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盐水电解电池与普通电解电池性能比较
电能用于驱动由电化学电池组成的电解电池中的非自发氧化还原反应。经常使用通过电解分解化合物的过程，它源于希腊语 lysis，意思是分解。电解池由电解质、两个电极（一个阴极和一个阳极）和其他三个组件组成。通常使用水或其他溶剂来制作电解质，电解质是一种含有溶解离子的溶液。本研究的目的是使用各种电解液、盐水浓度以及燃料电池和电极的集成来测试、分析和构建电解电池。该研究旨在进行实验，并依靠描述性分析来对其进行评估。设计重点是寻找电极（仅限于锌、铜和铝（汽水罐）、不同电解质、燃料电池连接类型和不同浓度盐溶液）的最佳组合，以提供最佳能量输出。根据收集和分析的数据，锌铜电极每电池产生的平均电压为 0.705 V。盐水电解质根据其成本效益产生最有效的结果。当盐溶液浓度为 30% 时，可实现最佳电压输出，燃料电池在串联时性能最佳。使用此参数构建了 20 个燃料电池，可在没有任何负载的情况下产生 14.10 V。当连接到具有 12V 电源的直流照明负载时，电压为 7.57 V，电流为 1.1 A。关键词：电极、电解池、电解、氧化还原反应
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
采用硼基陶瓷材料的微通道热沉性能比较
摘要：微通道热沉在从不同电子设备的小表面积上去除大量热流方面起着至关重要的作用。近年来，电子设备的快速发展要求这些热沉得到更大程度的改进。在这方面，选择合适的热沉基板材料至关重要。本文采用数值方法比较了三种硼基超高温陶瓷材料（ZrB 2 、TiB 2 和 HfB 2 ）作为微通道热沉基板材料的效果。利用有限体积法分析了流体流动和传热。结果表明，对于任何材料，在 3.6MWm -2 时热源的最高温度不超过 355K。结果还表明，HfB 2 和 TiB 2 比 ZrB 2 更适合用作基板材料。通过在热源处施加 3.6 MWm -2 热通量，在具有基底材料 HfB 2 的散热器中获得的最大表面传热系数为 175.2 KWm -2 K -1。
为什么人工智能比我们想象的更难
休伯特·德雷福斯：“第一步谬误是声称，自从我们第一次研究计算机智能以来，我们一直在一个连续体上缓慢前进，而人工智能是这个连续体的终点，因此，我们程序中的任何改进，无论多么微不足道，都算作进步……事实上，在假定的稳步渐进的连续体中存在着不连续性。这个意想不到的障碍被称为常识问题。”
QD-SOA的性能比较，QW-SOA，散装...
1。介绍解决对短期范围内域内和纳特纳德式容量的需求不断增长，具有较高敏感性和波长施用多路复用（WDM）的连贯收发器被视为增加总体容量并达到总体能力的关键候选者[1，2]。O波段传输的距离和接收灵敏度受到更高的光纤衰减因子的限制，而WDM系统会引入更多的被动损失，例如多路复用器。使用O波段中的光放大器允许更长的触手可及，并使高通道计数配置可部署[3]。但是，在O波段中，尚不清楚放大技术的选择，尤其是在连贯的传输领域内。半导体光放大器（SOA）已经被探索以进行强度调制和直接检测（IM/DD）系统，作为在接收器端提供足够信号功率的一种方式[4]。然而，已知大量SOA表现出高噪声图并产生非线性失真，这阻碍了它们用于光学信号扩增的使用。此外，SOA通常会诱发信号chirp，从而使连贯的信号更加降低。量子点（QD）技术的进步允许与量子孔（QW）和散装对应物相比，QD SOA会产生较低的失真和chirp [5]。这很重要，因为SOA是O波段数据中心间接连接空间的良好候选者，因为它们的占地面积较小，功耗较小，而较小的功耗比掺杂的纤维纤维放大器（PDFA），并且最重要的是，它们可以集成到光子集成电路中（PIC）。2。尽管如此，不同SOA技术提供的总体性能和非线性增益动力学尚未进行测试和比较，并在IM/DD和相干调制的情况下，以建立下一代图片所需的高波特速率与纤维放大器进行比较。这项经验研究对于简化了一定的系统拓扑（调制格式，波特率等）的放大器选择很重要。因此，在这一贡献中，我们首先考虑了QD，QW和BOLK SOA的比较，即考虑两个关键的表现参数，这些参数会影响波形振幅和相位，即增加恢复时间（GRT）和线宽增强因子（亨利或α -Factor）。接下来，重要的是，我们通过研究依赖于这种放大器和PDFA的IM/DD和相干系统的BER性能，将分析扩展到O波段的高速系统领域。我们在第3节中通过实验证明，QD-SOA以高波德速率和IM/DD的PDFA和其他SOA的表现高，并且能够扩大多-TBPS WDM系统。SOA在本节中的表征，我们比较了具有相似属性的散装和QW-Soas（Inphenix ip- sad1301）以及来自Innolume的QD-SOA中的一些相关特征。主要结果总结在图中1 a）。它们与文献得出的“典型”值相辅相成。公平的比较需要从饱和度中运行所有SOA。否则，较低的饱和功率SOA将遭受添加的非线性失真。图相应的饱和功率如图1 b）描绘了该参数，该参数是（CW）输入功率在SOA中的函数。1 a）（第一列）。QD-SOA表现出较高的输入饱和功率（3dB增益降低），P坐在。所有的肥皂都在其最大增益点偏见。测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。 SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。 因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。 图的第3列 1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。 除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。 QD-SOA展示测量α因子对于IM/DD系统中CHIRP诱导的脉冲扩大以及相干系统中不需要的相位调制诱导的星座变形很重要。SOA的此参数以简单的方式将活动层折射率的变化与载体密度变化响应材料增益的变化有关。因此，对于传输应用，α因子的低值是理想的。图1 a）显示了所有SOA的测得的α因子。除了散装SOA（显示出比预测的α因子低的SOA）之外，它们落在预期范围内，如第2列（摘自文献）所示。QD-SOA展示
非对称自共源共栅和分级通道 SOI nMOSFET 中跨电容的模拟性能比较
区域（对应于 MS 晶体管）电子密度从反转开始并经历耗尽，当它到达轻掺杂区域时，电子密度变为反转。因此，A-SC 上的电子密度行为（从反转到耗尽再回到反转）发生在每个晶体管上，而 GC 发生在整个器件长度上。这解释了 A-SC 器件上的凸起如此突出的原因。
机器学习算法在糖尿病疾病预测中的性能比较
摘要：近年来，随着技术的发展，机器学习已广泛应用于医学领域。机器学习也是一个用于诊断糖尿病并帮助专家做出决策的领域。糖尿病是一种终身疾病，在世界各地和我国都很常见。本研究的主要目的是使用不同的机器学习分类算法进行早期诊断糖尿病。本研究的另一个目的是比较所使用的机器学习模型的成功率。早期诊断糖尿病可以过上健康正常的生活。在此背景下，人们尝试在皮马印第安人糖尿病数据集上使用机器学习技术决策树、随机森林、K-最近邻和支持向量机分类器进行早期诊断糖尿病。该数据集包括 9 个特征和 768 个样本。使用准确度、精确度、召回率、F1 分数和 AUC 指标对分类器的成功率进行评估。随机森林的准确率为 80%，效果最好。本文旨在研究不同机器学习技术的使用、糖尿病数据诊断能力、女性糖尿病患者的糖尿病诊断以及机器学习技术性能比较之间的关联。讨论了理论和实践的意义。在本研究中，使用与文献中使用的分类算法不同的算法进行了比较，并为该领域的文献做出了贡献。关键词：糖尿病疾病；机器学习；分类；随机森林
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
引文：Huang, G., & Wang, S. (2023)。人工智能比人类更有说服力吗？一项荟萃分析。传播学杂志。https://do
1 本元分析研究中的感知是指对来源、信息和互动的感知。2 Sundar 和 Lee (2022) 的原始类型学包括四个类别：创作者、策展人、对话者和合著者。合著者类别涉及人工智能和人类作者之间的合作（例如自动完成）。本研究比较了人工智能和人类在独立履行沟通者角色时的说服力。合著者类别是
为什么策略滞后可能比您认为的短
3参见Christopher J. Waller（2022），“ 2021年货币政策的思考”，在2022年5月6日，加利福尼亚州斯坦福市的2022年胡佛机构货币货币会议上发表的演讲，https：//wwwww.federalreserve.gov/newsevents/newsevents/newsevents/speech/speech/wwaller2022020206a.htm。 4联邦经济学家最近的分析表明，政策的公告实际上导致货币政策滞后缩短。 参见Taeyoung Doh和Andrew T. Foerster（2022），“货币政策传播的滞后缩短了吗？”堪萨斯城的美联储银行，经济公告，12月21日，https：//www.kansascityfed.org/research/economic-bulletin/have-lags-in-monetary-policy-policy-promans-short-shortened/。 。3参见Christopher J. Waller（2022），“ 2021年货币政策的思考”，在2022年5月6日，加利福尼亚州斯坦福市的2022年胡佛机构货币货币会议上发表的演讲，https：//wwwww.federalreserve.gov/newsevents/newsevents/newsevents/speech/speech/wwaller2022020206a.htm。4联邦经济学家最近的分析表明，政策的公告实际上导致货币政策滞后缩短。参见Taeyoung Doh和Andrew T. Foerster（2022），“货币政策传播的滞后缩短了吗？”堪萨斯城的美联储银行，经济公告，12月21日，https：//www.kansascityfed.org/research/economic-bulletin/have-lags-in-monetary-policy-policy-promans-short-shortened/。。