3D元素掺杂剂。因此,由于存在无量化边缘状态而导致的量子反转对称性可能会导致量子异常效应(qahe)的检测。[10–12]预计此类设备与常规超导体的组合可以容纳Majorana Fermions,这些设备适用于用于拓扑量子计算机的编织设备。[13,14]由于真实材料的频带结构很复杂,因此在较高温度下实现Qahe或Majoraana fermions是一项挑战。需要高度精确的频带结构工程来有效抑制散装带的贡献。迄今为止,这构成了基于Qahe开发实用设备的主要限制障碍之一。因此,不可避免的是对TI的频带结构的更深入的了解。shubnikov – de Hass(SDH)振荡是一种通常在干净的金属中观察到的量子相干性,其中电荷载体可以在没有杂志的网络下完成至少一个完全的回旋运动而无需杂物散射。[15]可以从振荡期和温度依赖性振幅变化中提取诸如费米表面拓扑和无均值路径之类的财富参数。[16]量子振荡已被广泛用作研究高温超导体和拓扑材料的工具。[17–20]最近观察到ZRTE 5中三维(3D)量子霍尔效应(QHE)的观察吸引了进一步的热情研究ti Mate的量子振荡。[24,27]但是,未观察到远程FM顺序。[21]在二进制化合物,BI 2 SE 3,BI 2 TE 3和SB 2 TE 3散装晶体和薄片中观察到了量子振荡。[22–25]在这些系统中,振荡起源于表面状态或散装带,具体取决于化学电位的位置。[26]最近,在掺杂的Ti单晶的3D元素中发现了量子振荡,例如Fe掺杂的SB 2 TE 3和V掺杂(BI,SN,SB)2(TE,S)3。结果促使制备相似材料的薄膜,并具有与高迁移率拓扑表面状态共存的FM顺序的潜力。到目前为止,据我们所知,只有少数报道观察到磁掺杂的TI中的量子振荡,例如V型(BI,SB)2 TE 3,Sm-Doped Bi 2 Se 3。[28,29]但是,
电池技术最近已成为全球研究的重点。锂铁磷酸锂(LFP)电池是一种较新的可充电电池类型,由正和负电极材料组成(或等等。2020)。正电极由LFP制成,而负电极主要由铜和石墨制成(Raccichini等人。2019)。锂铁(Li-Fe)电池由于其高能量密度,耐用性,安全性和友善性而在储能扇区中脱颖而出(Wang,2021)。他们还对高温提供了极好的抵抗力,可确保在极端条件下可靠的性能(Li等人2018; Du等。2022)。由电动汽车市场繁荣驱动的Li-Fe电池需求激增预计到2030年将与全球电动汽车销售达到2150万,年增长率为24%(International Energy Agency&Birol 2013)。这种增长有望在2030年到2030年产生500万吨Li-Fe电池浪费,这突显了有效的回收方法的紧迫性,以防止环境损失和资源损失(Beaudet等人。2020)。如果Li-Fe电池没有正确回收,电池浪费中的重金属可能会污染土壤和地下水,对环境和生态系统构成严重威胁(Zhang等人2024)。研究确定了三种主要的回收方法:高温法,水透明和直接
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
摘要:铁是与几个细胞过程有关的必需金属离子。然而,铁的反应性使这种金属离子对细胞有潜在危险,并且需要严格控制其水平。铁的细胞内浓度的改变与不同的神经病理条件有关,包括与脑铁积累(NBIA)的神经变性有关。顾名思义,NBIA涵盖了一类稀有且仍未研究的神经退行性疾病,其特征是大脑中铁的异常积累。NBIA主要是一种遗传病理,迄今为止,有10个基因与NBIA的家族形式有关。在本综述中,在描述了与铁稳态有关的主要机制后,我们总结了有关NBIA遗传形式的病理机制的研究数据,并讨论了铁在此类过程中的潜在参与。出现的情况是,尽管铁超负荷可以有助于NBIA的发病机理,但它似乎并不是大多数病理形式的因果因素。这些病理的发作是由涉及脂质代谢,线粒体功能和自噬活性之间相互作用的过程的组合引起的,最终导致了铁染色质症。