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光诱导的电荷分离和DNA自我修复取决于序列方向性和堆叠模式
水性锌离子电池（ZIBS）已发展为具有高安全性，高能量密度和环境友好性的固有性质的促进能量电池系统。1 - 3众所周知，金属Zn阳极具有低氧化还原电位的优势（-0.76 V与标准氢电极（SHE）），高理论能力（820 MA H G -1和5855 MA H CM -3），高兼容性/稳定性/稳定性和富含天然储备。4,5此外，与有机电解质相比，温和的电解质是不可美元的，电导率较高，成本较低。6 - 8尽管ZIB被认为是利用锌金属资源的最有效的方法之一，并且可以以低成本的价格满足对高性能储能设备的不断增长的需求，但缺乏适当的Excelent offelent proctode材料来存储ZN离子的储存量严重限制了ZIBS的进一步发展。9,10
通过机器学习来推进电动汽车的电荷管理：技术评论
摘要随着电动汽车的份额增加，电动汽车暴露于更广泛的驾驶条件（例如极端天气），从而降低了其铭牌等级以下电动汽车的性能和驾驶范围。为了确保客户的信心和支持电动汽车采用率的稳定增长，对电池的准确估算以及通过最佳的充电/放电决定保持电池健康状况至关重要。最近，车辆制造商已开始采用机器学习技术来改善收费管理，以更好地将其车辆的短期（收费状态）和长期（健康状况）绩效提供信息。这篇全面的评论文章探讨了电动汽车中机器学习和电荷管理状态的交集。认识到电荷状态在优化电动汽车性能中的重要性，本文首先要评估传统的收费估计方法。随后，它深入研究了机器学习技术和相关算法对收费管理状态的变革性影响。通过各种案例研究的视角，本文演示了基于机器学习的电荷估计如何使电动汽车能够做出明智的和动态的能源使用决策，提高效率并延长电池寿命。数据可用性，模型解释性和实时处理约束的挑战被认为是对机器学习技术广泛采用的障碍。尽管面临这些挑战，但在收费管理状态下，机器学习的未来前景似乎很有希望，诸如深度学习和强化学习等新兴趋势有望完善收费估计准确性的状态。此外，这项研究阐明了机器学习在提高电动汽车的电荷管理效率和有效性的变化潜力，并提供了关键的见解。机器学习是在电动汽车的充电管理状态下改变游戏的力量，为既环保和高效的智能和自适应车铺平道路。这个不断发展的领域邀请了进一步的研发，使其成为汽车行业中至关重要而令人兴奋的领域。
超快电荷转移级联在混合
摘要：光电半导体设备中的创新是由对如何移动电荷和/或激子（电子 - 孔对）的基本理解驱动的，例如用于做有用工作的指定方向，例如制造燃料或电力。二维（2D）过渡金属二甲化物（TMDCS）和一维半导体的单壁碳纳米管（S-SWCNT）的多样性和可调性和光学性能使它们跨越了跨越HersoIftf的基本量子研究。在这里，我们演示了混合维度2D/1D/2D MOS 2/swcnt/WSE 2杂型词，该杂质可实现超快速光诱导的激发激素离解，然后进行电荷扩散和缓慢的重组。重要的是，相对于MOS 2/SWCNT异质数，异位层的载体产量是两倍，并且还展示了分离电荷克服层间激子结合能的能力，可以从一个TMDC/SWCNT界面扩散到另一个2D/1D界面，从而在COULOMBINDING INDENDINCLING INDEND INDENCE中分散。有趣的是，杂体似乎还可以有效地从SWCNT到WSE 2，这在相同准备的WSE 2 /SWCNT Heterobilayer中未观察到，这表明增加纳米级三层的复杂性可能会改变动态途径。我们的工作提出了“混合维度” TMDC/SWCNT的杂体，这是纳米级异位方面的载体动力学机械研究的有趣模型系统，以及用于高级光电系统中的潜在应用。关键字：过渡金属二分法，电荷转移，异质界，碳纳米管，激子O
电荷域增益在主动短波红外瞄准中的性能优势
摘要。目前，短波红外波段主动瞄准系统的灵敏度受到传统读出集成电路的高读取噪声限制。这一限制阻碍了其他性能权衡，例如源功率、照明波长和时间相干性。在信号读出之前在电荷域中引入增益可以降低读取噪声的影响，使其不再限制性能。为了准备一系列计划中的主动成像现场测试，我们在建模基础上使用两种不同的电荷域增益相机展示了改进的系统性能：电子轰击有源像素传感器 (EBAPS) 和碲化汞镉雪崩光电二极管传感器。我们发现这两种解决方案都可以降低读取噪声，使其中一种适合激光距离选通，但与 EBAPS 相关的高暗电流可能使其在某些情况下不适合连续波成像。这些结果有助于我们了解电荷域增益系统现场测试的预期性能。
自旋和电荷相关性之间的非扰动交织：“吸烟枪”单验交换结果
我们通过对相关电子系统中局部电荷和局部自旋波动之间相互作用的微观机制进行了对几种基本多电子模型的广义现场电荷敏感性的彻底研究，例如Hubbard Atom，Hubbard Atom，Anderson Indrurity模型以及Hubbard模型。通过根据物理上透明的单玻色交换过程来构成数值确定的广义易感性，我们揭示了负责自以为是的多电子扰动扩展的显微机制。特别是，我们明确地确定了对（Matsubara）频率空间（Matsubara）频率空间的对角线条目的显着抑制的起源，以及导致崩溃的异性抗合性的略微增加。对对角线元件的抑制作用直接源自局部磁矩上的电子散射，反映了它们越来越长的寿命以及增强的有效耦合与电子的耦合。取而代之的是，非对角线项的轻微而分散的增强可以主要归因于多体散射过程。由于自旋和电荷扇区之间的强烈交织在近藤温度下部分削弱，这是由于在低频状态下局部磁波的有效自旋 - 纤维化耦合的逐步降低。因此，我们的分析阐明了相互作用的电子问题的不同散射量之间的物理信息的确切机制，并突出了这种相互交织在扰动方案以外的相关电子物理学中所起的关键作用。
研究硅P-i-n光电二极管的电荷载体收集系数†
本文研究了硅P-I-N光二极管中少数荷载载体的收集系数以及某些技术因素对其的影响。已经发现，由于光生荷载体的收集面积随着这些参数的增加而增加，因此少数荷载体的扩散长度和材料的电阻率对收集系数的值有显着影响。还发现，增加光电二极管收集系数的有效方法是确保光电二极管的高阻力区域的厚度等于少数荷载体的扩散长度的总和和空间电荷区域的宽度。研究了掺杂剂浓度对响应性和收集系数的影响。发现，与计算出的数据相反，在实验数据中，收集系数随着磷和硼浓度的浓度而增加，并且杂质的响应率降低，杂质的浓度降低，收集系数的降低是由于杂物的程度降低，而造成较小的范围较小的延伸率，而造成较小的频率延伸的速度延伸，并且频率降低了范围的延伸范围。关键字：硅； photodiode;反应性； tharge tomerclection;屏障容量PAC：61.72。ji，61.72.lk，85.60.dw
硫代锂锂中电荷转运的机理 - 虹膜
摘要：锂邻磷酸锂（Li 3 PS 4）已成为固态电池电池的有前途的候选人，这要归功于其高电导阶段，廉价的组件和较大的电化学稳定性范围。尽管如此，Li 3 PS 4中锂离子转运的显微镜机制远非充分理解，PS 4动力学在电荷运输中的作用仍然存在争议。在这项工作中，我们建立了针对最先进的DFT参考的机器学习潜力（PBESOL，R 2扫描和PBE0），以在Li 3 PS 4（α，α，β和γ）的所有已知阶段（α，α，β和γ）的所有已知阶段解决此问题，以实现大型系统大小和时间尺度。我们讨论了观察到的Li 3 PS 4的超级离子行为的物理来源：PS 4翻转的激活驱动了结构性过渡到高导电阶段，其特征在于Li地点的可用性增加以及锂离子扩散的激活能量的急剧降低。我们还排除了PS 4四面体在先前声称的超级离子阶段中的任何桨轮效应，这些阶段以前声称，由于PS 4 Flips的速率和Li-ion Hops在熔化以下的所有温度下，li-ion扩散。我们最终通过强调了Nernst -Einstein近似值以估计电导率的失败来阐明电荷转运中外部动力学的作用。我们的结果表明，对目标DFT参考有很强的依赖性，而PBE0不仅对电子带隙，而且对β-和α -LI 3 PS 4的电导率提供了最佳的定量一致性。
由LANIO3/LAMNO3超级晶格的接近效应和层间电荷转移引起的分层铁磁结构
摘要：磁接近性诱导的磁性磁性在过去十年中刺激了密集研究。然而，到目前为止，在相关异质结构中LNO层中的磁顺序尚未达成共识。本文报告了（111） - 定向LNO/LAMNO 3（LMO）超级晶格的分层铁磁结构。发现，超级晶格的每个时期都由一个绝缘的LNO间相相（厚度五个单位细胞，〜1.1 nm），一个金属LNO-INNER相位，是一个金属LNO-INNER相，一个导电性LMO-Interflacial相（厚度较差，厚度为3.0.7 nm），以及一个绝缘的LMO-inners nersners-nernernnernernernnernernernnernernernnernernernnernernnernernnernernernnernernernnernernernnernernernnernernnernernernnernernnernernnernernnernernnernernnernernnerners nernernnerners nerners nernernnernerners。所有这四个阶段都是铁磁性的，显示出不同的磁化。MN到Ni Interlayer电荷转移负责层次磁性结构的出现，这可能会在LNO/LMO界面上引起磁相互作用，并在LMO间接层内的双重交换。这项工作表明接近效应是操纵复杂氧化物的磁态和相关特性的有效手段。关键字：LANIO 3，LAMNO 3，接近效应，电荷转移，分层铁磁结构
全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数
传统的冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，自成立以来一直是计算的基础，将处理和内存单元隔离，因此导致众所周知的瓶颈通常被称为“ von noumann瓶颈”。1 - 3由处理和内存单元之间的数据持续穿梭产生的瓶颈不仅会产生大量的能耗，而且对计算速度产生了限制。4,5学术界和工业界正在积极寻求替代计算档案，以维持计算能力的进步，因为摩尔法律的终止以及进一步的晶体管微型化的局限性。6 - 8最有希望的替代方法是神经形态计算，它从人的大脑中吸引了启示，并将加工和记忆整合到统一的实体中。9,10大脑充当中央处理单元，众所周知，信息传播仅消耗约10-20W。11因此，科学家通过开发称为神经形态计算的新原理范式来复制了脑启发的计算，旨在模仿人类大脑中的认知功能。据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。 如图所示 1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如 ，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。 受此启发，Iontronics已成为据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。如图1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。受此启发，Iontronics已成为