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具有超高盐吸附性能的电容去离子系统：从实验室设计到农业应用
电容去离子化是一种新兴的工业用海水淡化技术。电极设计和系统开发方面的最新进展已导致超高盐吸附性能的报道，有利于其在农业水处理中以低成本的潜在应用。在本研究中，我们全面总结了实现超高离子吸附性能的多孔电极设计策略，考虑了实验参数、化学调节的材料特性、氧化还原化学和智能纳米结构等因素，以供未来的电极设计使用。此外，我们努力建立电容去离子化 (CDI) 技术与其在农业领域的适用性之间的关联，特别是专注于水处理，重点是与盐度、硬度和重金属相关的不良离子，以实现无害灌溉。此外，为了确保 CDI 系统在农业中的高效和经济应用，我们对 CDI 成本分析的文献进行了全面概述。通过解决这些方面，我们预计超高盐吸附 CDI 系统在未来的农业应用中将大有可为。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
一种针对SMAD4-SMAD3-DNA复合物的多重时间分辨荧光共振能量转移超高通量筛选分析
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2023 年 7 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.07.15.549169 doi：bioRxiv preprint
具有超高面积能力的持久锌 - 碘电池，并通过镍单原子电催化剂
摘要：锌 - 碘（Zn -i 2）电池对其高能量密度，低成本和固有安全性引起了极大的关注。然而，包括聚二维溶解和穿梭，碘迟发的氧化还原动力学和低电导率的几个挑战限制了它们的实际应用。在此，我们通过将Ni单原子（NISA）均匀分散在分层多孔碳骨架（NISAS-HPC）上，为Zn-I 2电池设计了高效的电催化剂。原位拉曼分析表明，由于Nisas具有显着的电催化活性，因此使用NISAS-HPC显着加速了可溶性聚二维（I 3 - 和I 5 - ）的转化。带有NISAS-HPC/I 2阴极的结果Zn-I 2电池提供了出色的速率能力（在50 C时为121 mAh g-1）和超循环稳定性（在50 c时超过40 000个循环）。即使在11.6 mg cm -2碘以下，Zn -i 2电池仍然表现出令人印象深刻的循环稳定性，其容量保留为93.4％和141 mAh g -1，在10 c.关键字上10 000循环后，关键字：锌 - 碘化物 - 碘磁带，多二维，诸如乘坐，电气效应，电型，电动
超高功率密度道路压电能量收集系统
作者感谢加州能源委员会对本项目的支持，并感谢前项目经理 Prab Sethi 先生在整个项目期间的耐心和周到指导。研究团队还感谢 Kaycee Chang 女士接任该项目并担任项目经理，并在项目最后一年给予宝贵指导。团队还感谢其所在机构的管理部门的支持。大部分工作是由研究生 Cheng Chen 博士和 Amir Sharafi 先生完成的。团队还感谢加州大学默塞德分校机械工程系的本科生在项目期间提供的帮助。他们是 Jason Flores、Ralph Louie Dela Pena、Priscilla Mendoza、Helen Ayala 和 Steven Ortiz-Donato。研究团队对他们对项目的奉献深表感谢。
RFID 低频 高频 超高频
耦合模式 电感 电感 电磁反向散射 工作频率 125kHz – 134kHz 13.56MHz 860MHz – 960MHz 天线线圈 线圈偶极子 最大工作距离可达 1m 附近：可达 1m 近距离：可达 10cm
超高效轫致辐射产生...
高性能激光驱动辐射源是研究高能量密度物质、利用 kJ PW 激光系统进行对产生和中子产生的研究的重点。在这项工作中，我们提出了一种高效方法，在直接激光加速 (DLA) 电子与几毫米厚的高 Z 转换器相互作用时产生超高通量、高能轫致辐射。在中等相对论强度的亚皮秒激光脉冲与用纳秒激光脉冲辐照低密度聚合物泡沫获得的近临界密度长尺度等离子体相互作用时，产生了能量高达 100 MeV 的直接激光加速电子定向束。在实验中，观察到了通过光核反应产生的钽同位素，阈值能量高于 40 MeV。使用 Geant4 Monte Carlo 程序，以测量的电子能量和角分布作为输入参数，对 180 Ta 至 175 Ta 同位素记录产量的轫致辐射谱进行了表征。结果表明，当直接激光加速电子与钽转换器相互作用时，会产生平均光子能量为 18 MeV 的定向轫致辐射，在巨偶极共振（GDR）及以上（≥ 7.5 MeV）的能量范围内每次激光发射会产生 ~2 · 10 11 个光子。这会产生 ~6 × 10 22 sr − 1 · s − 1 的超高光子通量，并将聚焦激光能量转换为高能轫致辐射，转换效率达到创纪录的 2%。
超高效轫致辐射产生...
高性能激光驱动辐射源是研究高能量密度物质、利用 kJ PW 激光系统进行对产生和中子产生的研究的重点。在这项工作中，我们提出了一种高效方法，在直接激光加速 (DLA) 电子与几毫米厚的高 Z 转换器相互作用时产生超高通量、高能轫致辐射。在中等相对论强度的亚皮秒激光脉冲与用纳秒激光脉冲辐照低密度聚合物泡沫获得的近临界密度长尺度等离子体相互作用时，产生了能量高达 100 MeV 的直接激光加速电子定向束。在实验中，观察到了通过光核反应产生的钽同位素，阈值能量高于 40 MeV。使用 Geant4 Monte Carlo 程序，以测量的电子能量和角分布作为输入参数，表征了从 180 Ta 到 175 Ta 的同位素记录产量的轫致辐射谱。结果表明，当直接激光加速电子与钽转换器相互作用时，会产生平均光子能量为 18 MeV 的定向轫致辐射，在巨偶极共振（GDR）及以上（≥ 7.5 MeV）的能量范围内每次激光发射会产生 ~2 · 10 11 个光子。这会产生 ~6 × 10 22 sr − 1 · s − 1 的超高光子通量，并且聚焦激光能量转化为高能轫致辐射的转换效率达到创纪录的 2%。
6G 增强型超高速机器学习
摘要 超可靠低延迟通信（URLLC）作为第五代（5G）和第六代（6G）蜂窝网络的主要通信服务之一，对于支持各种新兴的关键任务应用至关重要。然而，现代移动网络无法满足延迟和可靠性要求，以及其他服务质量（QoS）要求，包括频谱效率、能源效率、容量、抖动、往返延迟、网络覆盖等。为了满足各种URLLC应用的不同QoS要求，机器学习（ML）解决方案有望成为未来6G网络的主流。在本文中，我们首先将6G URLLC愿景分为三种连接特征，包括无处不在的连接、深度连接和全息连接，以及它们对应的独特QoS要求。然后，我们确定了满足这些连接要求的潜在挑战，并研究有前景的ML解决方案，以实现6G URLLC服务的智能连接。我们进一步讨论了如何实现机器学习算法来保证不同 URLLC 场景（包括移动性 URLLC、大规模 URLLC 和宽带 URLLC）的 QoS 要求。最后，我们给出了一个下行 URLLC 信道接入问题的案例研究，分别通过集中式深度强化学习 (CDRL) 和联邦式深度强化学习 (FDRL) 来解决，验证了机器学习对 URLLC 服务的有效性。