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World File Search System传输模
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
用于疟原虫的杂种传输模型，占超级感染，免疫力和催眠液储层
摘要疟疾是一种媒介传播的疾病，在全球南部造成了严重的损失。疟原虫的流行病学是人类疟疾的地理膨胀剂，其特征是被称为催眠症的休眠寄生虫储层的应计。复发是由催眠岩激活事件引起的，包括大多数血液阶段感染负担，对免疫的获得和超感染的分布产生影响。在这里，我们构建了一个新型模型，用于促进疟原虫的传播，该模型同时说明了催眠岩储层的应计，（血液阶段）超级感染和对免疫性的获取。我们首先使用有限的服务器排队网络模型来表征宿主内部动力学作为蚊子到人类传输强度的函数，从而扩展了我们以前的模型以捕获离散的免疫力水平。为了模拟传播阻滞和抗异酶免疫，我们允许在成功的人类到 - 摩斯高质传播和症状血液阶段感染作为这种免疫力水平的各个概率中的几何衰减。在混合近似情况下（概率内部分布）被视为预期的人群水平比例 - 我们将伴侣寄主和向量动力学恢复与Ross-Macdonald理论一致的降低隔室模型。然后，我们对此隔室模型进行稳态分析，该模型由在主机内级别得出的（分析）分布。为了表征瞬态动力学，我们得出了一个简化的IntegrodiventionTequations的系统，同样由主机内排队网络告知，从而使我们能够为各种
基于LIDAR定向子图像的自动驾驶图之间的航向点传输模块
摘要：车道图对于描述道路语义和使用本地化和路径规划模块实现安全的操作非常重要。这些图被认为是长寿细节，因为道路结构中发生了罕见的变化。另一方面，由于有必要使用不同的定位系统（例如GNSS/INS-RTK（GIR），Dead-Reckoning（DR）或SLAM Technologies）更新或扩展地图，因此可能会更改相应拓扑图的全局位置。因此，应将车道图准确地在地图之间传输，以描述车道和地标的相同语义。考虑到其在关键的道路结构中实施的挑战性要求，本文根据LiDAR强度路面在图像域中提出了一个独特的转移框架。目标图中的道路表面被分解为全球坐标系中的X，Y和YAW ID的定向子图像。XY ID用于使用参考图检测公共区域，而YAW ID则用于重建参考图中的车辆轨迹并确定相关的车道图。然后将方向子图像匹配到参考子图像，并将图形安全地传输。实验结果已经验证了所提出的框架在地图之间安全，准确地传输巷道图的鲁棒性和可靠性，无论道路结构的复杂性，驾驶场景，地图生成方法和地图全局精度的复杂性如何。
量子射线行进以重新设计光传输模拟
图1：左：使用我们的方法呈现的修改后的康奈尔盒，使用每个像素的32个路径（结构噪声是由于量子计算模拟的局限性引起的）。中心：错误收敛图。我们使用量子射线行进（蓝色）的量子光传输模拟比古典蒙特卡洛（MC）渲染（绿色）快地收敛。右：在每个弹跳分支分为两者之间如何在两者之间采样光传输路径的图。古典MC（顶部）将一次访问一个随机的光传输路径，需要几个样本（以不同的颜色显示），以忠实涵盖所有可能的轻型运输路径。由于量子计算的指数性质，我们的量子方法中的量子状态在一个量子估计中捕获了所有指数的光传输路径（底部）。
推荐引用 推荐引用 Tom Jiao 和 Hiu Yung Wong。“LG = 10 nm 的稳健低温从头算量子传输模拟
低温电子学对许多任务关键型应用至关重要，例如量子计算机和量子传感接口 [1]、太空探索电子设备 [2] 和高性能低温服务器 [3]。计算机辅助设计技术 (TCAD) 为探索低温电子学的设计空间提供了一种非常经济有效的方法，而且最近在低温电子模拟的校准、建模和仿真方法方面取得了巨大进展 [4-7]。然而，低温从头算量子传输模拟对于研究 LG < 20 nm 的器件，特别是其亚阈值行为非常重要，但仍然很困难，尚未系统地研究。众所周知，MOSFET 的 SS 不遵循玻尔兹曼统计 [4-9]。为了了解其起源，需要一个强大的从头算传输模拟装置。据我们所知，文献中还没有关于低温传输的从头算模拟。目前仅开展了使用非平衡格林函数 (NEGF) 的研究 [10] 。本文成功利用从头算模拟研究了 LG = 10 nm 纳米线在低至 3 K 温度下的传输特性。研究了模拟技术，以实现更快、更稳健的模拟。然后研究了纳米线的低温泄漏特性。
低功耗蓝牙（BLE）数据传输模块...
1 产品概述 ................................................................................................................................................ 3 2 模块特点 ................................................................................................................................................ 3 3 电气特性 ................................................................................................................................................ 4 4 模块功能描述 ............................................................................................................................................ 4 5 应用框图 ................................................................................................................................................ 5 6 模块引脚说明 ............................................................................................................................................. 5
利用反应性传输模型解决水和能源挑战
解决社会面临的水资源和能源挑战需要可持续利用地球的关键区域和地下环境，以及适当设计和应用多孔材料以构建弹性基础设施和用于水处理/回收的膜。反应性传输模型 (RTM) 为环境工程和科学专业人员提供了一个强大的工具，用于研究控制这些系统动态行为的生物地球化学反应、流动、传输和热交换之间的复杂相互作用。因此，RTM 能够为可持续利用地球关键区域和地下环境的工程设计和政策制定提供信息。本期“利用反应性传输模型解决社会面临的水资源和能源挑战”特刊提供了几个例子，说明了 RTM 在资源回收、地下能源提取和碳减排等实践中的广泛应用。在本文中，我们简要概述了过去三十年来反应性传输模型研究领域的发展及其在环境工程和科学中日益广泛的应用。我们还提供了关于反应性传输模型研究前沿和新兴应用领域的观点，这些领域对于解决我们社会面临的水和能源挑战至关重要。示例应用领域包括地下水质量管理、矿山废物污染管理、安全核废料处置、可靠的地质碳储存、气候-水相互作用、弹性基础设施材料、关键材料的回收和增值、缓解干旱的地下水资源管理、负碳排放和地下可再生能源。
辐射传输模型的识别和校正...
本文简要证明了相对于ECMWF预测模型，观察到的测得的空气偏差。证据的重量表明，大多数观察到的偏差及其与空气质量的变化可以归因于辐射转移建模（RTM）引起的错误。尽管RTM误差可能是复杂的，并且取决于许多因素，但在本文中表明，基于对通道吸收系数的调整的简单模型可以估算，并且可以估计其用于改善空气数据中全球和空气量依赖性偏见的结果。将测得的亮度温度与ECMWF NWP模型预测的偏离与从简单的吸收系数误差中预期的偏移进行比较，并使用最佳估计器来获得两个参数偏置模型的值：[Δ，γ]其中δ是全局常数和（γ-1）是层吸收系数的分数误差。