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锂离子动力电池用高容量氧化亚硅复合负极材料制备研究广东省稀有金属研究所

通过冻干-煅烧合成了一氧化锰/石墨烯(MnO/rGO)复合材料,并将其用作锂离子电池负极材料.在500 mA·g-1的电流密度下,MnO/rGO复合材料表现出高达830 mAh·g-1的可逆容量,且在充放电循环160圈后,其可逆容量依然高达805 mAh·g-1.倍率测试结果显示,循环225圈后,在2.0 A·g-1的电流密度下,其可逆容量高达412 mAh·g-1.复合材料中的石墨烯在提高材料导电性的同时有效地缓解了一氧化锰充放电过程中的体积膨胀.通过对比容量-电压的微分分析,发现复合材料超出一氧化锰理论容量的部分是由形成了更高价态的锰引起的.MnO/rGO复合材料比纯一氧化锰(p-MnO)更容易出现高价态的锰,可能是因为rGO上残留的氧为电极反应提供了额外所需的氧源.该一氧化锰/石墨烯复合材料因其简单绿色的合成过程及优异的电化学性质,有望在未来的锂电负极中得到广泛的实际应用

  • 2021-03-22
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基于华为 AirEngine Wi-Fi 6 AGV无损漫游无线通信方案

随工业、物流自动化发展浪潮,全球物流IT投资额持续快速增长。其中仓储物流是物流产业中最重要的环节之一,也是对网络需求最多的物流子场景,仓储IT投资在整个物流行业中占比达47%。从行业趋势上看,仓储物流行业向信息化、自动化、智能化发展。 物流行业需求快速发展的同时,自动机器人控制、调度对WLAN通信实时性、可靠性、并发能力提出了前所未有的要求。而针对传统上网或人工仓储应用的现有网络难以满足特性和规格要求,为WLAN自动仓储应用方案带来新的机遇和挑战。本方案采用Wi-Fi 6技术与AGV技术结合,解决了无人仓高性价比、多机高并发、低时延、高可靠无线通信的要求。未来还可以扩展至工业环境其他的AGV场景。

  • 2021-03-21
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上海交大刘成良、覃程锦团队论文/融合残差去噪和多尺度注意力的加权域自适应TBM主轴承故障诊断模型

主轴承被称为掘进机“心脏”,其精确状态监测和故障诊断是保证TBM刀盘驱动安全高效的前提。在隧道掘进机强噪声和跨工况条件下,传统的信号分解和机器学习方法难以提取微弱的故障特征并实现较高的故障分类精度,泛化性能仍有较大提升空间。

  • 2025-01-13
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【专家PPT】构建“5G+量子加密”的安全实时虚拟电厂调度模式(35页)

介绍构建“5G+量子加密”的安全实时虚拟电厂调度模式的建设背景、解决的主要痛点、主要做法和成果场景,并对未来的工作进行展望。

  • 2023-08-18
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金刚石丝锯在硬脆材料切割技术中的应用

本文概述了硬脆材料切割中使用金刚石丝锯切割的方法优点;介绍了金刚石丝锯在光伏领域切割多晶硅环节的应用;在电子产业上游晶圆切割等环节的推广,特别是蓝宝石切割将是金刚石切割线又一新兴领域;金刚石丝锯与传统线锯的比较;金刚石丝锯的制备工艺。

  • 2022-01-28
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中兴通讯5G大容量场景保障技术方案

在5G时代,您是否参加过大型峰会、体育赛事、演唱会等重要的现场活动?担心在这类活动场景中实时在线分享图片及视频时卡顿? 中兴通讯5G网络技术研究专家们专治各种网络疑难杂症,本文带您解密保障5G大话务场景解决方案。

  • 2021-03-25
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航空货运站货物处理的解决方案

随着我国经济快速发展,航空货运市场蓬勃增长,国家和地方政府对于推进航空货运发展也愈加重视,《民航局关于促进航空物流业发展的指导意见》明确提出“加大航空物流新技术新装备供给。鼓励以机场、航空公司、物流企业等为主体,加大对物联网、人工智能、机器人等现代智慧物流新技术研发应用,不断优化经营管理和运行保障体系,从劳动密集型向技术密集型转变,在机场物流设施和运行环节不断降低成本、提高效率、增大柔性。”在《中国民用航空发展第十三个五年计划》中也提出“推动航空物流标准化建设, 简化货运操作环节,提升货运地面服务效率。本文依托深圳中集天达物流系统工程有限公司多年的国内外航空货运站建设经验,提出了多种针对现代化航空货运站的货物处理智能化应用解决方案。

  • 2021-03-21
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研报2020年电子行业半导体构建下的特斯拉分析研究报告

电气化、安全自动化、互联性这些汽车行业的大趋势正为汽车架构带来前所未有的变革。 新的车载功能不断增加,目前的汽车架构已经不堪负荷,超越了临界点。我们已经进入了智能汽车架构的全新世界。 随着汽车新四化发展,传统分布式E/E 架构受到挑战:EV的三电系统,增加了汽车 E/E 架构的 复杂程度;智能座舱、自动驾驶等功能,需要融合更多传感器数据,对OTA、算力和车辆安全 等提出更多挑战。

  • 2021-03-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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