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基于Co3O4-RGO材料的改性隔膜制备及其在锂硫电池 ...
近年来，由于能源短缺和环境污染，低成本，高能量密度和环保特征的锂硫电池（LSB）引起了广泛的关注。然而，由锂多硫化物（Lips）引起的班车效应大大降低了LSB的cy效和寿命。为了解决此问题，我们通过一步热液方法设计了一个CO 3 O 4 -RGO复合材料，该方法用于修改聚丙烯（PP）分离器。CO 3 O 4 -RGO复合材料具有较高的电子电导率和吸附性能，可提供电子传输的通道并有效抑制嘴唇的班车。用CO 3 O 4 -RGO-PP分离器组装的锂硫电池具有令人满意的特定能力。在0.1 c时，第一个散落能力达到1365.8 mAh·g -1，并且在100个周期后，放电能力保持在1243.9 mAh·g -1。在0.5°C时350个循环后，放电能力为1073.9 mAh·g -1，每个周期的平均容量衰减率为0.0338％。这些结果表明CO 3 O 4 -RGO- PP分离器将在高性能LSB中具有良好的应用前景。
锂离子电池的淋巴结半阳极
拓扑量子材料由于其本质上具有高的电子电导率而针对缺陷或杂质的扰动而具有阳极材料的显着潜力。在这项工作中，我们利用了群 - 智能结构搜索方法和第一个原理计算的组合来预测Ben Monolayer的全球最小值，这表明它是一个有希望的Nodal-Line半线阳极，用于Li-ion电池。ben Anode的特定能力为3489 mAh/g，平均开路电压为0.15 V，导致9681 MWH/g的超高能量密度为9681 MWH/g（参考标准氢电极电势）。此能量密度代表所有二维（2D）拓扑量子阳极中最高的，并且超过了当前最著名的锂离子电池2D阳极材料。进一步，Ben单层中空缺的形成诱导了独特的“自兴趣”效应，从而促进了高电子电导率。此外，Ben单层表现出0.30 eV的扩散能屏障，用于锂离子迁移，在静电过程中的小规模面积扩张为0.96％，并且具有与接触的电解质的优秀润湿性。
建筑物的体现碳排放
许多研究检查了认知健康的老年人以及患有轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）的执行功能（EF）的能力。当前，没有用于测试特定EFS的标准接受协议；因此，研究人员使用了他们的首选工具，这导致了整个研究特定能力的下降评估的差异。因此，对于评估EF下降的最敏感测试，需要指导。对2000年至2022年之间发表的最新文献进行了评估评估健康健康的老年人和MCI和AD的个人的EF研究。重点放在EF的双重任务，抑制，转移或切换以及工作内存更新。审查了许多任务及其结果。特别重要的是，适用于同一参与者的任务的结果存在差异。这些各种EF评估工具表明，由于衰老过程和神经退行性条件（例如MCI和AD），有效地识别EF能力下降的差异。本综述在使用特定人群中的特定EF任务（包括任务需求和刺激因素）以及比较整个研究中的分支结果时都需要考虑各种因素。
控制器 - 外围架构和昂贵的
复杂行为得到了多个大脑区域的协调支持。5大脑区域如何协调不存在的寄生？我们提出的坐标6是通过控制器 - 外围结构来实现的，其中外围设备（例如7腹视觉流）旨在向其控制器（例如8海马和前额叶皮质）提供所需的输入，同时花费最小的资源。我们9在此框架内开发了一个正式模型，以解决多个大脑10区域如何协调从几个示例图像中的快速学习。11个模型捕获了控制器中的高级活性如何以13平行于脑测量的方式影响其精度和稀疏性。特别是，在支持控制器平滑操作所需的范围内，外围编码的视觉信息14。15通过梯度下降优化的替代模型不论建筑16的约束都无法解释人类的行为或大脑反应，并且，对标准深度学习方法进行了典型的17级，是不稳定的逐审学习者。18虽然先前的工作提供了特定能力的帐户，例如感知，19个注意力和学习，但控制器 - 外围方法是迈向朝着20种关于多个教师如何协调的下一代问题迈出的一步。21
连接大脑和认知：学习困难者发展样本中大脑结构协方差和一般智力的多层网络分析
摘要：网络分析方法在其他领域（如系统神经科学）中无处不在，最近已用于测试心理学中的网络理论，包括智力研究。智力的网络或互利共生理论提出，认知能力（例如词汇或记忆等特定能力）之间的统计关联源于它们在整个发展过程中的因果关系。在本研究中，我们使用认知能力和大脑结构协方差（灰质和白质）的网络模型（特别是 LASSO）来同时模拟大脑-行为关系，这些关系对于一个大型（行为，N = 805；皮质体积，N = 246；分数各向异性，N = 165）发育期（年龄 5-18）学习困难者群体（CALM）的一般智力至关重要。我们发现，我们的认知、神经和多层网络中普遍存在着大多数正向、小范围的偏相关。此外，通过利用社区检测（Walktrap 算法）和计算节点中心性（绝对强度和桥接强度），我们发现了趋同证据，表明认知和神经节点的子集在大脑和行为之间起着中介作用。我们讨论了未来研究的意义和可能途径。
电解质在稳定硬碳作为长周期寿命的可充电钠离子电池
硬碳（HC）是网格级钠离子电池（NIB）的有吸引力的阳极材料，这是由于碳的广泛可用性，其高特定能力和低电化学工作潜力。然而，需要解决第一周期库仑的效率和较差的HC的问题，以使其成为NIB的实用长期解决方案。这些缺点似乎是电解质依赖性的，因为与碳酸盐电解质相比，基于醚的电解质可以在很大程度上改善性能。对这些性能差异背后机制的解释对于高度可逆的钠储存的合理设计至关重要。结合气相色谱，拉曼光谱，低温传递电子显微镜和X射线光电子光谱，这项工作表明，固体电解质中相（SEI）是基于乙醚和碳酸电解质之间的关键不同，这确定了电荷转移Kinetics和parasitic反应的范围。尽管两个电解质都没有在HC散装结构中储存的残留钠，但基于醚的电解液形成的均匀和共形SEI可以提高循环的效率和速率性能。这些发现突出显示了通过界面工程使用HC阳极实现长寿命级笔尖的途径。
3月17日至20日，2025年
有一个巨大的全球开发和制造现代硅的推动力：用于锂离子电池的碳纳米复合材料（SI：C）。美国有少数公司（例如Sila，第14组等。），在欧洲以及中国的70多家公司开发和/或制造此类材料。为什么会发生这种情况？在本讲座中，我将描述现代Si：C材料的结构和特性，并显示它们与早期替代方案相比如此吸引人。最好的材料显示出在2000 mAh/g附近的特定能力，第一个周期的效率接近90％，在电荷释放循环期间几乎不可逆转的肿胀以及与CMC/SBR（例如CMC/SBR）的兼容性。最好的材料可以与常见电解质添加剂的典型锂离子电池电解质一起使用。，我们将显示含有20％和50％的锂离子袋细胞的结果，而Si：c（Balance Graphite）的重量已经达到了令人印象深刻的循环寿命。能量密度在“仅石墨”细胞上的增加非常重要。我们已经测试的所有SI：C材料都显示出较大的可逆体积变化，这意味着在细胞设计中必须特别注意。
![用篡改...arxiv：2405.14199v1 [cs.ro] 2024年5月23日](/simg/a\a3791911b4364336e375697e3fddc04f9c4c3ae7.webp)
用篡改...arxiv：2405.14199v1 [cs.ro] 2024年5月23日
从演示中学习（LFD）可以是通过使“学生”代理人从最有经验的“老师”代理商的演示中学习，而不是同时培训他们的政策，从而是一种用类似代理培训系统的有效方法。但是，当代理能力存在差异时，例如发散的执行力或关节角度约束时，天真地复制了符合学生能力的范围的示例，可以限制有效的学习。我们提出了一个专门针对教师和学生代理人之间异质性挑战的教师学习框架。我们的框架是基于“惊喜”的概念，其灵感来自于其在稀疏奖励环境中探索激励中的应用。感到惊讶，以使教师能够检测并适应自身与学生之间的差异。通过重点关注对环境的惊喜，同时最大程度地减少了学生对示威活动的惊喜，教师代理人可以有效地根据学生的特定能力和约束来量身定制演示。我们通过在稀疏回报环境中证明学生在控制任务中的学习中的改进来验证我们的方法。关键字：从示范，惊喜，异质代理人，教学代理人中学习
结论和未来方向
神经退行性疾病一直在席卷世界，因为现代医学有助于全球寿命的增加。Hericium Erinaceus，也称为狮子蘑菇，在全球范围内被食用为食品和药物。H. Erinaceus居住在牙齿真菌集团中，原产于亚洲，欧洲和北美。的研究表明，艾米纳河（H. erinaceus）的消费有很多好处，从缓解焦虑和抑郁症到延迟和保护有害神经退行性疾病（如痴呆症和阿尔茨海默氏症）。狮子的鬃毛蘑菇被认为含有多糖，erinacines，sericenones，类固醇，生物碱和内酯。 该项目是为了测试H. erinaceus的许多有趣功能，并确定蘑菇的哪些孤立成分有助于其特定能力。 首先，该团队创建了4种粗乙醇天然产品提取物，并在原发性新生儿幼崽神经元以及IPSC诱导的人类神经元上进行了测试。 将4个分数用于测定法，以通过高含量和发光分析进行分析。 高含量读取器为我们提供了有关每个孔的有效神经元计数的数据，每孔的总神经突，每个孔的总神经突长度以及每个神经元的总神经突数。 发光分析为我们提供了类似于与自闭症相关的BDNF或异源基因表达模式类似的表达数据。 从那里进行了组合RF+，以完成以浓度响应格式将蘑菇组件的分离。狮子的鬃毛蘑菇被认为含有多糖，erinacines，sericenones，类固醇，生物碱和内酯。该项目是为了测试H. erinaceus的许多有趣功能，并确定蘑菇的哪些孤立成分有助于其特定能力。首先，该团队创建了4种粗乙醇天然产品提取物，并在原发性新生儿幼崽神经元以及IPSC诱导的人类神经元上进行了测试。将4个分数用于测定法，以通过高含量和发光分析进行分析。高含量读取器为我们提供了有关每个孔的有效神经元计数的数据，每孔的总神经突，每个孔的总神经突长度以及每个神经元的总神经突数。发光分析为我们提供了类似于与自闭症相关的BDNF或异源基因表达模式类似的表达数据。从那里进行了组合RF+，以完成以浓度响应格式将蘑菇组件的分离。完全将60个馏分鉴定为H. erinaceus的活性制剂，并使用LC-MS进行分析。将60个分数用于同一测定法，并通过高含量分析进行监测。所有过程和结果的结果如下所示。
全身能力和以任务为导向创新政策的能力：一个新颖的框架和对巴西INOVA计划的案例研究
本文开发并应用了一个新颖的系统框架来分析成功以任务为导向的创新政策所需的能力和能力。框架确定了六个关键维度，其中结构能力和动态能力都必须保持一致：国家，技术管理，政策，科学技术，工业和需求维度。我们通过对巴西INOVA计划的解释性案例研究，特别是比较PAISS工业（Bioethanol）和Inova Petro（石油和天然气）子程序员的解释性案例研究，证明了特定能力和能力如何促进政策结果。尽管Paiss Industrial的成功源于各个方面的紧密一致性以及有效地动员了现有能力，但由于技术要求和行业能力之间的不对对准，Inova Petro仍在努力，尽管有实质性的资源，因此，加上有限的市场成型机制。分析表明，成功的以任务为导向的政策不仅需要个人能力和能力，还需要在所有维度上的系统一致性和有效的动员。此外，复杂的设计和实施功能在将能力转化为影响方面至关重要，尤其是在以前的经验基础上。这些发现对政策设计具有重要意义，表明面向任务的政策应考虑现有的能力和能力，同时作为通过实施开发新的工具的工具。