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电子束定向能量沉积制造的拉伸超弹性加速改进
摘要 250 ℃低温时效处理可显著提高电子束定向能量沉积 (EB-DED) 制备的 NiTi 合金的拉伸超弹性能。然而由于晶粒尺寸较大，需要很长的时效时间 (长达 200 h) 才能获得优异的拉伸超弹性能。为了加速时效进程，在时效处理之前通过人工热循环处理引入高密度位错（EB-DED 处理的 NiTi 合金中原始位错含量很低），这将促使后续在低温时效处理过程中均匀析出纳米级 Ni 4 Ti 3 颗粒。其相变行为始终保持稳定的两阶段马氏体相变。在 6% 应变循环拉伸试验下，经过热循环处理后，24 h 时效试样经过 10 次循环后的回复率仍在 90% 以上，与未进行热循环处理时效 200 h 的试样性能相当，时效效率大幅提高。
连续量子纠错的实验演示
量子信息的存储和处理易受外部噪声影响，从而导致计算错误。抑制这些影响的有效方法是量子纠错。通常，量子纠错以离散轮次执行，使用纠缠门和对辅助量子位的投影测量来完成每轮纠错。在这里，我们使用直接奇偶校验测量以资源高效的方式实现连续量子位翻转校正码，消除纠缠门、辅助量子位及其相关错误。FPGA 控制器在检测到错误时主动纠正错误，平均位翻转检测效率高达 91%。此外，该协议将受保护逻辑量子位的弛豫时间增加了 2.7 倍，超过裸量子位的弛豫时间。我们的结果展示了多量子位架构中资源高效的稳定器测量，并展示了连续纠错码如何应对实现容错系统的挑战。
交换运动 - 纳米晶体的双向双胞胎
引言双胞胎是响应外部刺激的材料的最常见结构转换之一，包括机械载荷（1），电子束或离子照射（2，3），激光震动（4）和加热（5）。纳米晶体可能会产生较高的特性，例如优异的机械强度（6），改善的热稳定性（7），高电导率（8），显着的光发射（9）和增强的催化活性（10）。了解纳米晶体中的孪生机制可以使纳米材料具有所需特性的结构工程。传统的智慧认为，双胞胎通过在相邻原子平面上的部分位错的一层移动来进行（11）。在外部机械载荷下的孪生二胎涉及非常规的机制，被描述为部分位错的随机激活（12），同时激活部分位错（13）或洗牌机制（14）。转化孪生型对不太了解。假定纳米晶体的转化是通过传统变形孪生机制进行的（11）。但是，该主张缺乏直接证据。转化双胞胎需要外部能量才能克服能量屏障（2-5）。注入外部能量（15，16），例如在热退火和电子或离子辐照过程中，为纳米晶体中的双胞胎形成提供了机会。这表明纳米晶体的双胞胎可能表现出受动力学控制的非常规途径。但是，由于部分脱位/滑移的速度被认为是按时间尺度出现的速度（17），因此同时意识到双重激发和原子成像仍然是技术挑战。在这项工作中，以面部为中心的立方铅（PB）纳米颗粒作为模型系统，我们使用
流量、液位、温度和压力传感器
为了支持客户的传感解决方案，FCI 提供全面的工程和技术支持，以满足飞机制造商的最高标准。文档、飞行测试资格、制造、使用特定管道或管线模拟车辆条件和安装均属于任何 FCI 项目的范围。FCI 还运营着一个世界一流的流量校准实验室，在 19 个不同的流量台上进行校准，使用可追溯到 NIST（美国国家标准与技术研究所）和 ISO/IEC 17025（测试实验室质量体系国际标准）的设备，并满足 ANSI/NCSL Z540 要求。FCI 不断投资于工程工具和开发系统，为您带来最有效的测量产品解决方案，同时最大限度地减少您的投资。通过应用计算机设计、建模和分析，FCI 能够大幅缩短开发时间、提供更完善的诊断并消除过多的原型设计，从而为您生产出更好的产品并节省大量成本。
524288 8 位可编程只读存储器 (Rev. F)
电源电压范围，V CC （参见注 1）−0.6 V 至 7 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。电源电压范围，V PP （参见注 1）-0.6 V 至 14 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输入电压范围（见注 1），除 A9 外的所有输入 -0.6 V 至 V CC + 1 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。A9 -0.6V 至 13V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围，相对于 V SS （见注 1） -0.6 V 至 V CC + 1 V 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（'27C040-_ _JL 和 '27PC040-_ _FML）0 °C 至 70 °C。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（’27C040-_ _JE 和’27PC040 _ _ FME）− 40 °C 至 85 °C。。..........存储温度范围，T stg −65 ° C 至 125 ° C ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............‡ 超出“绝对最大额定值”所列的应力可能会对设备造成永久性损坏。这些只是应力额定值，并不暗示设备在这些或“建议工作条件”所列以外的任何其他条件下能够正常运行。长时间暴露于绝对最大额定条件可能会影响设备的可靠性。注 1：所有电压值均相对于 GND。
FM25Q16A 16M 位串行闪存
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建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
FM25Q128A 128M 位串行闪存
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课程讲义（位F464：机器学习）
本课程是机器学习的本科课程。ml是人工智能的子场。它可以帮助工程师构建自动化系统，从经验中学习。它可以帮助机器做出数据驱动的决策。例如，用于导航的Google地图使用路线网络，实时流量特征，旅行时间等。使用ML算法预测适合您的路径。ml是一个弱学科领域，根源在计算机科学和数学上。ml方法，最好使用概率和统计工具来理解其行为。通过整合数学原则，您将学会有效地应对机器学习挑战，并发展与专业数据科学家相似的深刻理解。根据最新的估计，每天创建3.28亿TB的数据。随着数据越来越多的数据，对数据分析的自动化方法的需求继续增长。本课程的目标是开发可以自动检测数据模式的方法，然后使用未覆盖的模式来预测未来感兴趣的结果。本课程将涵盖许多ML和Gen AI模型和算法，包括线性回归，多层神经网络，支持向量机，贝叶斯网络，Gaussian Mixture模型，聚类算法，生成的对抗性对抗（GANS），RNNS，RNNS和RENFORSSICTION学习技术。课程目标如下：实践经验，使您可以选择最佳模型并掌握对他们成功至关重要的基本实现细节。实用会话（编码任务）将涉及使用现实世界数据，从而通过各种ML技术提高您在调试和完善模型方面的熟练程度。