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机器学习驱动的电池电极高级表征

从数百微米到纳米的长度尺度，化学、晶体学和形态学特性决定了电池在其整个循环寿命期间的电化学性能。研究人员对这些结构和功能关系的理解，关系到如何定义操作限制和降解途径，也关系到如何提高电池性能。...获取这类信息的技术选择和顺序选择非常重要，但由于每种技术都有特定的优势和系统局限性，所以这一过程可能会很复杂。...（来源：论文） 图：近期锂离子电极在整个长度尺度上的形态、结构和化学表征成果的示例。（来源：论文） 然而，由于存在系统限制，所以无法从同一样本中获取多模态细节。...通过将训练期间未约束的各种微观结构指标与基本事实进行比较，来评估合成数据的质量，是一种有用的验证技术；这至少可以断言所生成的数据是否保留了数据集的一些隐式统计数据。...想要在没有任何假设的情况下，对特定材料特性与电池性能的对应关系进行建模和量化，需要对所有影响材料特性的参数进行完整详细的空间描述，由于各种表征技术的系统限制，目前无法实现。

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    Nat. Commun. | 机器学习揭秘肺部脂质组学，深入解析污染物暴露效应

    作者评估了过敏原致敏和臭氧暴露的联合效应，如何引起小鼠肺部脂质分布的空间差异，这可能导致哮喘中臭氧诱导的加重。作者通过应用已建立的机器学习算法，展示了对高分辨率质谱成像数据进行标准化和分割的能力。...尽管MSI数据获取的技术有所进步，但专门用于大规模代谢组学或脂质组学研究的MSI数据处理和分析仍然具有挑战性,用于探索MSI数据集的工具相对较少，突显了对额外资源的需求，特别是能够在生物重复样本之间执行...与作者先前分析甲醛固定和石蜡包埋的H&E切片的研究相比，琼脂糖充气肺切片的H&E染色通常对获取详细的形态学见解信息量较少。然而，H&E染色切片仍然适合确认与作者MSI数据相对应的特定位置特征。...作者通过基于LC-MS/MS的非靶向脂质组学验证从MSI数据获取后刮取的ITO幻灯片上的组织，或通过将m/z值与作者先前在相同实验条件下处理的显微解剖肺组织的非靶向脂质组学数据匹配，为检测到的峰分配注释...在原始强度值中观察到明显的样本内信号漂移，在正模式和负模式中都存在，这也反映在标准化前的原始总离子计数离子图像中（图2a，图2d）。

    36310

    . | Metal3D: 一种用于准确预测蛋白质中金属离子位置的通用深度学习框架

    这两种方法都有显著的缺点：MIB在分析中排除具有少于2个配位伙伴的金属位点，并受到其数据库中模板的可用性限制。...在此项工作中，作者提出了两个金属离子定位预测器，它们仅使用锌进行训练，并评估其在锌的性能和选择性。...基于深度学习的Metal3D预测器使用蛋白质环境的体素化表示，并预测每个残基的金属密度，可以对其进行平均处理以获得整个蛋白质上平滑的金属概率密度。...图1 图2 2 Metal3D模型 Metal3D接受蛋白质结构和一组氨基酸残基作为输入，对每个残基周围的环境进行体素化，并预测每个残基的金属密度。...6 结论 Metal3D基于神经网络模型，在自然蛋白质上进行训练，预测蛋白晶体结构中锌离子的概率分布。该模型通过执行分割任务，确定输入空间中的特定点是否含有锌离子。

    99720

    负氧离子监测站：守护清新空气的科技卫士

    通常，负氧离子监测站由采样系统、检测系统、数据处理与传输系统以及供电系统组成。采样系统负责从周围环境中采集空气样本，确保样本能够真实反映监测区域的空气状况。...当空气中的负氧离子进入电场后，会被收集器捕获，从而产生微弱的电流信号。检测系统通过对这个电流信号进行放大和处理，根据电流大小与负氧离子浓度的对应关系，就能准确计算出空气中负氧离子的浓度。...数据处理与传输系统则负责对接收到的数据进行分析、存储，并通过无线或有线网络，将数据实时传输到监控中心或相关平台。...无线通讯模块（如 GPRS）：这是数据的 “快递员”，通过无线通讯技术，将采集到的数据实时传输到远程服务器或云平台，让我们无论身处何地，都能及时获取监测数据。...这种多参数综合测量的功能，为全面评估环境质量提供了科学的数据支撑，让我们对所处的空气环境有更深入、更全面的认识。远程集中管理：多个监测站点的数据可通过统一的平台进行汇总、对比和可视化展示。

    30710

    BIB | pNovo3：使用排序学习框架进行精确的多态从头测序

    基于串联质谱数据的新肽测序是猎枪蛋白质组学的关键技术，可以用于识别没有任何数据库的肽和组装未知蛋白质。然而，由于串联质谱的离子覆盖率低，如果某些连续的氨基酸的支持性片段离子全部丢失，则无法确定其顺序。...当片段离子覆盖率从100%下降到50%时，正确测序的肽段的比例从80%下降到只有20%，这表明从头测序的精度对片段离子覆盖率非常敏感，其根本原因是片段离子的缺乏使得连续氨基酸的顺序发生变化。...2.2 模型的构建 本文对肽序列进行分析的步骤如下：首先，通过pDeep模型，基于深度学习的方法预测每个候选肽的理论光谱。第二，根据pDeep的结果和其他统计数据提取特征。...当b和y离子在两个连续的氨基酸之间分裂时。在没有其他信息的情况下，我们无法区分这两个肽。我们可以通过使用大量现有的高分辨率MS/MS 数据的统计数据来计算在PE和EP之间丢失片段离子的概率。...在两个连续氨基酸XZ之间丢失片段离子的概率是由离子缺失的XZ的数量除以统计数据集中的XZ总数来定义的。这种概率被称为g1，即从0到1。

    2.4K11

    Nat. Biotechnol. | 用机器学习预测多肽质谱库

    然而，另一种方法也容易在分析中丢失新肽，即获取项目特定的库。生成这样的库为项目增加了大量的测量工作，并且通常仅限于提高灵敏度的好处远远超过肽空间受库内容限制的缺点的应用。...光谱数据 碎片质谱可以通过两种方式预测，或者通过关注预定义的离子系列类型，其质量可直接从输入序列计算并且其强度将被预测，或者通过在不参考离子系列注释的情况下预测全光谱。...训练预测模型的关键是输入和输出已知的示例数据集。这样的基本事实数据集可以从具有定义序列的合成肽中获得，然后进行质谱分析。这种方法的优点是肽混合物的整个组成是已知的。...在可用数据有限的情况下，可以使用交叉验证来增加准确度直方图的统计数据。 模型的预测性能取决于可用训练实例的数量。...结论 目前质谱库预测工具的预测准确性正在推进DDA和DIA数据分析。在DDA中对PSMs的重新评分正在改善其敏感性-特异性特征。

    1.5K10

    一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

    在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。...使用具有自适应贝叶斯的神经网络来解决优化算法容易陷入最优局部学习的问题，以预测锂离子电池的剩余使用寿命。通过优化的相关性向量机框架同时估计了锂离子电池的健康状况并预测了其剩余使用寿命。...因此，可以直接观察到且不受环境影响的间接数据通常用于锂离子电池RUL预测。本文使用了NASA 18650电池老化数据集的数据。NASA总共对锂离子电池进行了九次老化循环。...电池持续进行充放电循环测试实验，直到达到寿命失效阈值。表1中显示了九组电池特定实验数据，包括温度、截止电压、充电电流、放电电流和终止阈值（TT）。 7.健康因素曲线 （A） 电容随循环次数的变化。...最后，将CGWO-DELM与BP、DELM、SVR和LSTM预测方法进行了比较，并通过与公开可用的预测数据的比较分析验证了CGWO-DDELM的优异性能。

    1.8K50

    脑机接口基础之神经科学

    它们负责从其他大量神经元中获取信息、处理并将信息传递给其他神经元。它们之所以能完成这些工作，主要是由神经元的生物物理特性决定的。...细胞体由细胞核、细胞膜、细胞质组成，具有联络和整合输入信息并传出信息的作用。突起有树突和轴突两种。树突短而分枝多，直接由细胞体扩张突出，形成树枝状，其作用是接受其他神经元轴突传来的冲动并传给细胞体。...轴突长而分枝少，为粗细均匀的细长突起，常起于轴丘，其作用是接受外来刺激，再由细胞体传出。轴突除分出侧枝外，其末端形成树枝样的神经末梢。末梢分布于某些组织器官内，形成各种神经末梢装置。 ?...神经元和电信号 神经元是如何产生电信号的呢？ 由于神经元的细胞膜由磷脂双分子层构成，如下图： ?...这种细胞膜可以选择性地让一些特定类型的离子通过（离子通过的通道叫离子通道，它是一些嵌入细胞膜中的蛋白质）。神经元存在于水介质中，细胞内外都有大量的离子，比如钠离子、钙离子，氯离子、钾离子等。

    78020

    近期四项研究，人工智能又搞出了哪些新材料？

    研究人员根据他们对化学结构和键合的理解做出这些选择。关于产生合成可分离材料的那些元素组合有大量数据可用，但很难吸收这些信息的规模来指导从潜在的新化学物质的多样性中进行选择。...由于成分、结构和特性之间的关系，识别并获得具有一个有趣特性的复杂材料犹如大海捞针。通过采用物理感知数据科学来识别材料，以进行进一步研究，从而加速材料合成和光学表征。...根据阳离子元素 Mg、Fe、Co、Ni、Cu、Y、In、Sn、Ce 和 Ta，从 108 种三阳离子氧化物系统中筛选出 376,752 种不同的成分。...在这里，加州理工学院和康奈尔大学的研究人员展示了如何自动化晶体结构相映射。他们将相位映射制定为一个无监督的模式分离问题，并描述如何使用深度推理网络（DRNets）解决它。...但由于其特定的化学成分，获取并应用它依旧是重大的挑战。

    69520

    提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller

    不久前，普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器进行自适应预测和控制，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预，相关成果已发表于「Nature」。...特定的撕裂不稳定性模式 m/n =2/1 在图中用橙色突出显示，彰显其重要性。 图 b：加热、电流驱动和控制执行器，展示了用于加热等离子体、通过等离子体驱动电流和控制其行为的系统。...基于深度神经网络和强化学习，研究人员开发了能够实时响应等离子体状态变化的智能控制系统，对等离子体未来状态进行预测，并相应调整控制动作，使得托卡马克操作遵循理想路径，在维持高压力的同时避免撕裂不稳定性。...AI 控制的优势 在编号 193280 实验中（下图蓝线），采用 AI 控制对束流功率和等离子体三角度进行自适应控制，确保预测的撕裂度不超过 0.5 的阈值。...3.能量捕获与转换： 如何高效地从聚变反应中捕获能量，并将其转换为电能，也是目前研究的重点。高效率的热电转换系统对于实现经济可行的聚变能源至关重要。

    42210

    启示AGI之路:神经科学和认知心理学大回顾

    这项工作是一项纵向综述，试图对大脑功能进行广泛的探索，从较低层次的生物神经元、尖峰神经网络和神经元集合，到较高级别的概念，如大脑解剖学、向量符号架构、认知和分类模型以及认知架构。...深度学习模型的另一个重大缺点是它们需要大量的训练数据才能实现良好的性能，这使得它们在数据稀缺、获取成本高或根本无法获取数据的情况下不太实用。...一般来说，可以将神经元视为一种探测器，通过评估其被连接检测的特定条件来对特定刺激做出反应。就像电子系统中的探测器一样，神经元识别并响应特定的输入模式。...Na+/K+泵是存在于所有动物细胞膜上的一种酶，其作用是将Na+从细胞内排出并吸收K+离子。在一个功能周期内，它交换3个Na+离子以获得2个K+离子（Byrne, 2023）。...它仅由两个微分方程和一个非线性测试条件组成： V和U被构想为无量纲变量；然而，通过将第一个方程中的系数与皮层神经元的动态拟合实验数据，可以将V解释为神经元的膜电位，而将U解释为考虑离子电流效应并对V施加负反馈的变量

    88010

    大气负氧离子监测站：守护空气质量的科技卫士

    一、技术原理：精准捕捉负氧离子的奥秘大气负氧离子监测站的核心技术在于其对负氧离子的精准检测，目前主流的检测方法有 “吸入式电容收集法” 以及基于电离原理的技术。...此时，空气中特定的小粒径负离子在电场的强大作用下发生偏转，如同被一只无形的手牵引，最终被采集板精准捕获。...二、系统构成：协同运作的监测 “大脑”一个完整的大气负氧离子监测站宛如一个精密协同的小型生态系统，由多个关键部分组成，它们各司其职，共同为获取准确的监测数据而努力。...数据采集与传输模块：作为监测站的 “数据桥梁”，该模块承担着收集传感器传来的各类数据信号，并对其进行初步整理和编码的重任。...而在野外等市电难以触及的偏远地区，则会配备太阳能供电系统，并搭配蓄电池进行储能。

    34310

    代谢组数据分析（一）：从质谱样本制备到MaxQuant搜库

    此外，LC-MS/MS在污染物鉴定和定量方面展现出显著优势，能够准确识别并量化环境污染物，如重金属、持久性有机污染物等，对环境保护和污染治理具有重要意义。...因此，我们不可能通过对二级谱图的解析来得到一个一个的母离子。 那我们应该如何解析呢？...然后，用每一张导入搜索引擎的实验谱图与落入母离子质量误差窗口内的理论谱图进行匹配打分，并选择打分最好的理论谱图对应的肽段作为该实验谱图的鉴定结果。...定性和定量蛋白质 在获取质谱图谱数据后，为了进行蛋白质的定性和定量鉴定，我们通常会使用带有搜库引擎的软件进行数据处理。...FAIMS技术相当于在现有的质谱图谱分级基础上，对肽段进行了再一次的分级。通过FAIMS技术，我们可以根据肽段的电迁移率差异，在电场中对其进行分离，从而进一步提高质谱数据的分辨率和信噪比。

    1.5K11

    Methods | 解码质谱数据模式的通用语言

    本文介绍了 MassQL 的语言设计、配套的计算生态系统，并通过两个应用示例展示了其在公共数据资源（如 GNPS/MassIVE、Metabolomics Workbench 和 MetaboLights...结果 质谱技术具备识别同位素模式（如溴化物）、诊断性碎片（如硫酸根离子）和中性丢失（如糖基丢失）等结构特征的能力，是一种强大的分析工具。然而，如何综合利用这些多维信息仍面临挑战。...研究人员基于其特征性碎片离子（m/z 98.9842），构建 MassQL 查询，并在海水测试样本和公共数据库中进行筛查。...传统工具通常依赖整体 MS/MS 相似性匹配，而 MassQL 则允许研究人员基于自定义的片段离子、中性丢失、色谱保留时间或漂移时间等约束条件进行检索。...例如，在本文中，研究人员展示了如何将 MassQL 用作预筛选工具，再结合分子网络和光谱库比对进行下游分析，以支持铁载体和磷酸酯类物质的发现。

    30710

    脑机接口基础之神经科学(更新)

    它们负责从其他大量神经元中获取信息、处理并将信息传递给其他神经元。它们之所以能完成这些工作，主要是由神经元的生物物理特性决定的。...细胞体由细胞核、细胞膜、细胞质组成，具有联络和整合输入信息并传出信息的作用。突起有树突和轴突两种。树突短而分枝多，直接由细胞体扩张突出，形成树枝状，其作用是接受其他神经元轴突传来的冲动并传给细胞体。...这种细胞膜可以选择性地让一些特定类型的离子通过（离子通过的通道叫离子通道，它是一些嵌入细胞膜中的蛋白质）。神经元存在于水介质中，细胞内外都有大量的离子，比如钠离子、钙离子，氯离子、钾离子等。...从神经元群(large populations of neurons)进行的动作电位记录，叫做"多细胞"记录("multi-unit" recordings);从神经元集群(large groups of...在一个传导介质中，偶极子两极之间的电传导不是直接进行的，而是通过容积导体进行扩散的，其结果就是ERPs在脑内扩散。另外，电活动倾向于走最小阻抗的通路。

    1.5K10

    结合物理与机器学习的核聚变等离子体预测模型

    其中多数是小规模的研究装置，旨在探索设备如何启动等离子体并利用其能量。托卡马克面临的挑战之一是如何安全可靠地关停以高达每秒100公里速度、温度超过1亿摄氏度循环流动的等离子体电流。...研究人员使用来自瑞士某实验托卡马克的等离子体数据训练并测试了这一新模型。他们发现，该方法能快速学习等离子体以不同方式被调节时的演化过程。更重要的是，该方法使用相对少量的数据就实现了高水平的准确性。...考虑到托卡马克每次实验运行都成本高昂，因此高质量数据有限，这种训练效率是很有前景的。该团队本周在一篇开放获取的《自然-通讯》论文中重点介绍了这一新模型，它可能会提高未来聚变电站的安全性和可靠性。...他利用这些数据训练了新模型，然后进行了测试，发现该模型在给定特定托卡马克运行的初始条件下，能够准确预测等离子体的演化。...Wang及其同事正在与该机构合作，研究这种新预测模型及其类似工具如何更好地预测等离子体行为，并防止代价高昂的破裂，从而实现安全可靠的聚变能源。

    20610

    蛋白质组学研究概述

    根据不同的保留时间，收集特定属性的样品进行进一步分析。根据流动相的不同又分为气相色谱和液相色谱。 ? 高效液相色谱，又称为高压液相色谱，高速液相色谱。...样品分子电离以后，将离子加速并通过一个无场区，不同质量的离子具有不同的能量，通过无场区的飞行时间长短不同，可以依次被收集检测出来。...四极杆 (Quadrupole，Q)质谱仪，从单级四极杆到三级四极杆, 功能越来越强。第一级四极杆选母离子，第二级四极杆作为碰撞室对母离子进行碰撞解离，第三级四极杆作为质量分析器完成离子分析。...三级四极杆采集到的MS/MS质谱图信息量大，并且较少发生重排反应，因而四极杆的质谱数据质量要高于离子阱串联质谱数据。...SRM/MRM （Selected/ Multiple reaction monitoring）使用的是三重四级杆的质谱，利用四级杆高选择性的特点对母离子和子离子依次进行分选。

    1.7K21

    等离子设备处理材料时，工艺气压的选择

    选择合适的气压，本质上是在高能粒子轰击与均匀化学改性之间进行一场精密的权衡。一、低气压（低压等离子体）：高能定向，均匀性挑战低气压环境（通常从零点几帕到数百帕）是产生低气压辉光放电的典型条件。...离子的定向运动使得其分布严重受到电极和反应腔体结构的影响。在复杂三维结构或深孔槽的工件上，容易产生处理死角，导致均匀性不佳。...这种反应虽然温和、均匀，但对某些需要高能量才能活化的表面或顽固污染物，其处理深度和强度可能不及低压等离子体。三、如何选择：基于应用目标的权衡艺术不存在“最好”的气压，只有“最适合”特定应用场景的选择。...选择低气压（低压等离子体）    *   处理高精度、高性能器件（如微电子、医疗支架）。    *   需要对表面进行深度改性、强力清洗或精细刻蚀。    ...*   生产流程要求高速、连续化在线处理，对产能要求高。    *   预算有限，希望避免真空设备的高投入和维护成本。结论气压的选择是等离子体工艺优化的核心环节之一。

    36010

    代谢组数据分析一：从质谱样本制备到MaxQuant搜库

    因此，我们不可能通过对二级谱图的解析来得到一个一个的母离子。那我们应该如何解析呢？...（Figure7）搜库步骤搜索引擎会对数据库里所有的蛋白序列进行理论酶切，得到肽段序列，再对肽段序列进行理论碎裂，形成理论谱图。...然后，用每一张导入搜索引擎的实验谱图与落入母离子质量误差窗口内的理论谱图进行匹配打分，并选择打分最好的理论谱图对应的肽段作为该实验谱图的鉴定结果。...定性和定量蛋白质在获取质谱图谱数据后，为了进行蛋白质的定性和定量鉴定，我们通常会使用带有搜库引擎的软件进行数据处理。...FAIMS技术相当于在现有的质谱图谱分级基础上，对肽段进行了再一次的分级。通过FAIMS技术，我们可以根据肽段的电迁移率差异，在电场中对其进行分离，从而进一步提高质谱数据的分辨率和信噪比。

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