟乙烯/陶瓷基质中的一种名为聚-1,3-二氧戊环的聚合物组成,具有出色的室温离子电导率(1.2 mS cm − 1),并且在 1500 小时内与锂金属具有高稳定性。在 Li|电解质|LiFePO 4 电池中测试时,该电解质在室温下具有出色的循环性能和倍率能力,在 1 C 下 500 次循环后的放电容量为 137 mAh g −1。此外,该电解质不仅表现出 0.76 的高 Li + 迁移数,而且显着降低了与电极的接触电阻(从 157.8 降至 2.1 𝛀)。当在具有高压 LiNi 0.8 Mn 0.1 Co 0.1 O 2 正极的电池中使用时,可实现 140 mAh g −1 的放电容量。这些结果展示了复合聚合物陶瓷电解质在室温固态锂金属电池中的潜力,并提供了设计具有电极兼容界面的高导电性陶瓷内聚合物电解质的策略。
脑机接口 (BMI) 旨在建立生物神经系统与外部机器之间的直接通信通路 [1, 2]。不同类型的神经信号已在各种 BMI 应用中得到展示。脑电图 (EEG) 是 BMI 场景中最常见的电生理信号之一,例如注意力评估 [3]、运动想象 [4]、睡眠分期 [5] 和癫痫发作检测 [6]。然而,EEG 记录过程很容易因无线传输中的数据包丢失、受试者的意外移动或电极接触不良而受到干扰,从而导致信号不完整。一些文献中提出了张量完成方法 (TCM),通过将记录的 EEG 视为多通道张量来执行 EEG 完成 [7–10]。[9] 证明同时张量分解和完成 (STDC) 可以在几种 TCM 中实现更好、更稳健的性能。TCM 家族可以发现多通道信号的低秩表示,可进一步用于信号恢复。然而,TCM 家族依赖于多个脑电图通道,这对于单通道脑电图记录不起作用。序列到序列神经网络是脑电图补全的另一种解决方案。[11] 使用门层自动编码器 (GLAE) 将深度学习引入该领域。GLAE 在普通自动编码器之前添加了一个切换层。切换层在训练期间屏蔽了几个输入点。该模型学会了根据未屏蔽的点来补全屏蔽的点。GLAE 在两个稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 脑电图上实现了 0.02 到 0.05 的 RMSE 水平
Brain/iKon(1 和 2)从失败的固件更新中恢复的过程(版本 1.2 2020 年 8 月 10 日)固件更新失败是非常非常罕见的事件,但可能会发生(例如,如果 Brain/iKon 在更新过程中断电、如果互联网连接在更新过程中断开、如果 PC 在更新过程中崩溃或重置、如果 USB 电缆与 PC 或 Brain/iKon 断开连接、如果 USB 电缆有缺陷且连接器接触不良等)。但不要担心,如果您愿意,并且有大约 5 分钟的时间,肯定可以自行恢复,而无需等待数天更换设备。首先验证您的软件是否是最新版本(软件的下载和更新大约需要 25 秒,但与软件大小成比例。新版本通常更大)。软件更新不会重写 Windows 程序的所有文件,而只会重写更改/更新的文件。如果程序文件因任何原因损坏(硬盘扇区损坏、防病毒软件将其删除或修改为误报、随后安装的另一个程序用同名但不同的文件替换了文件等),解决此类问题的唯一方法是使用 Windows 控制面板的相应功能从 PC 中完全删除软件,从我们的网站下载最新版本并从头开始安装程序(不要使用旧的安装程序)。其他问题可能是由于 USB 电缆错误或有缺陷,其他设备随附的某些电缆仅包含电源线和/或充电线,但没有用于数据传输和接收的电缆。其他设备随附的其他电缆可能质量差和/或有缺陷。当您的故障设备通电时,它可能处于两种不同的状态 A 或 B:A) 红色 LED 固定亮起,这是最简单的情况,表示设备正在运行 Boot Loader 固件等待