1.充电模式 FM5012D 用线性方式对电池进行涓流 / 恒流 / 恒压三段式充电。当电池电压低于 V TRKL 时进行涓流充 电;当电池电压高于 V TRKL 时进行恒流充电;当电池电压接近 V BAT-REG 时进行恒压充电,此时充电电流 开始逐渐减小,当电流减小到 I FULL 时,判断电池已经充饱,芯片终止充电,待电池电压降低到 V RECHG 后进行再次充电 (Recharge) 。 2.充电软启动功能 当开始给电池充电时,芯片会控制充电电流逐渐增大到设定值,避免了瞬间大电流冲击引起的各种 问题。 3.充电电流设定 充电电流由内部电路设定为恒流 600 mA, 涓流充电为 60mA, I FULL 为 90 mA 可编程设置充饱电压为 500 mA, 涓流充电为 50mA , I FULL 为 75 mA 当输入供电不足或芯片温度过高时, I IN-LIM 会下降。 4.充饱电压设定 FM5012D 芯片默认充饱电压值为 4.20V 可编程设置充饱电压值为 4.35V 5.输入过压保护 输入电压过高,超过 V IN-OVP 时,芯片会控制关闭充电和升压输出,防止芯片和负载因为过压而损 坏,输入电压正常后充电恢复,风扇驱动输出 FAN 不恢复。 6.充电限流保护 当芯片 VIN 端口电压低于 4.7V 时,芯片进入 VIN 限流状态,充电电流逐渐减小,直至到零。 SYMBOL PARAMETER CONDITIONS MIN TYP MAX UNITS
这项研究介绍了一种新颖的解决方案,用于设计结构化催化剂,将单件3D打印与单原子催化整合。结构化催化剂在工业过程中广泛使用,因为它们提供了最佳的质量和传热,从而导致更有效地使用催化材料。它们是使用陶瓷或金属物体制备的,然后将其洗净并用催化活性层浸渍。但是,这种方法可能导致后者的粘附问题。通过采用光聚合印刷,稳定而活跃的单原子催化剂直接形成了独立的单件结构材料。本研究中采用的表征方法的电池可以证实催化活性物质的均匀分布和材料的结构完整性。计算流体动力学模拟用于证明结构化体内的动量传递和光分布增强。材料在连续流化的苄醇对苯甲醛的连续光催化氧化中进行了最终评估,这是准备生物质衍生的构建块的相关反应。本文报告的创新方法是生产结构化的单原子催化剂,可以规定传统合成方法的复杂性,可扩展性和效率提高,并突出了3D打印在催化工程中的变革性作用,以革新催化剂的设计。
摘要 - Hyperdementialsional Computing(HD)是一种新兴的脑启发范式,用于机器学习分类任务。它使用简单的操作来操纵超长向量 - 高向量,从而可以快速学习,能源效率,噪声耐受性和高度平行的分布式框架。HD计算在生物信号分类领域显示出很大的希望。本文使用来自MIT-BIH心律失常数据库的数据,介绍了使用HD计算的特定组早产(PVC)BEAT检测。时间,心率变异性(HRV)和光谱特征,最小冗余最大相关性(MRMR)用于对分类进行排名和选择特征。探索了三种编码方法,以将功能映射到HD空间中。HD计算分类器可以达到97.7%精度的PVC BEAT检测准确性,而诸如卷积神经网络(CNN)等更复杂的方法(例如,计算复杂的方法)实现了99.4%。
A -1 DNA 降解 —— 避免核酸酶污染。 电泳缓冲液陈旧 —— 电泳缓冲液多次使用后,离子强度降低, pH 值上升,缓冲能力减弱,从而影响电泳效 果。建议经常更换电泳缓冲液。 所用电泳条件不合适 ——电泳时电压不应超过 10 V/cm ,温度小 于 30 ℃,核查所用电泳缓冲液是否有足够的 缓冲能力和凝胶浓度是否正确。 DNA 上样量过多 ——减少凝胶中 DNA 上样量,建议电泳样 品根据孔的宽度加样。 DNA 样含盐过高 ——电泳前通过乙醇沉淀去除过多的盐。 有蛋白污染 ——电泳前酚抽提去除蛋白。 琼脂糖质量 ——选用高质量的琼脂糖 (TIANGEN 公司 ) 。
2 Massimo Motta 和 Alexandre de Streel,“竞争法中的过高定价:永不言败?”载于瑞典竞争管理局(编),《高价的利与弊》(Lenanders Grafiska 2007)第 14 页。3 David S. Evans、Jorge Padilla,“过高的价格:用经济学来定义可管理的法律规则”(2005)第 1 期《竞争法与经济学杂志》第 97 页。4 Rozeta Karova 和 Marco Botta,“将过高的能源价格视为滥用市场支配地位进行制裁:欧盟委员会和国家竞争管理局是否意见一致?”,载于 Pier Luigi Parcu、Giorgio Monti、Marco Botta(编),《欧盟竞争法中的滥用市场支配地位:新兴趋势》(Edward Elgar Publisher 2017)第 172 页;委员会,《制药行业调查最终报告》,2009 年 7 月 8 日,https://competition-policy.ec.europa.eu/system/files/2022-05/pharmaceutical_sector_inquiry_staff_working_paper_part1.pdf,2024 年 6 月 13 日访问。5 2002 年 12 月 16 日理事会条例 (EC) No 1/2003,关于实施《条约》第 81 条和第 82 条规定的竞争规则 (2003) OJ L1/1, 1-25。 6 欧盟委员会,《竞争总司能源部门调查报告》,SEC(2006) 1724,2007 年 1 月 10 日。7 欧盟委员会向欧洲议会、欧洲理事会、欧洲理事会、欧洲经济和社会委员会以及地区委员会通报——REPowerEU:欧洲联合行动,实现更实惠、更安全和更可持续的能源”COM(2022) 108 final(布鲁塞尔,2022 年 3 月 8 日)。8 欧盟委员会,“能源价格行动和措施”,https://energy.ec.europa.eu/topics/markets-and-consumers/action-and-measures-energy-prices_en,2024 年 6 月 13 日访问。
摘要 - 近年来,高光谱成像已用于几种医疗应用中,以自动诊断不同的疾病。这些图像在识别不同类型的癌症方面表现出良好的性能。在用于分类,机器学习和深度学习技术的方法中,出现了作为处理这些数据的最合适算法。在本文中,我们提出了一种新型的高光谱图像分类体系结构,利用视觉变压器。我们在包含76个皮肤癌图像的真实高光谱数据集上验证了该方法。获得的结果清楚地表明,视觉变换是适合此任务的合适架构。测量结果在虚假负率和处理时间方面都优于最先进的结果。最后,首次在医学高光谱图像上评估注意力机制。