XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电膜
当手膜膜遇到皱纹时：视角独立波纹光子晶体
胆固醇液晶（CLC）相。[1] CLC相的最引人注目的特征是由于光的选择性反射，其异常的光旋转功率和结构颜色。[2]结构颜色是光干扰现象的结果，例如由周期性纳米结构引起的Bragg反射和棒状分子的平均折射率。CLC的初始缺口位置可以通过公式λ0= n×p 0表示，其中λ0是初始缺口位置，n是平均折射率，P 0是初始音高长度。[3]自然采用了这种螺旋纳米结构，向花瓣，蝴蝶翅和甲虫的表皮提供各种颜色信息。[4]灵感来自此类天然光子纳米结构，许多研究人员使用光子晶体，等离子体纳米结构和元素制造人造结构颜色。[5]这些天然螺旋纳米结构的实例和人造结构颜色的研究已用于设计具有先进功能的材料，例如在光学传感，伪装和反伪造技术中使用的材料。[6]
在生产膜蒸馏的防染色膜中的2D材料喷涂涂层
带有2D材料的膜表面涂层已显示出用于水处理应用的防婚特性。但是，目前基于真空过滤的合成方法不容易缩放。本研究描述了一种可扩展的方法，可用于涂层膜，包括氧化石墨烯（GO），六边形硝酸氢硼（HBN），二硫化钼（MOS 2）和二硫化钨（WS 2）。使用含氧剂将含有每类2D薄片的异丙基醇溶液喷涂到商业聚偏氟化物（PVDF）上。纳米材料用聚多巴胺（PDA）作为一个可以轻松地集成到可扩展的滚动过程中的方法中的交联。使用扫描电子显微镜，原子力显微镜，接触角，拉伸强度测量和傅立叶转换红外光谱法评估了形态，表面粗糙度，疏水性，机械耐用性和化学组成的变化。在72 h的膜蒸馏（MD）实验中测试了2D纳米材料涂层的膜，并将其与原始的PVDF和PDA/PVDF膜进行了比较。使用高浓度的腐殖酸（150 ppm）和石蜡油（200 ppm）的盐排斥和MD性能稳定性评估，从而模拟了从油气萃取中模拟简单的有机废水。通量下降比以每小时渗透率损失百分比（％/h）来衡量，以便将来与不同的实验时间进行比较。所有膜的盐分排斥很高（> 99.9％）。原始的PVDF膜在10小时后因结垢而导致孔隙润湿失败，而PDA/PVDF膜的通量下降率最大（0.3％/小时）。涂有GO和HBN的膜的通量下降比较低（分别为0.0021±0.005和0.028±0.01％/h）。Go涂层的膜是唯一能够治疗含有表面活性剂和含有污垢的饲料的膜类型。改进的性能归因于表面粗糙度和疏水性的降低，这降低了污垢表面上的污垢吸附。这项工作显示了一种可延展的可扩展方法来克服MD中的犯规限制。
用于阴离子交换膜燃料电池的氟化聚（芳基哌啶）膜
阴离子交换膜燃料电池 (AEMFC) 是质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的一种经济高效的替代品。高性能耐用的 AEMFC 的开发需要高导电性和坚固的阴离子交换膜 (AEM)。然而，AEM 通常在导电性和尺寸稳定性之间表现出权衡。本文报道了一种氟化策略，用于在聚（芳基哌啶）AEM 中创建相分离的形态结构。高度疏水的全氟烷基侧链增强了相分离，从而构建了用于阴离子传输的互连亲水通道。因此，这些氟化 PAP (FPAP) AEM 同时具有高电导率（80°C 时 > 150 mS cm − 1）和高尺寸稳定性（80°C 时溶胀率 < 20%）、优异的机械性能（拉伸强度 > 80 MPa 和断裂伸长率 > 40%）和化学稳定性（80°C 时在 3 m KOH 中 > 2000 小时）。使用本 FPAP AEM 的具有非贵重 Co-Mn 尖晶石阴极的 AEMFC 实现了 1.31 W cm − 2 的出色峰值功率密度。在 0.2 A cm − 2 的恒定电流密度下，AEM 在燃料电池运行 500 小时后保持稳定。
电池 - ENEA-IRIS 开放档案
摘要：本文研究了电纺纳米纤维膜作为锂电池隔膜的应用。采用受实验设计启发的组合方法生产了由聚丙烯腈-聚己内酯混合物组成的膜，以确定工艺参数与微观结构特性之间的关系。通过扫描电子显微镜测量厚度和纤维分布，表征了非织造纤维垫的微观结构。还跟踪了膜沉积过程中的温度和相对湿度，以将其纳入统计分析并强调它们对所得膜性能的影响。将膜浸泡在电解质中后，通过电化学阻抗谱对膜进行功能评估，以测量离子传输特性。所有隔膜的比电导率均高于 1.5 × 10 − 3 S。当膜用作内部组装纽扣电池中的实际隔膜时，还评估了电化学性能，将浸有电解质的膜堆叠在锂阳极和 LiFePO 4 基阴极之间。其中，PAN/PCL 50:50 表现出优异的循环稳定性，初始容量高达 150 mAhg − 1，库仑效率为 99.6%。
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。
factive®320mg膜涂层片
肌腱病和肌腱破裂：包括fastive在内的氟喹诺酮与所有年龄段的肌腱炎和肌腱破裂的风险增加有关。这种不良反应最常涉及跟腱，而跟腱破裂可能需要手术修复。肌腱炎和肌腱破裂（肩部），手，二头肌，拇指和其他肌腱部位也已被报道。在服用皮质类固醇药物的患者以及肾脏，心脏或肺移植术的患者中，通常60岁以上的老年患者患有氟喹诺酮相关肌腱炎和肌腱破裂的风险进一步增加。除了年龄和皮质类固醇使用外，还可能独立增加肌腱破裂的风险包括剧烈的身体活动，肾衰竭以及先前的肌腱疾病，例如类风湿关节炎。肌腱炎和肌腱破裂也发生在服用没有上述危险因素的氟喹诺酮类药物中。肌腱破裂可能在治疗完成期间或之后发生；据报道，在完成治疗后长达几个月发生的病例已有报道。的情况。应建议患者以肌腱炎或肌腱破裂的第一个迹象休息，并联系其医疗保健提供者，以改用非喹诺酮抗菌药物。
隔离膜的隔离部分缺失
隔膜膜是大脑中重要的薄膜结构，可将侧心室前角分开，对于维持脑解剖学和功能至关重要。在这里，我们描述了一个38岁的男性，有20年的癫痫发作，每年发生约三到四次，每集持续30分钟至一小时，他们在三天前又有了最近的癫痫发作。大脑的磁共振成像（MRI）显示出其后部缺乏隔膜颗粒状，两个侧心心室的轻度突出和肉质的异常疗程，导致诊断为隔离膜的部分缺乏。该病例强调了全面神经影像在检测结构性脑异常中的重要性，这对于有效的诊断，管理和改善患者结果至关重要，尤其是在长期存在的癫痫发作障碍中。
电磁材料和跨膜的路线图
Tie Jun Cui 1 , Shuang Zhang 2 , Andrea Alù 3 , Martin Wegener 4 , Sir John Pendry 5 , Jie Luo 6 , Yun Lai 7 , Zuojia Wang 8 , Xiao Lin 8 , Hongsheng Chen 8 , Ping Chen 7 , Rui-Xin Wu 7 , Yuhang Yin 9 , Pengfei Zhao 9 , Huanyang Chen 9 , Yue Li 10 , Ziheng Zhou 10 , Nadar Engheta 11 , Viktar Asadchy 12 , Constantin Simovski 13 , Sergei Tretyakov 13 , Biao Yang 14 , Sawyer D. Campbell 15 , Yang Hao 16 , Douglas H. Werner 15 , Shulin Sun 17 , Lei Zhou 17 , Su Xu 18 , Hong-Bo Sun 10 , Zhou Zhou 19 , Zile Li 19 , Guoxing Zheng 19 , Xianzhong Chen 20 , Tao Li 7 , Shining Zhu 7 , Junxiao Zhou 21 , Junxiang Zhao 21 , Zhaowei Liu 21 , Yuchao Zhang 22 , Qiming Zhang 22 , Min Gu 22 , Shumin Xiao 23 , Yongmin Liu 24 , Xianzhe Zhang 24 , Yutao Tang 25 , Guixin Li 25 , Thomas Zentgraf 26 , Kirill Koshelev 27, Yuri Kivshar 28 , Xin Li 29 , Trevon Badloe 30 , Lingling Huang 29 , Junsuk Rho 30 , Shuming Wang 7 , Din Ping Tsai 31 , A. Yu.Bykov 32 , A.V.Krasavin 32 , A.V.Zayats 32 , Cormac McDonnell 33 , Tal Ellenbogen 33 , Xiangang Luo 34 , Mingbo Pu 34 , Francisco J. Garcia-Vidal 35 , Liangliang Liu 36 , Zhuo Li 36 , Wenxuan Tang 1 , Hui Feng Ma 1 , Jingjing Zhang 1 , Yu Luo 37 , Xuanru Zhang 1 , Hao Chi Zhang 1 , Pei Hang He 1 , Le Peng Zhang 1 , Xiang Wan 1 , Haotian Wu 1 , Shuo Liu 1 , Wei Xiang Jiang 1 , Xin Ge Zhang 1 , Cheng-Wei Qiu 38 , Qian Ma 1 , Che Liu 1 , Long Li 39 , Jiaqi Han 39 , Lianlin Li 40 , Michele Cotrufo 3 , C. Caloz 41 , Z.-L. Deck-Léger 41 , A. Bahrami 41 , O. Céspedes 41 , E. Galiffi 3,5 , P. A. Huidobro 42 , Qiang Cheng 1 , Jun Yan Dai 1 , Jun Cheng Ke 1 , Lei Zhang 1 , Vincenzo Galdi 43 , Marco Di Renzo 44 1 - Southeast University, Nanjing 210096, China 2 - The University of Hong Kong, China 3 - City University of New York, United States of America 4 - Karlsruhe Institute of Technology, Germany 5 - Imperial College London, United Kingdom 6 - Soochow University, China 7 - Nanjing University, China 8 - Zhejiang University, China