高效低能耗神經形態器件模擬視覺系統的研究與開發對人工智能發展具有重大意義。人工視覺系統通常採用數字信息技術來實現，其信息處理與光信息採集單元分離，呈現結構繁雜、數據冗餘和能耗較大等諸多不足。受人類視覺系統信息並行處理的啟發，神經形態視覺傳感作為一種新型高效類腦視覺處理技術，具有感存算一體、低數據冗餘與低功耗等優勢，受到各界廣泛關注。二維層狀異質結因其光響應靈敏、信號可塑性可調和功耗低等特性，被認為是構築人工神經形態視覺傳感最有前途的材料體系之一。異質組分光吸收區域的耦合能夠實現寬帶光感知，帶隙不匹配和缺陷態電荷俘獲釋放賦予其信號處理具有記憶可塑性。如何通過簡單的溶液法路徑高效實現該類二維層狀光電異質結的規模製備具有現實意義。
研究背景
對高能量密度和安全儲能系統的需求不斷增長，需要開發具有高比容量、穩定循環性能和長壽命的電池技術。美國能源部的目標顯示具備超過 30 mA cm-2的電流密度（例如，超過 3C 的速率，500 Wh kg-1電池在 20 分鐘內充滿電）需要獲得高功率輸出並實現先進電池系統的快速充電。鋰金屬負極 (LMA) 因其超高的理論比容量 (3860 mAh g-1)、極低的電化學電位 (-3.040 V 與標準氫電極相比) 被認為是下一代可充電電池的有前途的負極材料。然而，它的實際應用受到一些固有缺陷的阻礙，包括沉積過程中的枝晶形成、鋰金屬界面的不穩定性以及重複循環過程中的無限體積波動，導致固體電解質界面 (SEI) 膜破裂。鋰金屬的這種不可控枝晶生長會導致電池短路、循環庫侖效率低、循環壽命差和安全隱患，嚴重阻礙了鋰金屬的應用，尤其是大電流和高面容量下的鋰金屬性能有限，因此，亟待尋求一種有效策略來解決這一難題。
青協
招新
作者：Pika https://juejin.cn/post/7114181318644072479
前言不知道大家開發中，是否會遇到小部分的nativecrash 或者 anr，這部分往往是由第三方庫導致的或者當前版本沒辦法修復的bug導致的，往往這些難啃的crash，對現有的crash數據指標造成一定影響，同時也對這小部分crash用戶不友好，那麼我們有沒有辦法實現一套crash or anr重啟機制呢？其實是有的，相信在各個大廠都有一套「安全氣囊」裝置，比如crash一定次數就啟用輕量版本或者自動重新啟動等等，下面我們來動手搞一個這樣的裝置！
