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本发明公开了一种基于移动电子设备APP的放射性粒子智能计数方法，包括：步骤一：图像获取；步骤二：构建并训练深度学习计数模型；步骤三：粒子识别与计数，将获取的弹夹照片输入训练完成的深度学习计数模型，深度学习计数模型输出每颗粒子的初步检测结果；步骤四：基于结构先验的后处理优化，步骤五：结果校验与输出，统计最终的有效粒子数量，在APP界面上显示粒子总数，并将检测结果叠加显示在弹夹照片上，对于补全粒子和异常粒子以不同标记区分显示，提示用户复核。其APP界面上显示粒子总数，并将检测结果叠加显示在弹夹照片上，以便医护人员快速完成粒子清点，低成本，节省了时间，医生可避免接触放射性物质，不会对医生身体造成伤害。

本发明公开了一种基于增量SOC偏差的锂离子电池早期内部短路识别方法，涉及锂离子电池故障诊断技术领域，采用FFRLS算法在线辨识二阶RC等效电路的时变参数；再通过MIUKF估算包含漏电损耗的闭环SOC，同步用安时积分法计算仅含负载能耗的开环SOC；提取滑动窗口内两路SOC的增量差值作为故障特征，天然消除固定初始SOC偏移的干扰；最终基于电荷守恒定律量化平均漏电流与短路电阻，实现故障定性检测与严重程度评估。本发明无需搭建显式短路支路模型，通过滑动窗口增量SOC差分特征消除初始SOC偏移干扰，结合FFRLS参数自适应辨识与MIUKF多新息滤波，实现早期内部短路的定性检测与短路电阻高精度量化。

本发明公开了一种FeP@TiCT纳米片阵列异质复合材料及其制备方法和应用，属于新能源储能材料技术领域。该方法以TiCTMXene为导电基底，通过PDDA界面电荷调控与柠檬酸原位防氧化协同作用，促进Fe基前驱体在MXene表面定向成核与生长，构筑FeO@TiCT纳米阵列；随后采用NaHPO为磷源进行低温原位磷化，将FeO转化为FeP纳米片阵列，获得FeP@TiCT异质复合材料。所得材料中FeP纳米片均匀分布于MXene表面，形成连续开放的离子扩散通道和高效电子传输网络，显著提升界面电荷传输能力和电化学反应动力学，并有效缓冲体积膨胀。该材料在锂离子电池和钠离子电池负极中表现出高比容量、优异倍率性能和长循环稳定性，具有良好的应用前景。