XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System偏出
顶骨内脑膨出
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病（类似于神经管缺损），也可能是后天事件导致的，如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计，每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统，但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统，该系统根据脑膨出的位置分为：基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线，从鼻部到枕部，四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板，而颅骨外板完整，则实质疝会发生在板内空间，称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见，仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
负偏太阳能电池阵列上的电弧
在地面试验j7,8,91和飞行试验[lO,ll]中，高压太阳能电池阵列上出现了许多电弧现象。迄今为止，唯一的理论假设来自文献[112]。在这项研究中，有人提出，每个互连器上都有一层薄薄的绝缘污染物。这种污染物可能是由于暴露在空气中而产生的，也可能是在制造过程中产生的。来自空间等离子体的离子被互连器上的负电位吸引。这些离子积聚在表面层，导致层中形成电场。随着层继续充电，内部场变得足够大，足以导致电子发射到空间等离子体中。这种电子流导致层中随后加热和电离。这就是所谓的放电。在本文中，我们集中研究了低地球轨道负偏压太阳能电池阵列的行为，并对观察到的电弧提出了一种新的解释。有人提出，实验观察到的预击穿电流导致中性气体分子从太阳能电池盖玻片的侧面解吸。这些分子在互连线上积聚，并在表面气体层内发生电弧。推导出电压阈值的表达式，并研究了其与气体和几何特性的关系。电压阈值与等离子体密度无关，而与太阳能电池互连连接的几何结构密切相关。第 2 节回顾了实验工作，并描述了低地球轨道的等离子体和中性环境。第 3 节开发了击穿模型并获得了击穿阈值。第 4 节讨论了气体和几何参数的关系以及实验数据在该理论中的应用。最后，在最后一节中，提出了一些实验测试来阐明理论模型。
一击随机和非随机偏脱钩
摘要：我们介绍了一项称为部分脱钩的任务，其中两分量子状态通过两个子系统之一的单一操作转换，然后受量子通道的作用。我们假设子系统被分解为直接的和产物形式，该形式通常出现在量子信息理论的背景下。统一是从分解下具有简单形式的一组单位中随机选择的。该任务的目标是使最终状态成为统一的典型选择，接近单位的平均最终状态。我们考虑一种单次场景，并在两种状态之间平均距离上得出上和下限。边界仅以涉及初始状态，通道和分解的量子状态的平滑条件熵表示。因此，我们提供了单发脱钩定理的概括。获得的结果将导致量子信息理论和基本物理学中的分离方法进一步发展。
多偏二敏过程的建模和估计
融合细丝制造（FFF）或融合沉积建模（FDM）是多种领域中广泛使用的增材制造技术。然而，空隙，层之间的粘结差，而FDM Pa-Rameter通常会影响FDM打印的物体，从而改变其强度。研究人员已经研究了用于FDM打印的碳纳米管（CNT）复合材料，以提高其特征。本文提出了一个用于预测机械性能的CIENT三级计算模型，以及用于制备CNT融合的昀碗哀叹的独特淬火过程。通过广泛的参数分析揭示了FDM过程参数在机械性能上的ince。与纯ABS相比，注入CNT的复合材料表现出更好的键合和模量。实验研究表明，对于ABS和ABS-CNT而言，层高度的增加分别使弹性模量分别恶化了21.03％和27.92％。在pure ABS中，In ll密度分别从100％增加到75％和50％，将模量增加49.3％和69.6％。分别在0 - 0 0和0 - 90 0方向上打印的零件，分别为纯ABS和纳米复合材料发现了2.11％和1.7％的降低。计算结果与实验性昀碗nding非常吻合，在0.1 mm和0.2 mm的层高度的差异从10.15％到5.5％不等。对于其他参数（例如栅格方向），0 - 0 0和0 - 90 0的差分别为5.3％和6.9％。计算结果与实验结果一致，使其成为优化FDM打印和利用CNT以提高零件性能的有用工具。
使用差异形式的量子机械预期值推导
摘要通常是各种物理量的预期值，例如占据某些状态的电子数量或不同电子状态之间的库仑相互作用，可以用积分来表示。相比之下，我们的方法基于差异形式，表明可以通过平均时间来获得期望值。确认我们方法的有效性，我们准备了两种情况：一个是一个非常简单的情况，没有多体相互作用，另一种是包含多体项的情况（最简单的安德森·哈密顿式）。关于简单的情况而没有包含多体项，我们可以分析地证明，占据从我们方法得出的任何状态的电子数量等同于从绿色功能方法中评估的分析。包括多体项时，我们的结果显示了与绿色功能方法得出的分析方法的良好数值一致。通过两种情况，基于我们方法的预期值计算被认为是有效的。
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
