有效控制金属的功函数 (WF) 并将其提高到超高值对于它们在应用界面电荷传输过程的功能设备中的应用至关重要。我们报告了银的 WF 的超高增加,从 4.26 增加到 7.42 eV,也就是说,增加了高达 ~3.1 eV。这显然是金属有史以来最高的 WF 增幅,并且得到了最近的计算研究的支持,这些研究预测有可能影响金属 WF 的增加超过 4 eV。我们通过一种新方法实现了超高增加:我们没有使用在金属表面吸附极性分子层的常用方法,而是在金属中加入了 WF 改性成分——L-半胱氨酸和 Zn(OH) 2,从而形成了 3D 结构。通过多种分析方法(XRD、SEM、EDS 映射、TGA/MS、同步加速器 X 射线吸收、非弹性中子散射、拉曼光谱)对材料进行了详细的表征,这些方法的结合表明 WF 增强机制是基于半胱氨酸和水解锌 (II) 分别直接影响金属的电荷转移能力,以及通过已知的 Zn-半胱氨酸指氧化还原陷阱效应协同两种成分的结合。一些额外的特性包括能够从纯银值及以上微调 WF;掺杂银的电导率几乎不受影响;WF 在 3 个月后保持稳定;并且它可耐热至 150 o C。能够根据银的标准值在很宽的范围内调整 WF 变化的能力必将应用于任何需要调整 WF 以设计电荷传输装置的地方。
医疗保健和医疗运营能力(H&MOC)功能策略将最大化的医疗可部署性和卓越的运营患者护理服务置于DMS的中心。这两个战略目标是至关重要的三分之一的基础:成为一个典范,数据驱动的学习组织。我们的DMS数字框架将在帮助我们大家提供针对每个战略目标的防御方面发挥关键作用。世界仍然是动态和复杂的。为了使我们能够蓬勃发展并兑现我们的诺言,我们必须对拥抱和利用不断变化的态度感到满意,同时仍然集中精力,并确实在我们的旅途中加快了优化我们对国防战略成果提供支持的旅程。我们必须改变医疗公司基础;提供情报主导和数据实施强制保健保护;提供优化的操作患者护理途径(OPCP),提供能力且响应迅速的战略性MEDEVAC,并赋予职业专注的康复框架。为了实现这一目标,我们必须通过增强我们对适当的医学数字和非数字功能的功能权威来实现所有优势。数据,信息和知识代表了您之后第二重要的资产。拥抱数字变化并解锁国防新兴的数字骨干的潜力,没有您,我们无法做到这一点。我知道我们都准备抓住如此激动人心的机会,我期待与您一起参加我们的数字旅程。我们都必须努力变得精通数字化,愿意破坏教条的工作和思考方式,并完全拥抱现代的数字能力,以帮助为我们所服务的所有人提供最佳的可能支持。
预计英国将看到太阳能和电池的显着增长,政府的目标是在未来13年中的太阳能增加五倍 - 从今天的14 GW到2035年的70 GW。政府还具有雄心勃勃的电池存储的目标:预计其能力在四年内将超过四足动物 - 从今天的1.5 gw到2026年的6.5 gw。JBM太阳能业务由大约30名专业人士组成,在太阳能领域拥有丰富而长期的经验。总部位于伦敦并成立于2012年,该团队在整个开发过程中拥有从土地获取到建筑准备就绪的整个开发过程。JBM太阳能是从伦敦的可再生能源投资者苏斯根购得的。收购在其重点市场之一中加强了RWE的可再生能源业务,这是RWE的雄心强烈推动其在RWE核心市场之一的英国的可再生能源业务的雄心。RWE是可再生能源的全球领先参与者,预计到2030年将投资超过500亿欧元,以在国际上发展其绿色核心业务,约有150亿英镑为英国提供。rwe在英国风力发电中的占地面积很强,总容量超过2.6 gw(RWE Pro-Rata),其中包括10个海上和33个陆上风电场。随着正在建设或开发的进一步的海上风项目,并计划建立包括凯尔特海在内的商业规模浮动风电场,RWE是英国最大的海上风管道之一。在陆上风能领域,RWE还打算发展其开发和运营项目。该公司是帮助英国政府到2030年将英国离岸风能增加到50 GW的目标的关键合作伙伴。
近年来,人工智能取得了长足进步,然而,大多数系统仍然难以推广。在这项工作中,我们探索了一个模型,该模型可以重现人类通过无监督的日常经验获得“数字感”的能力。理解和操纵数字和数量的能力在童年时期就出现了,但人类获得和发展这种能力的机制仍然知之甚少。特别是,我们不知道在没有老师监督的情况下是否有可能获得这种数字感。我们通过一个模型来探索这个问题,假设学习者能够拾取和放置小物体,并会自发地进行无方向的操作。我们进一步假设学习者的视觉系统将监控场景中物体的变化排列,并将学会通过将感知与运动系统的传出信号进行比较来预测每个动作的影响。我们使用标准深度网络对感知进行建模,以进行特征提取和分类,以及梯度下降学习。我们的主要发现是,从学习不相关的动作预测任务中,出现了一种意想不到的图像表征,其表现出预示着数字和数量的感知和表征的规律。这些包括零和前几个自然数的不同类别、数字的严格排序以及与数值相关的一维信号。因此,我们的模型获得了估计数量(即场景中物体的数量)的能力,以及速算能力,即一眼就能识别小场景中物体的确切数量的能力。值得注意的是,速算和数量估计可以推断到包含许多物体的场景,远远超出训练期间使用的三个物体。我们得出结论,数字和数量能力的重要方面可以在没有老师监督的情况下学习。我们的观察表明,跨模态学习(这里是操纵教学感知)是一种强大的学习机制,可以在人工智能中加以利用。
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中,需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料(即其特性可以在制造后进行定制)是人们所迫切需要的,而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而,DLW 过程中产生的交联聚合物结构(尤其是使用商用光刻胶时)是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件,例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能,使印刷结构在特定刺激下破裂,例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中,光是首选触发器,可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构,必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应,例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的,因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导,而环消除可以在较短波长的紫外线(≤ 260 nm)照射下发生。[15] 然而,这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈,特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解,因此无法在写入过程中存活,而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止,我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告,其中书写和
乳腺肿瘤是乳腺癌诊断最突出的指标之一。精确的肿瘤分割对于提高乳腺癌检测的准确性至关重要。医生对 MRI 扫描的评估非常耗时,需要大量的人力和专业知识。此外,传统的医学分割方法通常需要先验信息或手动特征提取,导致诊断具有主观性。因此,开发一种自动图像分割方法对于临床应用至关重要。这项工作提出了 BTS-GAN,一种在磁共振成像 (MRI) 扫描中使用条件 GAN (cGAN) 的自动乳腺肿瘤分割过程。首先,我们使用编码器-解码器深度网络作为生成器,并在编码器和解码器之间使用跳跃连接,以提高定位效率。其次,我们利用并行扩张卷积 (PDC) 模块来保留各种大小肿块的特征并有效提取有关肿块边缘和内部纹理的信息。第三,在 cGAN 的损失函数中加入了额外的分类相关约束,以缓解基于分类的图像到图像 (I2I) 翻译任务中难以收敛的挑战。我们提出的模型的生成器端学习检测肿瘤并构建二值掩码,而鉴别器学习区分地面真实和合成掩码,从而驱动生成器生成尽可能真实的掩码。实验结果表明,我们的 BTS-GAN 对于乳腺肿瘤分割更有效、更可靠,并且在公开可用的 RIDER 乳腺癌 MRI 数据集上的 IoU 和 Dice 系数方面优于其他分割技术。我们提出的模型分别实现了 77% 和 85% 的平均 IoU 和 Dice 得分。2022 作者。由 Elsevier BV 代表卡拉布克大学出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 的开放获取文章。
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中,需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料(即其特性可以在制造后进行定制)是人们所迫切需要的,而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而,DLW 过程中产生的交联聚合物结构(尤其是使用商用光刻胶时)是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件,例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能,使印刷结构在特定刺激下破裂,例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中,光是首选触发器,可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构,必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应,例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的,因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导,而环消除可以在较短波长的紫外线(≤ 260 nm)照射下发生。[15] 然而,这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈,特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解,因此无法在写入过程中存活,而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止,我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告,其中书写和
本文深入探讨了人工智能在合成孔径雷达 (SAR) 技术中的最新进展,重点介绍了欧洲航天局 (ESA) 支持的发展。讨论涵盖了人工智能在 SAR 数据中的应用进展,特别强调了下一代 SAR 有效载荷的机载数字处理功能。先前的 SAR 任务,如 Sentinel-1,在其有效载荷中加入了传感通道,用于校准、特性描述和监控航天器有效载荷。强大的机载处理设备和增加的机载内存为开发认知微波仪器提供了新的可能性,特别是雷达和合成孔径雷达,它们可以在没有地面特定指令的情况下触发自主动作。认知雷达被定义为一种结合了自适应和智能信号处理的系统。在卫星中,示例包括根据监测场景适应操作模式或仪器配置,调整波形参数(如频率、脉冲宽度、脉冲重复间隔、发射功率)直至发射和接收天线方向图或卫星平台的指向。本文重点介绍了与具有机载处理能力的下一代有效载荷的认知雷达应用相关的最新技术突破和持续发展,包括自适应压缩技术的进步、原始雷达数据的目标检测和其他由机器学习实现的技术。此外,它还深入探讨了数字信号处理、数字波束成形和信号处理技术领域的持续研究和开发活动,旨在实现更灵活和自适应的 SAR 有效载荷。这些元素被视为认知系统及其在未来任务中的应用的基石。除了概述当前的技术状况外,本文还探讨了人工智能在 SAR 任务中的潜在未来应用。人工智能与合成孔径雷达系统的结合有望提高合成孔径雷达的性能指标、减少延迟,从而实现地球观测和遥感领域的创新下游应用。
单点钻石加工(SPDM)产生其他生产方法无法匹配的光滑加工表面。虽然对用SPDM进行铸造合金的机制进行了充分探索,但添加性制造零件的SPDM领域仍在很大程度上都没有。这项工作揭示了对添加性钛合金的表面产生过程的新见解,特别是Ti6al4v额外的低间隙(ELI)合金工件。我们对芯片形态的检查揭示了一种独特的芯片去除方式,该模式以前未记录在现有文献中。在添加性的TI6AL4V ELI工件的SPDM中,鉴定出在工具耙面上流动的芯片中的许多毛孔和不连续性,表明在材料的塑料流中看到了周期性间歇性裂纹。为了检查这种现象,开发了有限元分析(FEA)模型。尽管FEA模型可以很好地解释文献中报道的Cast Ti6al4v Eli的SPDM的加工力学和芯片形态,但它未能描述在这项工作中加化性工件加工过程中获得的芯片形态。这种差异强调了针对加上制造组件量身定制的创新模拟方法的需求。这项研究中的实验性OB用途强调了芯片形成的独特形式,与常规的TI6AL4V合金加工过程相反。在较低的饲料中,存在短而不连续的芯片形成,外围的撕裂。相反,在较高的饲料下,观察到了长,连续的带状芯片形成。此外,一些典型的添加剂制造缺陷出现在加工表面和芯片上。通过优化SPDT参数,在Addi ti6al4v Eli工件上实现了大约11.8 nm的表面粗糙度(RA)值。这项工作提供了有关SPDM的化合物制造组件的机制的全新视角,为后续研究提供了垫脚石。
在2024年中点时,这被证明是强劲恢复的一年。在2023年不确定性期间被推迟的项目现已重返网上。我们对市场的长期信心继续塑造了我们雄心勃勃的增长战略,在2024年上半年,我们加强了在跨境和离岸风力涡轮机和基金会的最前沿的位置。我们通过添加我们的车队,扩展客户和合同基础并专注于审查来做到这一点。我们在2023年底获得的ENETI业务的持续整合中看到了积极的进步。迄今为止,协同效应与期望一致,我们正在互相学习,并在共同的文化背后保持一致。合并增强了Cadeler在我们欧洲核心市场以外的地理位置的能力,在亚洲和美国的项目中加入了我们的订单书。包括新建筑物,合并意味着Cadeler现在代表了该行业的大量升空海上风装舰队。成功筹集资金锻炼后,我们执行了新的A级船只,即我们的第七套件的命令。Wind Apex计划在H1 2027中进行交付,是一种从基础安装单元转换为风力涡轮机发电机安装容器的混合设计。她进一步加入了两个班级,两个P级和两艘M级船只正在建设中。我们还完成了Wind Scylla和Wind Zaratan的显着维护范围,Wind Scylla现在正在加入Cadeler在美国水域的第一个项目。我们已经成功地取代了两艘O级船只的起重机,即Wind Orca和Wind Osprey,升级后的船只按时从院子里出发,并按预算出发,现在两艘船只现在都在进行项目。除了尖端的设计外,我们认为将船只转换为与绿色燃料选择的兼容是主要责任,我们将在H2 2024中开始对其进行试用。