本文将分析坡印廷矢量的能量通量与电气工程中的功率流之间的比较,其中功率由电压和电流定义。坡印廷能量通量矢量有其他替代方法,它们更符合电路理论方法,即能量流在电流导体中,而不是在其周围的绝缘层中。一种这样的基本公式仅由总电流密度和电压电位组成,但它需要另一种能量传输定理。斯莱皮安提出的另一种公式仍然符合坡印廷能量传输定理,但它需要增加交变磁矢量电位的功率。坡印廷矢量的替代方法可能更好地说明了电气工程中的能量流,但在它们的普遍性方面可以考虑两点。首先,由于它们由电位表示,因此它们是规范不变的,并且取决于电位的定义。其次,坡印廷矢量用于公式化电磁动量,而任何其他替代能量流矢量都不会。这两个注释在电气工程中并不重要,而这些替代方案可以作为描述功率流的良好替代方案。本文的主要目的是弥合能量通量的物理理论与电力工程方法之间的差异。这可以简化能量通量和坡印廷矢量在工程问题中的使用。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具
超敏光谱是中红外(MIR)技术的重要组成部分。然而,miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟,在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下,使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性,它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性,生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
注释: 1.B 级温度范围为 -40 ℃ ~+85 ℃。 2.这些数据是按最初设计的产品发布的。 3.一次校准实际上是一次转换,因此这些误差就是表 1 和表 3 所示转换噪声的阶数。这 适用于在期望的温度下校准后。 4.任何温度条件下的重新校准将会除去这些漂移误差。 5.正满标度误差包括零标度误差 ( Zero-Scale Error )(单极性偏移误差或双极性零误 差),且既适用于单极性输入范围又适用于双极性输入范围。 6.满标度漂移包括零标度漂移 (单极性偏移漂移或双极性零漂移)且适用于单极性及 双极性输入范围。 7.增益误差不包括零标度误差,它被计算为满标度误差——对单极性范围为单极性偏移 误差,而对双极性范围为满标度误差——双极性零误差。 8.增益误差漂移不包括单极性偏移漂移和单极性零漂移。当只完成了零标度校准时,增 益误差实际上是器件的漂移量。 9.共模电压范围:模拟输入电压不超过 V DD +30mV ,不低于 GND-30mV 。电压低于 GND-200mV 时,器件功能有效,但在高温时漏电流将增加。 10.这里给出的 AIN ( + )端的模拟输入电压范围,对 TM7706 而言是指 COMMON 输入 端。输入模拟电压不应超过 V DD +30mV, 不应低于 GND-30mV 。 GND-200mV 的输入 电压也可采用,但高温时漏电流将增加。 11.VREF=REF IN ( + )- REF IN ( - )。 12.只有当加载一个 CMOS 负载时,这些逻辑输出电平才适用于 MCLK OUT 。 13.+25 ℃时测试样品,以保证一致性。 14.校准后,如果模拟输入超过正满标度 , 转换器将输出全 1, 如果模拟输入低于负满标度, 将输出全 0 。 15.在模拟输入端所加校准电压的极限不应超过 V DD +30mV 或负于 GND - 30mV 。 16.当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时 (通过 MCLK 引脚 ), V DD 电流和功耗 随晶体和谐振器的类型而变化 (见“时钟和振荡器电路”部分)。 17.在等待模式下,外部的主时钟继续运行, 5V 电压时等待电流增加到 150 μ A , 3V 电 压时增加到 75 μ A 。当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时,内部振荡器在等待 模式下继续运行,电源电流功耗随晶体和谐振器的类型而变化 (参看“等待模式” 一节)。 18.在直流状态测量,适用于选定的通频带。 50Hz 时, PSRR 超过 120dB (滤波器陷波 为 25Hz 或 50Hz )。 60Hz 时, PSRR 超过 120dB (滤波器陷波为 20Hz 或 60Hz )。 19.PSRR 由增益和 V DD 决定,如下:
量子点发光二极管(QD-LED)是日常生活中使用的显示设备的例子。作为设备中使用的最新一代发光二极管(LED),量子点发光二极管(QD-LED)具有色域纯正(即颜色可通过尺寸调谐,半峰全宽(FWHM)约为几十纳米)[9]、与高清屏幕、虚拟/增强现实集成度高[4]、量子效率高、发射明亮[9]等特点,具有很好的应用潜力。自然而然,分子作为基本量子体系,启发人们只用一个分子来构造LED的概念,即单分子发光二极管(SM-LED)。它具有更高的原子经济性和集成度、通过精确有机合成可调的色纯度、可控的能带排列、避免分子间荧光猝灭等特点。[9]事实上,我们看到的物理世界就是由分子构成。因此,用单个分子作为显示像素最能体现现实世界,这也是显示器件的终极目标。然而,分子水平上的器件工程一直不是一项简单的任务。这种工程的典型例子是硅基微电子器件的小型化和摩尔定律的延续。[10]为此,通过自下而上的途径制备多功能分子器件是一种很有前途的策略。[11,12]受由单个D–σ–A分子组成的整流器的初始理论提议的推动[13],各种功能性单分子器件,如场效应晶体管[14,15]、整流器[16,17]、开关[18,19]和忆阻器[20],已通过长期优化功能分子中心、电极材料和界面耦合而不断改进。[11,12,21]