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无载体铁纳米颗粒催化CO₂加氢制轻烯烃:合成方法、相演变与表面相分布的协同调控
铁基催化剂因成本低廉、资源丰富,且能够形成参与RWGS-FTS路径的氧化相和碳化相,而广泛应用于CO₂加氢制轻烯烃的研究中。然而,载体和助剂可能会掩盖铁相演变过程中铁的内在作用。本研究合成了具有不同形貌、组成和结构特征的无载体Fe纳米颗粒,对其进行CO预处理,并评估其在CO₂
来源:Hydrogen
时间:2026-09-26
融合统计、随机与机器学习方法的月尺度风电功率概率情景生成框架
摘要
来源:Forecasting
鲁棒容许控制器调参中的极点灵敏度映射方法研究
来源:Technologies
综述:大数据与人工智能驱动的智能康复体系:演进路径、技术架构与未来展望
摘要 世界人口老龄化速度不断加快,由慢性病和创伤导致的残疾率持续攀升。传统康复模式存在诸多结构性缺陷,如评估主观性强、治疗方案同质化、资源配置失衡以及干预精准度不足。大数据分析、人工智能、边缘计算、数字孪生、联邦学习与多模态大模型的深度融合,正推动康复体系从经验驱动范式向数
来源:Applied System Innovation
利用椭球高斯技术缩减NTRU格上G+G方案签名大小的研究
来源:Future Internet
基于分层多智能体强化学习的多基地两栖灭火无人机合作任务规划方法研究
来源:Drones
利用DFTB方法对不同尺度下金-有机体系拉曼光谱的快速精确模拟
打开图形查看器 解析接枝在金属基底上分子的光谱拉曼特征往往是一项困难的任务,而量子化学方法能够提供宝贵的额外论证和
来源:Physical Chemistry Chemical Physics
回应JASMINE试验营养混杂因素与报告局限性质疑:方法学辩护与证据总结
尊敬的编辑:回应:"JASMINE试验中的营养混杂因素与报告局限性"。感谢给予我回应King医生和Malhotra医生关于JASMINE试验[1]的机会。他们的来信提出了关于新生儿营养研究解读的重要区分,特别是在喂养方
来源:Journal of Perinatology
基于实验-机器学习方法的木糖转化为糠醛的过程解析与优化
本研究探索了实验与机器学习相结合的方法,用以理解和优化生物质增值过程中木糖向糠醛的催化转化。研究人员考察了催化剂类型与反应介质对木糖转化率、糠醛选择性和糠醛产率的影响,并通过实验机器学习与统计方法进行分析。优化的木糖脱水反应实现了96.9%的木糖转化率和71.
来源:Industrial Crops and Products
面向采矿与林业非道路移动机械的可再生能源去化石燃料化路径:小时级技术经济评估
:本研究探讨了利用可再生能源实现非道路移动机械(NRMM)去化石燃料化的可行性。研究结果表明,偏远矿区可通过太阳能光伏(PV)、风能及平衡机制实现电气化。对于林业作业,配备移动电池储能系统(mBESS)的电池电动机械(BEV)被证明在技术上可行。研究预测,可再
来源:Energy
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