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电池类型行为保留 Ni(OH)2–rGO 复合材料用于超高比容量非对称电化学电容器电极
摘要：纳米尺寸的电池型材料应用于电化学电容器中，可以有效减少电导率低、体积变化大带来的一系列问题，但这种方式会导致充放电过程以电容行为为主，造成材料的比容量严重下降。通过控制材料颗粒为合适的尺寸以及合适的纳米片层数，可以保留电池型行为而维持较大的容量。本文在还原氧化石墨烯表面生长典型电池型材料Ni(OH)2，制备复合电极，通过控制镍源的用量，制备出合适Ni(OH)2纳米片尺寸和合适层数的复合材料，在保留电池型行为的情况下获得了高容量的电极材料，制备的电极在2 A g −1 时比容量为397.22 mA hg −1。当电流密度增加到20 A g − 1 后，保持率高达84%。制备的非对称电化学电容器在功率密度为1319.86 W kg − 1 时的能量密度为30.91 W h kg − 1，20 000次循环后保持率可达79%。我们主张通过增加纳米片的尺寸和层数来保留电极材料电池型行为的优化策略，这可以显著提高能量密度，同时结合电化学电容器的高倍率性能的优势。■ 介绍
3D‐MASNet：针对 6 个月大婴儿脑部 MRI 图像的 3D 混合尺度非对称卷积分割网络
图 4 3D-MASNet 框架中五种候选 CNN 架构的分割性能改进箱线图。第一列显示 DICE 的测量值，以表示每种组织类型的分割准确度。第二列显示 MHD 的结果。在每个子图中，我们使用两个相邻箱线图来表示候选模型（第一条）及其对应的 3D-MASNet（第二条）。通过两重交叉验证评估模型比较的重要性。“ * ”表示 .01 ≤ p < .05，“ ** ”表示 .001 ≤ p < .01，“ *** ”表示 p < .001。
通过对日本稻核孔蛋白基因 OsCPR5.1 进行基因组编辑，而非对 OsCPR5.2 进行基因组编辑，实现对水稻黄斑驳病毒的抗性
水稻黄斑驳病毒 (RYMV) 是导致非洲最严重的水稻疾病之一。RYMV 的管理具有挑战性。遗传抗性是最有效且环境友好的控制方法。隐性抗性基因座 rymv2 (OsCPR5.1) 已在非洲水稻 (O. glaberrima) 中被鉴定，然而，由于跨越障碍，将其渗入 O. sativa ssp. japonica 和 indica 仍然具有挑战性。在这里，我们评估了是否可以使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑两个水稻核孔蛋白同源物 OsCPR5.1 (RYMV2) 和 OsCPR5.2 来将 RYMV 抗性引入粳稻品种 Kitaake。这两个同源物已被证明可以补充拟南芥 atcpr5 突变体的缺陷，表明存在部分冗余。尽管这两个旁系同源物在序列和结构上具有惊人的相似性，但只有 o scpr5.1 功能丧失突变体具有完全抗性，而 oscpr5.2 功能丧失突变体仍然易感，这表明 OsCPR5.1 在 RYMV 易感性中起着特殊作用。值得注意的是，在 OsCPR5.1 的 N 端结构域（预计为非结构化）中存在短的框内缺失或替换的编辑系对 RYMV 高度敏感。与导致植物严重矮化的单个拟南芥 AtCPR5 基因突变相比，oscpr5.1 和 oscpr5.2 单敲除突变体既没有表现出显著的生长缺陷，也没有表明程序性细胞死亡的症状，这可能反映了同工型在其他重要功能方面的功能冗余。对 OsCPR5.1 进行特定编辑，同时保持 OsCPR5.2 活性，为在优良稻种系中产生 RYMV 抗性以及与其他 RYMV 抗性基因或其他性状有效叠加提供了一种有前途的策略。
大卫与歌利亚：非对称战争中弱者的力量——历史的教训
顾问：Stanley Renshon 在什么条件下，暴力非国家行为体 (VNA) 能够战胜国家？为什么大卫有时能打败歌利亚？至少从修昔底德和伯罗奔尼撒战争时代开始，国际关系中的现实主义叙事主要从相对、强制和威慑的角度来衡量权力。因此，强国在追求国家利益时应面临更少的限制，享有更多选择。鉴于这些情况，非常规战争及其恐怖主义和叛乱子集应该以 VNA 失败告终。然而，有时 VNA 也会取得成功。通过比较历史和当前案例研究的文献，我提出一组先决条件和两种机制有助于解释“弱点的力量”。在决定放弃和平解决冲突后，弱方必须培育激励其成员杀戮和死亡、折磨和受苦的事业。接下来，它需要避风港。如果越共无法避开国家的攻击，其最初的攻击波很可能成为其最后的攻击波。因此，激励和庇护为弱方提供了足够的空间和时间来陷入僵局。然而，国家强大的实力优势使空间和时间成为弱方成功的必要条件，但不是充分条件。可以开始改变现有权力平衡的第一个机制是国家误判和越共竞争适应相结合。强方的失误必须接近惊人。弱方要想在国家最初的猛攻中生存下来，就必须加强组织，胁迫和哄骗其社区，消灭对手，并制定一系列目标。尽管越共可能会发展甚至演变成一个原始国家，但在外部压力介入之前，它仍可能无法实现其政治目标。因此，我的第二个机制研究了其他国家、国际机构、侨民和国际规范如何最终决定越共的成功。实力不一定意味着成功这一悖论可能有助于解释为什么在非常规冲突中失败的国家往往保留了大量的士兵和资源储备。弱者的力量意味着恐怖主义和叛乱是政治的形式，因此不能严格地、甚至主要不能从军事角度来理解。最后，潜在的弱者的力量可以解释历史上不对称战争的持续存在。为什么一代又一代拥有枪支和不满情绪的群体会做出看似“徒劳”的决定与各州作战？关于 VNA 成功的一般理论可以用于分析何时以及在何种情况下弱势方可能获胜或不可能获胜。
屏障厚度对INGAN/GAN非对称多量子孔结构的光电特性的影响
gan/gainn非对称多量子发光二极管具有不同潜在的屏障厚度（5和15 nm），通过使用金属有机化学蒸气沉积来生长。狭窄的屏障结构改善了设备的性能，包括电致发光积分强度的超线性增加，高电流密度下效率下降的降低，波长漂移的降低，向前电压的降低以及壁插头效率的提高。这是由于量子屏障的厚度变窄，这会导致量子井之间的电场较小，量子限制性鲜明效应的弱化，跨设备活动区域的载体分布更均匀，以及电子泄漏的抑制。
基于非对称量子加密和权益投票共识算法的量子区块链
区块链作为新兴的下一代信息技术，在信息透明、交易安全等方面具有独特优势，受到了社会及金融领域的高度关注。然而量子计算的快速发展和量子霸权的即将实现，对基于传统密码学的传统区块链的优势产生了重大冲击。本文提出一种基于非对称量子加密和权益投票共识算法的区块链算法。该算法将基于节点行为和Borda计数的委托权益证明(DPoSB)的共识算法与基于完全翻转置换(QSCDff)问题的量子态计算区分性的量子数字签名技术相结合，使用DPoSB通过投票生成区块，而量子签名则应用量子单向函数来保证交易的安全性。分析表明，该组合比现有的其他抗量子区块链具有更好的保护效果，可以有效抵御量子计算对区块链技术的威胁，为保障区块链的安全提供新的平台。
基于模式耦合效果的多参数光学表中的非对称指数多核纤维
提出了基于耦合的多核纤维的光学量表并实验证明。通过使用直接激光写作来选择性打破索引索引对称性，引入了核之间的不对称模式耦合。这允许使用仅使用一个传感器的结构中检测和不同类型的变形的能力来制造光仪。将制造的光学仪与校准的商业仪表和纤维式光栅进行了比较，例如应变，振动和曲率仪表。测试表明，这种新型光学量表的性能优于市售传感器，并且具有最高的敏感性。所提出的技术可能是制造具有比以前获得更多功能和功能更好的新型感应设备的关键。
拓扑绝缘子中的非对称Fraunhofer光谱 -
Josephson与拓扑绝缘子作为其弱连接（S-TI-S结）的连接被预计将托管Majorana Fermions，这是为拓扑保护受拓扑保护的量子计算创建量子的关键。但是S-Ti-S电流相关的细节及其与磁场的相互作用尚不清楚。我们用NBTI导线制造了一个BI 2 SE 3连接，并使用施加的平面内字段来测量连接处的Fraunhofer图案。我们观察到，不对称的fraunhofer图案出现在B z，b x，y的电阻图中，并带有基因区的节点间距。这些不对称模式即使在零平行场中也出现，对于高达1 K的温度，它们也会与异常特征与预期有限的库珀配对动量移动和几何效应的不对称Fraunhofer模式进行比较。我们表明几何效应可以主导，而与平面场地幅度无关。这些结果对于将几何相移与库珀对动量转移，Majorana模式特征或其他非常规的超导行为而导致的几何相移很重要。
有数字非对准运动的空间吗？
n一个越来越相互联系的世界，围绕网络空间国际规范环境的话语已成为中心舞台。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。 很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。 1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。