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郭佳博士、陈睿教授和幸贵川教授为本论文的通讯作者,第一作者为IAPME中心博士生俞宣池。该研究得到澳门特别行政区科学技术发展基金(档案编号:FDCT-0082/2021/A2、0010/2022/AMJ、006/2022/ALC)、澳大研究基金(档案编号:MYRG2022-00241-IAPME、MYRG-CRG2022-00009-FHS)、五邑大学研究基金(EF38/IAPME-XGC/2022/WYU)、国家自然科学基金(61935017、62175268)和深圳市科技创新委员会(项目编号:JCYJ20220530113015035、JCYJ20210324120204011、KQTD2015071710313656)的支持。
DOI:https://dx.doi.org/10.30919/es8d588 纤维素/碳纳米管复合柔性电极在超级电容器中的研究进展 孙哲1 齐厚娟1 陈曼慧1 郭斯通1 黄占华1,* Srihari Maganti2 Vignesh Murugadoss3 黄米娜2,3 郭占虎2,* 摘要 如今,对可穿戴、便携、可折叠的小型电子产品和人机交互界面设备的需求日益增加。因此,超级电容器由于其能量/功率密度高、充放电过程快、循环寿命长等优点,作为储能装置得到了广泛的研究。其中柔性电极材料是提升超级电容器性能的关键成分。纤维素作为一种天然柔性材料,具有成本低、来源广泛、可再生、机械性能强等特点,被用作电极的柔性基底或模板。为了提高纤维素基柔性电极的导电性和优异的电化学性能,将具有高导电性、良好的热稳定性和化学稳定性以及独特内部结构的碳纳米管(CNT)集成到纤维素基柔性电极中,制备出具有高能量/功率密度和长循环寿命性能的柔性超级电容器用纤维素/CNT基柔性电极。本文主要针对纤维素/CNT进行综述,着重总结了用于超级电容器的纤维素/CNT基复合柔性电极的组成、制备和机理,并讨论了纤维素/CNT基复合柔性电极目前面临的挑战和前景。
硕士研究生(2013-2014)Yin Bangqi新加坡设计与麻省理工学院(2013-2014)Aditya Ranjan新加坡技术与设计与MIT大学(2016-2017)WU TONG MONASH大学(2018-2018-2018-2018-2020)Liu Sheng Sheng Sheng Electronics Designitute(2018-2020-220)加入了Shaoyin Tech。(2020-2023)冯·施豪(Rveng Shihao)加入了Rvbust Tech。(2020年至2023年)郭尤辛加入了香港公共服务部(2021-2024)Jie Yu Master Class of 2024(2021-2024)Jiang Bingfa Master Class of 2024 of 2024(2021-2021-2025) (2022-2025)Xu Ronghan Master Class 2025(Robocon Sustech的团队负责人)(2023-2026)Huang Bangchao Master Class of 2026
鉴于这种简单的理论背景,越来越多的文献集中在宏观经济总体(例如产出和通货膨胀)中股票市场的预测作用。Fama(1981,1990),Geske and Roll(1983),Barro(1990),Schwert(1990)和Lee(1992)的早期作品研究了股票市场收益与未来的总体产出,投资,投资或失业率之间的相关性。subsemontonation,文献集中在基于股票的替代预测因子上,其中包括总股利产量(Campbell 1999,Chen和Zhang 2011)。股市波动(Campbell等人2001,郭2002,Andreou,Ghysels和Kourtel-Los 2013);股权风险因素和投资组合收益(Liew and Vassalou 2000,Lamont 2001,Vassalou 2003,Hong,Torfor和Valkanov 2007,Nieto and Nieto and Rubio 2014);或消费率比(Lettau and Ludvigson 2005,Chen and Zhang 2011)。
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶(ADAS/AD)参数。但是,在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面,单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面,将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的,这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习(FL)寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此,我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL(VSFL),其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法,以进行最佳模型聚合,并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案,以解决统计异质性,而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后,我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
发表论文:•Bai,B。*,Dai,H.,Zhang,D.J.,Zhang,F。和Hu,H。(2022)。算法工作分配对公平感和生产力的影响:实验实验的证据。”制造与服务运营管理24(6):3060-3078•Bing,B。*,Dai,H.,Zhang,D.J。和Zhang,F。算法工作分配对公平感和生产力的影响:实验实验的证据。制造与服务运营管理(第1卷24:6)。•Chen,X。*,Feldman,J.,Jung,S.H。和Kouvelis,P。(2022)。联合库存选择和在线资源分配问题的近似方案。生产和运营管理31(8)3143-3159。•Dong,L.,Jiang,P。*和Xu,F。(2023)。可追溯性技术在食品供应链网络中采用的影响。管理科学69(3)1518-1535。•Dong,L.,Shi,D。*和Rashkova,I。(2022)。发展经济体中的食品安全审核:权力下放与集中化,制造和服务运营管理。•Dong,L.,Shi,D。*和Zhang,F。(2021)。3D打印和产品分类策略。管理科学。•郭,X。*,Kouvelis,P。和Turcic,D。(2022)。“以制造商为中心的双通道中的定价,质量和库存决策。”制造与服务运营管理24(4)2116-2133。•郭,X。*,Kouvelis,P。Turcic,D。(2022)。•刘,Y。*,Kouvelis,P.,Qiu,Y。(卷以制造商为中心的双渠道,制造与服务运营管理中的定价质量和放养决策:24(4),2116-2133。*和Turcic,D。(2023)。管理养猪场的运营面向波动市场:库存和销售策略,制造和服务运营管理。25:5)。 •刘,Z。 *,张,D.J。 和Zhang,F。(2021)。 零售平台上的信息共享。 制造与服务运营管理23(3)606-619。 •WI。 X. *,Zhang,F。和Zhou,Y。 (2022)。 品牌溢出作为营销策略。 管理科学68(7)5348-5363。25:5)。•刘,Z。*,张,D.J。和Zhang,F。(2021)。零售平台上的信息共享。制造与服务运营管理23(3)606-619。•WI。X.*,Zhang,F。和Zhou,Y。(2022)。品牌溢出作为营销策略。管理科学68(7)5348-5363。
(2)Zhavoronkov,A.;伊万年科夫,Y.A.; Aliper,A.;维谢洛夫,M.S.;弗吉尼亚州阿拉丁斯基;阿拉丁斯卡娅,A.V.;弗吉尼亚州 Terentiev;波利科夫斯基,D.A.;库兹涅佐夫医学博士;阿萨杜拉耶夫,A.;沃尔科夫,Y.; Zholus,A.;沙亚赫梅托夫,R.R.;热布拉克,A.;米娜耶娃,L. I.;扎格里别尔尼,文学士;李,L. H.;索尔,R.;玛奇,D.;幸,L.;郭,T.; Aspuru-Guzik,A.深度学习能够快速识别有效的 DDR1 激酶抑制剂。纳特。生物技术。 2019,37(9),1038–1040。 https://doi.org/10.1038/s41587-019-0224-x。
收到日期:2022 年 9 月 27 日;修改并接受日期:2022 年 10 月 13 日;J-STAGE 提前在线出版日期:2022 年 10 月 27 日 *这三位作者对这项工作的贡献相同。 通讯作者:郭晓丹,厦门大学医学院中山医院肾内科,厦门市思明区湖滨南路 201-209 号,邮编:361000。电子邮箱:guoxiaodanzz@163.com ©2022 东北大学医学出版社。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议 (CC-BY-NC-ND 4.0) 分发。任何人都可以下载、重复使用、复制、转载或分发本文,无需修改或改编,用于非营利目的,只要他们正确引用原作者和来源。 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/