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面向级联式深度神经网络的视频超分辨率算法研究
【出 处】
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南京理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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水系储能器件因具有超高的安全性而备受关注,其中,水系碱性镍铁电池因成本低且理论比容量较高,而逐渐回到人们的视野。然而在碱性电解液中,镍正极的充电态NiOOH不稳定,导致比较严重的自放电;铁负极在充放电循环过程中,极易溶解,导致循环稳定性差、自放电严重等问题。因此,若能对镍铁电池自放电进行有效抑制,其将有更大的发展空间。本论文使用不同阴离子对正极NiO进行表面修饰,并在电解液中引入氧化还原添加剂K3