离子2:在离子变化上找到event.preventDefault，event.stopPropagation - 腾讯云开发者社区

等离子表面处理机在涤棉织物染色上的应用等离子表面处理机对纤维表面进行刻蚀，引入新的基团，提高织物的润湿性、毛细效应和粘附性，比表面积的增大能够吸附更多的染料分子，从而提高织物的上染率。...等离子体刻蚀纤维表面，使比表面积增大，润湿性和毛细效应增大，而引入—OH、—COOH等极性基团，使得染料更容易附着、富集在涤棉织物表面。...等离子体作用间距等离子体激发的气体在作用间距内，若间距小则内在的气体也少，放电时激发的高能粒子密度低，单位面积的作用力减小。...这是因为：（1）染液中单位体积的染料浓度降低；（2）染液中相同质量分数的染料作用在织物上，经等离子体刻蚀后织物由于比表面积增大，单位面积的染料分子相对减少，等离子处理改善了织物表面的粘结性能，增加了纤维与染料分子间的结合力...（2）经等离子处理后涤棉织物染色与普通一浴法相比，重打色卡可以节约分散染料27%，且色牢度指标优于普通一浴法染色工艺。

1421 0

「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破

传感器噪声适用于每个环境步骤，而等离子体参数变化（等离子体电阻率、归一化等离子体压力、等离子体轴安全系数）则经过简化，因此其值在一个事件内是恒定的，但在两个事件之间随机取样。...很好和很差的紧密值使得很难找到任何可观的奖励区域（或者在如何改进方面有明显的梯度）。另一方面，较宽松的很差值使得更容易找到奖励信号，但更难以发现精确的控制，因为改进时奖励变化较小。...Episode Chunking 在TCV上的实验持续1-2秒，相当于以10kHz的控制频率进行10,000 - 20,000个时间步。...这意味着在最理想的情况下，即智能体在第一次尝试之前已经知道最佳策略，训练时间仍然会约为5小时（以观察高质量的结果）。实际上，强化学习智能体需要探索动作空间以找到最佳策略。...微调的结果如下图a、b、c所示，微调智能体在所有情况下比从头开始训练的智能体更快地收敛到近乎最优的策略，尽管在最大的50变化情况下差异较小。第二个实验考察了等离子体目标位置的变化。

2993 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

让人造太阳更近！DeepMind强化学习算法控制核聚变登上Nature

氢原子在极高的温度下被挤压在一起，产生比太阳表面还热的、旋转的、翻滚的等离子体。找到控制和限制等离子体的方法将是释放核聚变潜力的关键，而后者被认为是未来几十年清洁能源的源泉。...技术概览 DeepMind 提出的模型架构如下图所示，该方法具有三个阶段：第一阶段：设计者为实验指定目标，可能伴随着随时间变化的控制目标；第二阶段：深度 RL 算法与托卡马克模拟器交互，以找到接近最优的控制策略来满足指定目标...在第二阶段，高性能 RL 算法通过与环境交互来收集数据并找到控制策略，如图 1a、b 所示。该研究使用的模拟器具有足够的物理保真度来描述等离子体形状和电流的演变，同时保持足够低的计算成本来学习。...基本功能演示该研究在 TCV 实验中展示了所提架构在控制目标上的能力。首先他们展示了对等离子体平衡基本质量的精确控制。控制策略性能如图 2 所示。所有任务都成功执行，跟踪精度低于期望的阈值。...结果表明 RL 体系架构能够在放电实验的所有相关阶段进行精确的等离子体控制。图 2：等离子体电流、垂直稳定性、位置与形状控制的演示。

6252 0

史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步

1.1K4 0

AI成功预测等离子体撕裂登Nature，清洁能源「圣杯」更近一步

而为了在地球上模拟这一过程，科学家们采用了极度炽热的等离子体和强大的磁场。...图1：系统设计框架图1a和1b：实验中的一个典型等离子体样本，以及研究所选用的诊断工具和控制设备。其中，在q = 2磁通面上，可能会发生2/1模式撕裂不稳定现象。...值得注意的是，这个稳定性阈值会随着等离子体状态的变化而变化，而且在某些情况下，降低压力也可能引发不稳定现象。...图2：AI撕裂规避系统对托卡马克的控制和等离子体的反应实际上，我们可以把它理解成一个「避障问题」，其中的障碍物便是迫使实验终止的风险因素。...因此，控制智能体会优先考虑保持T在安全阈值k以下，而不是单纯追求提高β_N。通过充分的强化学习训练，Actor最终可以找到一种平衡策略，既能追求等离子体的高压力，又能确保撕裂指标保持在安全范围内。

2151 0

恒电流间歇滴定法GITT测试教程-测试狗科研测试

在每个电流阶跃单元内（图3），首先是在小电流下对电化学体系进行横流充放电一定时间，随后切断施加电流并保持一定时间使离子在活性物质内部充分扩散达到平衡状态，通过分析电极电位的变化和弛豫时间的关系，再结合活性材料的理化参数...由于GITT测试方法假设了离子的扩散行为主要发生在固相材料的表层，为了满足这一假设，在测试时对施加电流的时间t1和弛豫时间t2做了如下限定：a）脉冲电流的施加时间t1必须要足够短，至少满足t12/...D，其中L为材料的特征长度，D为离子的扩散系数；b）弛豫时间t2必须足够长，使Li+在活性物质内部充分扩散达到平衡状态，以电压基本保持稳定为判定标准。...而实际锂离子在材料中的扩散既包含稳态行为又包含非稳态行为，因此只能用Fick第二定律来描述，即各处的扩散组元的浓度随距离和时间的变化而变化。...图4 GITT曲线中放电（上）/充电（下）过程中的电流阶跃只要测试得到各个“脉冲-弛豫” 单元内的∆Es和∆Et，即可计算出整个充放电过程中锂离子扩散速率的随电位/充放电深度的变化关系，如图5所示。

6061 0

这期Nature封面「雪崩」了！

「光子雪崩」十分罕见，只在块体材料和聚集体中观察到过在含有镧系离子的纳米颗粒（称为掺杂镧系纳米颗粒）中，可以发生一种特殊类型的上转换，称为光子雪崩。...纳米颗粒中光子雪崩上转换的发现为这一活跃的研究领域增加了一个新的维度，有可能使诊断的灵敏度和成像方法的分辨率进一步提高。光子雪崩上转换最早是在掺杂了镧元素镨离子的氯化镧晶体中发现的。...来源：Nature 一旦进入高能态，镧系离子就会与仍处于地态的相邻离子相互作用，将激发能量分布在两个离子上--这一过程被称为交叉弛豫（CR）。这使得两个离子都处于中间激发态。...这需要高浓度的镧系离子为CR提供足够的邻居。然而，镧系离子浓度过高会阻碍雪崩的发生（这个问题被称为浓度淬火）。因此，以前产生光子雪崩在纳米晶体中，使用的镧系物浓度仅为1-2摩尔％8。...光子雪崩对淬火上转换的竞争过程，或对影响能量的吸收、发射或转移的变化高度敏感。因此，影响这些过程的细微环境波动将导致雪崩发射的强烈变化。

1K1 0

高通量筛选——离子化合物 | MedChemExpress

离子通道离子通道 (Ion Channel) 是一类跨膜的大分子孔道蛋白，可允许特定类型离子在电化学梯度驱动下穿过细胞膜，从而完成信号传导、细胞兴奋性调节等生理功能，已成为当前药物研发中仅次于蛋白激酶...此外，离子通道在评估药物安全性方面也至关重要。例如，hERG (Kv11.1) 编码的钾通道介导一种延迟整流钾电流 (IKr)，IKr 抑制是药物导致 QT 间期延长的重要机制。...配体门控离子通道因与配体结合而开启，以受体名称命名。机械门控通道是一类感受细胞膜表面应力变化，实现胞外机械信号向胞内转导的通道。...电压门控离子通道因膜电位变化而开启或关闭，以最容易通过的离子命名，如钾通道、钠通道、钙通道、氯通道等。...离子通道筛选方法电生理膜片钳 (Patch clamp technique) 是一种通过记录离子通道的离子电流，反映细胞膜上单一 (或多个) 离子通道分子活动的技术。

5072 0

为什么锂离子电池充电需要3个阶段？

，纵轴为电池容量，横轴为循环寿命次数，可以看出对于充电速率越大，容量衰减速度越快三、锂离子电池化学特性在充电的过程中，在充电器施加的外电场作用下，Li+从正极LiCoO2中脱出进入电解液并向负极移动...另一种情形，随着负极的充满程度越来越高，LiC晶格留下的空格越来越少，从正极移动过来的Li+找到空格的机会就越来越小，所需时间就越来越长，如果充电速度不变的话，一样可能在负极表面形成局部的Li+堆积。...预充电（Precharge）发生在电池电压比较低时，对于大多数锂离子电池来说，这个电压通常定义在2.9V~3V以下，此时的充电电流一般容许在C/10以下。...在恒压充电阶段，电流将逐渐下降，下降到一定程度（通常是C/10）以后，我们可以认为电池已经充满了，充电过程将截止。最后一个阶段被称为补充阶段，它实际上是恒流阶段和恒压阶段的组合。...由于构成电池的材料在不同温度下的特性不同，电池的容量、合适的充电电压也发生了巨大的变化。

9383 0

Nature Aging 提高钙摄取，能延缓衰老并预防神经退行性疾病

驱动这种有害炎症的因素是某些免疫细胞中线粒体的钙离子信号通路异常。线粒体是所有细胞的能量源泉，线粒体产生能量主要依赖于钙离子信号传导。在Bimal N....Desai 和他的团队表示，他们的研究已经确定了导致巨噬细胞年龄相关变化的“基石”（keystone）装置。科学家认为，这些变化使巨噬细胞倾向于在最好的情况下产生慢性、低级别的炎症。...但 Desai 的新发现已经确定了参与这个过程的确切分子机制，因此，我们应该能够找到刺激老化细胞重新开启该机制的方法。酵母多糖处理下，mCa2+摄取影响cCa2+摄取和炎症基因表达的模型。...在线粒体组分的变化中,我们发现线粒体钙离子输运体(MCU)及其调节亚基MICU1的表达与年龄增长呈负相关。MCU与MICU1基因是线粒体Ca2+(mCa2+)信号传导的关键基因。...我们的发现将线粒体钙离子输运体复合体确定为一个关键基础分子装置,它将由衰老引起的线粒体生理变化与巨噬细胞介导的年龄相关性全身炎症联系起来。

1771 0

等离子清洗机中氧等离子体刻蚀对石墨涂层的性能研究

在氧等离子体轰击石墨涂层的过程中，基本的反应就是，氧等离子和石墨涂层中的表层C原子发生氧化反应，不论是生成了CO2或者CO，在等离子清洗机的反应腔内，是属于一种真空状态，所以反应的气体就会被抽离真空反应腔...，而逝去C原子的石墨涂层就会发生很多结构和性能上的变化。...PLUTO-T等离子清洗机处理石墨案例处理前样品上贴了一片盖玻片作为阻挡在经过PLTUO-T等离子清洗机处理之后，我们可以发现相对于处理前，处理后发生了很明显的变化。...结论氧等离子刻蚀石墨涂层会使得上层石墨涂层的缺陷扩大，边界分离，粗糙度降低，还在一定程度上会给顶层的石墨涂层引入新的缺陷，这些结构变化会对石墨涂层的其他性能产生一定程度的影响，同时一定程度上证明了氧等离子刻蚀石墨涂层的刻蚀机制是一种各向异性的垂直刻蚀机制...说明氧等离子体刻蚀石墨涂层这一方法在制备石墨涂层方面有潜在的应用。

2952 0

原创 | codeforces 1425E，一万种情况的简单题

我们只需要遍历一下，找到使得收益最大的i即可。我们分析完了K=0最简单的情况之后，发现了一件事，就是除了我们改变连带的离子之外，其他的离子都是连续的。...a的next位置是任意的，可以在a的前面也可以在a的后面，但是不能是a本身。想明白了这点之后，其实所谓的修改K个离子的连带关系，就是在链表当中修改K条边。...前缀和非常方便，在很多题目当中都有使用，但是有一个小小的条件就是维护区间和的数组内的元素不能发生变化。否则的话就没办法使用了。...我们来看一个例子，这是K=2时的情况： ? 我们激活的是某一个i，然后在a位置跳转到了1，又在i-1跳转到了a+1。虽然我们跳转了两次，但是所有的离子都没有浪费。...情况4是在情况3的基础上再激活一个i+1离子，情况4：，我们再分析一下会发现我们可以通过选择i，让D[i+1]也尽量小，小到成为全局倒数第二小。

1.3K2 0

BMS开发-电池简介

一、电池分类简介按照能量来源及转换可以分为3大类： 1、化学电池将物质的化学能通过化学反应转化为电能； 2、物理电池在一定条件下实现能量直接转换； 3、生物电池生物质能直接转化为电能。...2.2 锂离子电池分类目前锂离子电池在新能源电动汽车等领域应用极为广泛，所以本章节主要介绍锂离子电池。...放电充满电的锂电池，锂离子嵌入在阳极材料上，阳极（负极）碳呈层状结构，有很多微孔，锂离子就嵌入在碳层的微孔中。...锂离子电池正极材料基本信息如下：常见的隔膜材料常见的负极材料负极材料主要是石墨、碳粉或者硅碳复合材料，能够在充/放电的过程中，脱/嵌锂离子。负极材料的微观形貌如下图所示。...预充电当电池过放电时，电压小于2V 左右，电池电压过低，充电器通过很小的电流给电池充电，一般电池为恒流充电电流的0.1倍或更小，通过一段时间判断电池电压是否变化，如电池电压不变化表示，电池已坏或处于短路状态

2201 0

DeepMind用深度强化学习研究“人造太阳”！据说这是秘密进行了3年的工作

2 AI+可控核聚变的前世事实上，早在AlphaGo击败人类世界的围棋冠军李世石后，就有网友在知乎上提问：据说AlphaGo是从零开始自学，运用了深度神经网络与蒙特卡洛树状搜索相结合的技术，那么是否能让...2月16日，DeepMind与EPFL合作研究的深度强化学习系统助力可控核聚变的工作在Nature上发布：链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-...尽管这些控制器在大多数情况下表现不错，但每当目标等离子体配置发生变化，就需要花费大量的工程努力、设计努力和专业知识，同时还要进行复杂的平衡估计实时计算。...该方法主要有三个步骤：1）设计者为实验指定控制目标，该目标可能伴随着时间而变化；2）深度强化学习算法与托卡马克模拟器互动，找到一个满足指定目标的近乎最优的控制策略；3）神经网络形式的控制策略（零样本）直接在托卡马克硬件上运行...在 200 毫秒控制窗口中持续控制 TCV 上的两个独立“雨滴” 4 写在最后目前为止，在可控核聚变上取得的最好成绩来自欧洲联合环状反应堆（JET），今年的2月9日，JET中的聚变反应在5秒内以中子的形式释放出总共

6862 0

重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型

实验一：预测负极固相电极颗粒表面的锂离子浓度以 P2D 模型作为基准对照组，比较 DRA, FOM, TPM, ELM, P2D 这 5 种不同模型预测负极颗粒表面的锂离子浓度变化。...实验二：预测正极固相电极颗粒表面的锂离子浓度以 P2D 模型作为基准对照组，比较 DRA, FOM, TPM, ELM, P2D 这 5 种不同模型预测正极颗粒表面的锂离子浓度变化。...因此，研究人员提出 FIE 来拟合正负极集流体附近的电解质中锂离子浓度变化，并以 P2D 模型作为基准对照组，将其与 FIE 预测正负极电解质相中锂离子浓度的变化作对比。...实验一：预测负极集流体附近电解质中的锂离子浓度变化 FIE 与 P2D 模型预测的△ce,n比较 △ce,n为负极集流体附近电解质中的锂离子浓度变化上图表明，两者的曲线接近，在 P2D 模型中，由于锂离子在电极颗粒表面上沿着电极厚度方向做不均匀流动...实验二：预测正极集流体附近电解质中的锂离子浓度变化 FIE 与 P2D 模型预测的 △ce,p 比较 △ce,p 为正极集流体附近电解质中的锂离子浓度变化如上图所示，在 P2D 模型中，由于正极颗粒表面的锂离子通量比负极颗粒表面的锂离子通量分布更不均匀

2121 0

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。...在使用过程中，随着充放电次数的增加和温度的变化，锂离子电池的性能会逐渐降低，这进一步影响了其安全性和使用寿命。甚至可能发生火灾和爆炸等安全事故。长期使用可能会影响人们的生命和财产安全。...为了解决粒子过滤器（PF）无法在预测阶段更新粒子重量和粒子退化的问题，使用F分布粒子过滤器和核平滑算法来预测飞机锂离子电池的剩余使用寿命。...1.ELM的网络结构 2.DELM模型的训练过程 3.灰狼优化器地位 4.灰狼追踪猎物的机制 5.基于自适应正态云模型的灰太狼优化算法 6.CGWO-DELM流程在电池的实际工作中，很难获得容量和内阻等直接参数...7.健康因素曲线（A）电容随循环次数的变化。（B）健康因子M1随循环次数的变化。（C）健康因子M2随循环次数的变化。（D）健康因子M3随循环次数的变化。

1.3K5 0

BIB | pNovo3：使用排序学习框架进行精确的多态从头测序

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。...pNovo 3在全长肽水平上提高了29.4-96.1%，在全长肽水平上提高了2.0-20.1%。...在七个不同物种的测试数据集上，pNovo 3在全长肽水平上提高了29.4-96.1%，在氨基酸水平上提高了2.0-20.1%。...(b1þ, b2þ, ..., b1þþ, b2þ, ..., y1þ, y2þ,..., y1þ, y2þ, ...), p1, ..., pn是预测的相应离子的强度。...图2. 相似度计算公式 2.提取间隙特征，利用PSMs(倾向值匹配)中的碎片隙信息独立于设计pDeep理论谱预测的特征。当b和y离子在两个连续的氨基酸之间分裂时。

1.9K1 1

react 基础操作-语法、特性、路由配置

在 React 函数组件中，组件的渲染是由状态（state）和属性（props）的变化触发的，而直接在函数组件中定义的变量并不会引起组件的重新渲染。...需要注意的是，在 React 中，event.stopPropagation() 方法并不会阻止事件在组件内部的其他事件处理函数中继续执行，只会阻止事件冒泡到父元素上。...如果你想要完全阻止事件的默认行为和冒泡，可以使用 event.preventDefault() 方法，它会取消事件的默认行为并停止事件在整个 DOM 树中的传播。...function MyComponent() { const handleClick = (event) => { event.preventDefault(); event.stopPropagation...可以在官方文档中找到有关 React Router v6 的更多信息：https://reactrouter.com/docs/en/v6/getting-started/introductionopen

2512 0

指尖的超算：MIT脑启发芯片登上Nature子刊

在神经形态设备中，忆阻器在电路中将充当晶体管，尽管它的工作方式更类似于两个神经元之间的连接点 - 大脑突触。突触从一个神经元中接收到离子形态的信号，然后将对应信号发送至下个神经元。...忆阻器产生的信号会因其自身接收信号的强度而出现变化，这使得单忆阻器具有很多值，因而可以执行较二进制晶体管更广泛的操作。...传导通道越细，从一个电极流向另一电极的离子越少，单个离子就越难以聚合在一起。相反，离子往往会偏离群体，在介质中扩散。...借鉴冶金学方法 Jeehwan Kim 等人通过借鉴冶金学，将金属熔炼成合金并研究其综合性能的方法，找到了突破这一局限的方法。...研究团队也在一个图像处理任务上运行了该芯片，给忆阻器编程，让它能够改变图像，在本例中，使用的是 MIT Killian Court，改变图像采用的是几种特定的方式，包括锐化和模糊原始图像。

7482 0

MTK65XX平台充电调试总结

在此基础上，对充放电导致的问题进行调试优化。一、锂电池工作原理和特性 1.工作原理：锂离子电池以碳素材料为负极，以含锂的化合物作正极。它主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作。...内阻变化，电压维持不变; 3.整个过程中，电量不断添加; 4.在接近充满时。充电电流会达到非常小的值。...经过多年的研究，已经找到了较好的充电控制方法: 1.涓流充电达到放电终止电压2. 7V 。 2.使用恒流进行充电，使电压基本达到4.2V。...C．过充过放：锂离子电池的额定电压，由于材料的变化。一般为3.7V。磷酸铁锂（下面称磷铁）正极的则为3.2V。充满电时的终止充电电压国际标准是4.2V。磷铁3.6V。...这是PMIC上电时检測到的电池开路电压值，这个有时候是有一定误差的。所以必须同一时候获取V_BAT_SENSE的电压，也就是当前的电池电压值。 2.

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

等离子表面处理机在涤棉织物染色上的应用

「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破

让人造太阳更近！DeepMind强化学习算法控制核聚变登上Nature

史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步

AI成功预测等离子体撕裂登Nature，清洁能源「圣杯」更近一步

恒电流间歇滴定法GITT测试教程-测试狗科研测试

这期Nature封面「雪崩」了！

高通量筛选——离子化合物 | MedChemExpress

为什么锂离子电池充电需要3个阶段？

Nature Aging 提高钙摄取，能延缓衰老并预防神经退行性疾病

等离子清洗机中氧等离子体刻蚀对石墨涂层的性能研究

原创 | codeforces 1425E，一万种情况的简单题

BMS开发-电池简介

DeepMind用深度强化学习研究“人造太阳”！据说这是秘密进行了3年的工作

重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型

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

BIB | pNovo3：使用排序学习框架进行精确的多态从头测序

react 基础操作-语法、特性、路由配置

指尖的超算：MIT脑启发芯片登上Nature子刊

MTK65XX平台充电调试总结

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐