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1.
Engineering novel Sn-based bimetallic materials could provide intriguing catalytic properties to boost the electrochemical CO2 reduction. Herein, the first synthesis of homogeneous Sn1−xBix alloy nanoparticles (x up to 0.20) with native Bi-doped amorphous SnOx shells for efficient CO2 reduction is reported. The Bi-SnOx nanoshells boost the production of formate with high Faradaic efficiencies (>90%) over a wide potential window (−0.67 to −0.92 V vs RHE) with low overpotentials, outperforming current tin oxide catalysts. The state-of-the-art Bi-SnOx nanoshells derived from Sn0.80Bi0.20 alloy nanoparticles exhibit a great partial current density of 74.6 mA cm−2 and high Faradaic efficiency of 95.8%. The detailed electrocatalytic analyses and corresponding density functional theory calculations simultaneously reveal that the incorporation of Bi atoms into Sn species facilitates formate production by suppressing the formation of H2 and CO.  相似文献   
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Multidimensional Systems and Signal Processing - Generalized coprime structure decomposes the interleaved subarrays in the conventional coprime array by introducing a displacement and the resulting...  相似文献   
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Wireless Personal Communications - The purpose of this study is to construct a structural equation model of shared bicycle added psychological factors proceeding from the theory of planned...  相似文献   
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Ji  Chengang  Yang  Chenying  Shen  Weidong  Lee  Kyu-Tae  Zhang  Yueguang  Liu  Xu  Guo  L. Jay 《Nano Research》2019,12(3):543-548

We present a new scheme for visibly-opaque but near-infrared-transmitting filters involving 7 layers based on one-dimensional ternary photonic crystals, with capabilities in reaching nearly 100% transmission efficiency in the near-infrared region. Different decorative reflection colors can be created by adding additional three layers while maintaining the near-infrared transmission performance. In addition, our proposed structural colors show great angular insensitivity up to ±60° for both transverse electric and transverse magnetic polarizations, which are highly desired in various fields. The facile strategy described here involves a simple deposition method for the fabrication, thereby having great potential in diverse applications such as image sensors, anti-counterfeit tag, and optical measurement systems.

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10.
This paper considers a novel distributed iterative learning consensus control algorithm based on neural networks for the control of heterogeneous nonlinear multiagent systems. The system's unknown nonlinear function is approximated by suitable neural networks; the approximation error is countered by a robust term in the control. Two types of control algorithms, both of which utilize distributed learning laws, are provided to achieve consensus. In the provided control algorithms, the desired reference is considered to be an unknown factor and then estimated using the associated learning laws. The consensus convergence is proven by the composite energy function method. A numerical simulation is ultimately presented to demonstrate the efficacy of the proposed control schemes.  相似文献   
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