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氧空位驱动的偶极有序与阴离子锚定在BaTiO₃纳米纤维中:面向高电压锂金属电池的高性能凝胶聚合物电解质
- 富含氧空位的BTO纳米纤维建立了均匀的极化网络。
- 强界面耦合促进了快速Li⁺传输,降低了能垒。
- 氧空位调节PF₆⁻化学行为,促进形成富含LiF的致密CEI层。
- BTO-OV-GPE确保了高电压NCM811电芯在4.5 V下的长期稳定性。
**引言**
开发
来源:Chemical Engineering Journal
时间:2026-09-02
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综述:用于宽带衰减的生物质基电磁波吸收材料:天然禀赋、损耗–匹配协同与多尺度设计
摘要生物基衍生的电磁波吸收材料利用可再生原料,其固有的通道结构、纤维网络、成分异质性及可转化的无机相可支持阻抗匹配、传播控制及多通道损耗。本文综述建立了一个"原料—功能"框架,将生物质赋存特性、热化学结构演化、电磁响应与宽带设计联系起来。文中评估了碳化、杂原子/缺陷工程、功能
来源:ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA
时间:2026-09-02
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综述:机器学习指导的氧还原反应稀土单原子催化剂设计
• 系统总结了稀土单原子催化剂(RE-SACs)用于氧还原反应(ORR)的独特电子结构特征、活性位调控及构效关系。
• 提出了融合描述符工程、机器学习预测和理论计算的理性设计框架,用于RE-SACs的高效筛选与优化。
• 重点阐述了数据驱动的闭环催化剂发现策略的机会与挑战,为
来源:Nano Energy
时间:2026-09-02
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综述:大语言模型驱动的基于智能体的建模与仿真范式:综述与组织框架
•综合构建以大语言模型驱动的仿真生命周期为导向的组织框架。•阐明概念建模的生成式协同设计方法。•系统化仿真建模的认知架构与交互模式。•梳理仿真实验与多尺度有效性评估。•识别固有挑战与未来研究方向。
**1. 引言**
基于主体的建模与仿真(ABMS)已成为分析复杂系统动力
来源:Computer Science Review
时间:2026-09-02
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通过增加太阳光能量通量,提高了基于PB@CN-K的光催化四环素废水处理系统的性能
•使用Phloxine B和KOH修饰g-C3N4,可以得到具备优异光响应性的PB@CN-K材料。•PTWTS的设计基于PB@CN-K在TC降解过程中的光响应特性。•PTWTS的设计从单纯增加SCEF(光催化效率因子)转变为实现光催化剂与SCEF的匹配。•PTWTS采用了具有CR
来源:Chemical Engineering Journal
时间:2026-09-02
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用于轻量级图像超分辨率的协作跨域网络
•协作跨域网络 (CCNet) 协同集成了傅里叶变换和小波变换,用于轻量级超分辨率重建。
•结构感知傅里叶 Transformer 和边缘感知小波 Transformer 共同优化全局宏观结构并细化高频纹理。
•CCNet 在重建性能和模型效率之间展现了最佳平衡,保持了极低的
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-09-02
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软组织肉瘤手术后高龄患者的术后并发症与独立生活能力丧失
摘要引言衰弱对高龄患者接受软组织肉瘤(STS)手术后的并发症、功能预后和生存的影响仍不明确。因此,本研究旨在确定术后并发症和日常生活活动(ADL)下降的发生率,衰弱和手术侵入性与预后之间的关联,以及并发症或衰弱相关因素是否影响住院时间和总生存期。材料与方法我们回顾性分析了20
来源:European Journal of Surgical Oncology
时间:2026-09-02
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UCros-rPPGNet:基于抗噪学习、可靠性感知融合与跨谱转换的无监督跨模态 rPPG 估计
## 摘要
无监督远程光电容积脉搏波(rPPG)估计旨在不依赖真实标签的情况下,从面部视频中提取生理信号。尽管单模态无监督方法通常依赖RGB模态,但在动态光照和运动条件下,其性能往往会下降。本文提出UCros-rPPGNet,一个完全无监督的跨模态框架,协同利用RGB和近红
来源:Expert Systems with Applications
时间:2026-09-02
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面向帆形双曲板回弹预测的物理启发的几何一致性深度学习模型
摘要:针对海洋双曲面板材回弹准确预测的挑战,本研究通过将物理启发几何一致性复合目标损失函数(PGC-CL)集成到条件生成对抗网络中,开发了一种物理启发几何一致性条件生成对抗网络(PGC-cGAN)。开展了有限元(FE)模拟和物理冲压试验,为模型训练和验证提供高保真、可靠的数据
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-09-02
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基于统一特征编码与双路径蒸馏网络的视频片段定位
摘要
视频片段定位的目标是识别原始视频中与给定查询语义最匹配的目标时刻。现有方法在多模态特征编码和交互方面取得了显著进展。然而,仍有三个关键问题尚未解决。首先,独立编码的各模态特征在共同的表示空间中缺乏天然的对齐,降低了跨模态匹配的准确性。其次,其交互机制难以充分捕获跨模态
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-09-02