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海上风电
中国已经降低了温室气体排放增长速度，部分原因是由于对陆上风电的大量投资。相比之下，对海上风电的投资一直很小，直到最近才开始受到成本观念的限制。本文使用同化气象数据来评估中国未来的海上风电潜力。对省级的分析表明，总潜在风电资源是目前沿海地区电力需求的 5.4 倍。最近欧洲和美国市场的经验表明，中国可以利用潜在的海上资源，在高成本情况下以具有成本竞争力的方式提供 1148.3 TWh 的能源，在低成本情况下提供 6383.4 TWh 的能源，相当于 2020 年后沿海地区能源总需求的 36% 至 200%。分析强调了海上风电将给中国带来显著的益处，有望大幅减少温室气体排放，同时改善空气质量。
国际原子能机构小型模块堆平台 2023 年年度报告
小型模块堆平台实施团队由来自原子能机构各部门和办公室各相关科室的一名成员组成，负责向总干事汇报与小型模块堆及其应用相关的项目或活动。团队成员和贡献者均为主题专家，应全面了解原子能机构在支持成员国对小型模块堆及其应用的兴趣方面的作用，并充分熟悉原子能机构现有的规划、实施和协调此类活动的机制。团队的工作以全体会议形式组织，并通过根据需要设立的特设专题工作组进行。
VERA-Grizzly 堆芯外计算：瓦茨巴机组 1 号循环 1-2
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府、其任何机构及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，亦不保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或偏爱。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
德国鱼雷和微型潜艇用原电池的发展，
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池，这些电池可以做得很小，由于 Mg-C 电池具有高电流容量，现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而，由于外壳盖中的电流引出困难，导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池，其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上，该管同时用于承载电解质。均匀的
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。