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密度泛函理论在材料性质计算中的量子后见之明
材料的基本性质由原子核势能、电子质量和相互排斥力下的电子决定。不同材料之间的变量是离子势。计算电子性质的逻辑程序是从势到电子分布。这使得从原子、分子到固体的材料性质的实际计算成为可能。由于许多人的努力，这种方法已经蓬勃发展。这个概念类似于将人类人口分布的预测从丘陵和山谷的景观转变为从人口分布确定景观。在原子系统中，量子的怪癖允许这种切换，但决定它只是量子态断层扫描中的一个切片。作者分享了他从这个切片开发的经验，但接近用人口切换景观的强大概念。
主题：算法交易和直接电子访问的通知的公开信
交易功能具有自动管理订单。例如通过功能执行的订单，除了将订单路由订单外提供订单的自动管理（例如在执行前将此类订单的未执行部分自动重定向到其他场所或切片订单）。此类功能与自动订单路由系统有所不同，因为后者仅确定必须在不更改订单参数的情况下发送订单的OMP（或OMP）（即该订单在其组件中未修改，包括其大小）。相反，算法交易包括自动生成订单和订单执行过程的优化（例如，按自动平均值切片）。5
识别塞巴兰水库di sekitar di sekitar kepahiang provinsi bengkulu menggunakan anomali anomali data gravitasi ggmplus ggmplus dengan metode inversi inversi inversi 2d i
摘要。Kepahiang Regency位于岩浆弧和大陆板的边界区域，带有海洋板，以Solfatara，Fumarole和Alteration Rocks的形式在表面上出现了一些地热甜度，因此它成为地热能的前景。进行的研究的目的是找出围绕Kepahiang的地热储层的分布。这项研究是通过重力方法进行的，因此可以对地下密度分布进行描述。本研究使用全球重力模型加上（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了一个完整的布格异常（ABL），该异常是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法建模的多达七个切片，这些切片怀疑地热储层。结果显示，据称该面积在46.7-50.9 mgal之间，据称是一个地热储层，密度值<2.5 g/cm 3在不同的深度下，每个切片的深度不同。在某些区域中，地热制造的不可分性，这些区域的储存量是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的密度所致。摘要。进行的研究的目的是了解Kepahiang周围地热储层的分布。Kepahiang Regency位于岩浆弧的边界区域和带有海洋板的大陆板的边界区域，导致以Solfatara，Fumarole，Fumarole和变化岩的形式出现在表面上的几种地热表现，因此它成为地热能的前景。这项研究是使用重力方法进行的，因此可以产生地下密度分布的图片。本研究使用全球重力模型加（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了完整的布格异常（CBA），这是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法对七个切片进行建模的，该切片怀疑具有地热储层。结果表明，怀疑CBA值在46.7-50.9 mgal之间的区域被怀疑具有密度值<2.5 g/cm 3的地热储层在每个切片的不同深度下。在某些地区没有地下储层的地热性别兴趣是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的宿主岩石所致。
功能性大脑映射的范式变化
图2。面板A）在两个受试者（左）和北欧（左）重建的受试者（S1和S2）中，在两个受试者（S1和S2）中的平均值（TSNR）平均值（TSNR）图。切片的选择代表了覆盖体积中最大的切片之一，以及一个枕骨切片，其中包括ROI V1的一部分。面板b）北欧和标准重建的t-映射的示例叠加在单个运行中获得的两个受试者（S1和S2）的T1加权解剖图像。对于每个主题，顶行上的图像代表北欧重建和较低的标准重建。通过将目标（红色）引起的激活与周围（蓝色）条件引起的激活（蓝色）条件在体积空间（左）（左）和膨胀的大脑（右）中引起的激活来计算。两个不同的列显示不同的阈值，特别是T≥| 3.4 | （面板B中的左列）和T≥| 5.7 | （面板B中的右列）；这些T值对应于标准重建的P <0.01（未校正）和P <0.05（Bonferroni校正）。
通过逐步学习的电池单元的一声分割
由于电动汽车和电池储能系统的重要性日益严重，因此必须在生产过程中和生产后确保电池安全性。一个方面是内部结构的可视化，可以通过计算机断层扫描（CT）作为一种非破坏性测试（NDT）方法来实现。深度学习工具可以快速学习和执行不同的图像处理任务。但是，在大多数设置中，生成训练这些工具所需的标记数据很昂贵。因此，这项工作通过逐步学习（GL）解决了CT体积中阳极和阴极的分割，该技术仅需要单个注释的体积切片。该技术利用了相邻切片之间的高相似性，并应用于电池堆栈细胞和圆柱形细胞。对于堆栈细胞，使用了平移相似性，这导致平均增益比联合（IOU）点相交0.09。对于圆柱细胞，提出了沿旋转中心切片的顺序分割。这导致GL应用之前的堆栈单元的较高初始IOU为0.78 vs. 0.73。对于圆柱细胞类型的GL的IOU增益为0.01 iOU点较小，但由于去除其余的伪影时，定性样品显示出改善。
蜜蜂大脑中枢复合体的神经结构：神经元细胞类型
图 1 中央复合体 (CX) 和相关神经纤维网的解剖结构。(a) CX、外侧复合体 (LX) 的内侧球 (MBU) 和外侧球 (LBU) 的 3D 重建正面图。(b) (a) 中显示的 3D 重建的侧视图。CX 由中央体 (CBU) 的上部、中央体 (CBL) 的下部、原脑桥 (PB) 和成对结节 (NO) 组成。(c) (a) 中显示的 3D 重建的示意横截面，其中显示了前唇 (ALI)。后沟 (pg) 延伸在中央体和 NO 之间。后视交叉 (PCH) 位于中央体和 PB 之间。腹沟纤维复合体 (vgfc) 位于 CBL 和 ALI 之间。(d – h) 通过 CX 的光学切片，用突触蛋白染色。 (d) CBL 被分为九个垂直切片（切片边界用虚线表示一个半球）。（e）每个结节由一个上部单位（NOU）和一个下部单位（NOL）组成。（f）胆囊（GA）是 LX 内的一个小的细长的神经纤维网，位于峡部 2（IT2；边界用黑色虚线表示）。（g）CX 前方光学切片中上部神经纤维网的外观（边界用虚线表示）。（h）前唇（ALI）位于中央体前方。a，前部；l，外侧；LCA，蘑菇体侧萼；MB，蘑菇体；MCA，蘑菇体内萼；m，内侧；p，后部；SIP，上中间原大脑；SLP，上外侧原大脑；SMP，上内侧原大脑。比例尺 = 50 μ m (a – d,f,h), 20 μ m (e), 100 μ m (g) [彩色图可在 wileyonlinelibrary.com 上查看]
基于不规则聚类和顺序旋转的准模块化圆极化5G基站天线阵列综合
针对多用户第五代应用，提出了一种非常规的准模块化基站相控阵架构综合技术。通过在最佳不规则阵列的元素处保持均匀的幅度和线性前进的相位，可以实现功率高效的旁瓣抑制，从而有效地减轻用户间的干扰。布局不规则性是在阵列切片内实现的，该切片以旋转方式重复。采用顺序旋转技术来获得模块化并改善圆极化特性。使用改进的 k 均值聚类算法来形成最佳子阵列。仿真结果表明，所提出的准模块化拓扑在旁瓣性能和集成阵列设计复杂性之间提供了良好的折衷。