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World File Search System同质性
电池 - ENEA -IRIS OPEN ARCHIVE
摘要：由于它们在我们的日常生活中的应用，对印刷电池的兴趣正在增长，例如，用于便携式和可穿戴电子产品，生物医学和物联网（IoT）。印刷技术提供的主要优点是灵活性，可定制性，易于生产，大面积和高可扩展性。在印刷技术中，由于其高质量和高速的特征，Grafure是功能层工业生产最具吸引力的。迄今为止，尽管有优势，但这种技术的研究很少，尤其是在能量领域，因为很难使用稀释的墨水获得功能和足够的质量载荷。在这篇综述中，报告并讨论了印刷锂离子电池的最新结果。提出了一种基于毛细管数的方法来控制墨水公式和过程，以获得高打印质量和层功能。特定问题被发现在用作每种特定材料及其性能时都起着基本作用。考虑到所有此类问题，Gravure可以提供高性能层。多层方法使所需的层质量负载可以在批量同质性方面实现。这样的结果可以提高印刷电池场中的增压印刷的未来工业就业。
通过强大的同质化方法
摘要 - 含有复杂几何结构（例如纹理，光子晶体和等离子体）的太阳能电池越来越流行，但是当通过昂贵的全波仿真设计这些设备时，这种复杂性也会增加计算需求。通过将这些复杂的几何形状建模为均匀的平板可以大大加快这些计算的速度。为此，我们引入了一种简单而坚固的方法，以解决超材料均质化中的分支问题。我们从尼科尔森 - 韦尔方法中的复杂对数分支开始，在低频范围内，最小绝对平均衍生物并强制执行连续性。之后是比较原始和均质板的反射率，透射率和吸收性。我们使用我们的方法来证明对图案化的PBS胶体量子点太阳能细胞膜的准确和快速的光学模拟。我们还比较了通过等效模型（波长尺度特征）和有效模型（子波长尺度尺度特征）均质的模式太阳能电池，发现对于后者几乎是一致的，而前者由于同质性假设的非物质性质而造成的较小错误。此方法可以大大降低计算成本，从而促进用于太阳能电池应用的光学结构的设计。
单细胞技术和预测药物反应的深度学习
当前研究癌症耐药性治疗的研究方法概述随着分子靶向疗法，免疫疗法，化学疗法和放射疗法的发展已取得了重大进展[1]。 靶向药物 - 由分子靶向疗法使用的单克隆抗体和小分子 - 在肿瘤中达到了最高水平的细胞毒性水平，因为它们能够精确靶向癌细胞[2]。 这些治疗方法的可用性大大改善了患者预后。 更重要的是，如果所有肿瘤亚群都共享药物治疗的特征，则靶向药物可以完全缓解该疾病。 但是，癌性肿瘤很少同质。 它们由不同的基因组和转录组划分的各种细胞亚群，每个细胞亚群都可以产生对给定药物的独特反应和敏感性[3]。 结果，具有非同质性动态特征的异质性癌症亚群通常表现出对单药治疗的抵抗力，从而完全消除了该疾病[4]。 一旦消除了绝大多数肿瘤，少数剩余的癌细胞（最小残留疾病（MRD，请参见词汇表）生存下来，并继续增殖[4]。 不可避免的复发具有现在对初始治疗的疾病。 除了某些具有固有耐药性的肿瘤亚群外，癌细胞还可以通过多种机制获得抗药性，例如药物失活，靶替代和药物外排[1，5，6]。当前研究癌症耐药性治疗的研究方法概述随着分子靶向疗法，免疫疗法，化学疗法和放射疗法的发展已取得了重大进展[1]。靶向药物 - 由分子靶向疗法使用的单克隆抗体和小分子 - 在肿瘤中达到了最高水平的细胞毒性水平，因为它们能够精确靶向癌细胞[2]。这些治疗方法的可用性大大改善了患者预后。更重要的是，如果所有肿瘤亚群都共享药物治疗的特征，则靶向药物可以完全缓解该疾病。但是，癌性肿瘤很少同质。它们由不同的基因组和转录组划分的各种细胞亚群，每个细胞亚群都可以产生对给定药物的独特反应和敏感性[3]。结果，具有非同质性动态特征的异质性癌症亚群通常表现出对单药治疗的抵抗力，从而完全消除了该疾病[4]。一旦消除了绝大多数肿瘤，少数剩余的癌细胞（最小残留疾病（MRD，请参见词汇表）生存下来，并继续增殖[4]。不可避免的复发具有现在对初始治疗的疾病。除了某些具有固有耐药性的肿瘤亚群外，癌细胞还可以通过多种机制获得抗药性，例如药物失活，靶替代和药物外排[1，5，6]。对治疗的不敏感性现在可以恢复到90％的癌症相关死亡[7]。因此，必须提高我们对耐药性传播机制的理解，并准确预测哪种组合药物治疗将是针对特定癌症的最有效的。
DOC207139 - 混合 TCXO 高可靠性标准，LVDS 输出
4.1.6 可追溯性和同质性。除选项 D 外，所有设计谱系均有同质且可追溯至制造商单个晶圆的有源器件批次。扫描石英晶体可追溯至石英棒和高压釜批次的加工细节；但是，多个批次的未镀层晶体、底座和盖子可以组合成单个密封晶体制造批次。仅对于设计谱系 E 和 R，无源元件、晶体和材料可追溯至其制造批次。制造批次和日期代码信息应通过 TCXO 序列号记录每个组件和制造这些 TCXO 所用的所有材料。Microchip 定义的生产批次是所有已组装和制造为单个组的振荡器。具有单个批次日期代码的最大可交付数量为 100 个单位。超过 100 个单位的订单数量将以多个批次日期代码交付，交付间隔为 4 周。如果适用，每个生产批次将配备同质材料，然后将其分配到多个批次日期代码构建中以满足可交付订单数量。订购时，除非采购订单另有说明，否则将在生产批次中的第一个构建批次上执行 C 组检查、批次资格和/或 DPA。
具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
“我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误
基于先前工作中开发的热模型，并在参考文献中呈现。[4]，已经确定，由于预热，可以将奥氏体阶段保留在激光处理过程中的整个存款步骤中。基于计算的材料点历史，在样品，LPF1和LPF2的制造中也实现了相同的结果。因此，在最后冷却阶段关闭激光器后，马氏体转化才发生。这样的转化产生了扩张菌株，可以促进沉积物内“拉伸”残留应力。但同时，冷却阶段本身会导致样品内收缩。现在考虑参考的工作。[5]，取决于关键马氏体转化点（MS和MF）的位置，可能会出现“热”残留应力的暂时放松，这是由于所谓的超塑性效应在Martensite Transformation的时刻出现。在LFP2样品中获得的较高热量积累（见图7C）以及同一样品中较高的同质性水平可以被认为是该样品中获得的更好的超塑性效应的原因，从而避免了随后的冷裂裂纹现象，从而避免了更好的压力缓解。这些条件在CP和LFP1的两个样本中都无法存在，因此导致它们随后的冷裂。
虚拟筛选，分子对接和分子动力学模拟研究对潜在植物化学物质作为鞘氨醇激酶1抑制剂的can
摘要在这篇评论中，在制药行业进行的化学和生物学测定，以确定抗生素的效力和生物活性。尽管通常采用的化学方法可以测量替代物质的效力，但估计生物活性的效率低下是其主要限制之一。由于其敏感性和成本效益，常见的微生物学分析可以用作替代方法。几个因素，例如抗生素剂量，琼脂培养基的同质性，接种浓度，琼脂培养基的化学成分，样品或药物分子的大小和溶解度，pH值，相对湿度和暴露时间可能会影响微生物学分析。基于特定需求和实验目标，琼脂扩散测定的设计重点是其成本，错误，准确性和简单性。在本研究中还讨论了为了滥用和过度使用导致药物抗药性的抗生素，诸如Inhi-Bition区域，最低抑制浓度，最低杀菌浓度，突变预防浓度和临界浓度等参数。最后，对微生物和高性能液态色谱法进行了特异性比较，以降低成本的敏感性，准确性和生物学活性的敏感性，准确性和效果。由于它们的优势和缺点，建议同时使用生物测定和化学方法，以精确确定抗生素的效力。
代数和几何
自从R Forman [15]的离散莫尔斯理论（DMT）的发展以来，离散梯度领域（DGF）的概念在数学和科学的各个领域都发挥了重要作用。这个想法是作为差异拓扑中平滑梯度领域概念的组合类似物而出现的，事实证明，它与平滑的前身一样重要。特别是，在计算拓扑技术相对较新的增长中，DGF已成为主要工具之一。例如，Bauer，Lange和Wardetzky [6]以及Harker，Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]以及在Lewiner，Lopes，Lopes和Tavavares和TavavareS和TavavareS [26]中，Forman的DMT已成功地用于处理减少降噪问题，以及Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]的拓扑数据分析。dmt还看到了在纯粹的理论领域中的重要应用，例如，在建立最小的蜂窝结构中，具有同质性的超平面布置的辅助类型，更通常是不同种类的配置空间；参见Farley [10]，Mori和Salvetti [28]，Salvetti和Settepanella [32]以及Severs and White [33]。dgf也已用于确定两个连接图的复合物的显式同源碱基，这些对象在Vassiliev对标准3 – Sphere中的结中的研究中起着相关作用；参见Shareshian [34]和Vassiliev [35; 36; 37]。
设备上的天气基础模型的联合及时学习
天气预报的设备智能使用本地深度学习模型来分析没有集中云计算的天气模型，对支持人类激活具有重要意义。联邦学习是通过在不共享原始数据的情况下进行协作模型培训来实现协作模型培训的一种有希望的解决方案。但是，它面临着妨碍其可靠性的三个主要挑战：（1）由于地理差异而导致设备之间的数据异质性； （2）单个设备中的数据同质性和（3）发送大型模型参数以进行协作而进行的通信过载。为了应对这些挑战，本文为天气模型（FEDPOD）提供了供您提供的供应的p rompt学习，该模型（FEDPOD）启动了启动的设备，以在维持沟通效率的同时获得高度定制的模型。具体而言，我们的自适应及时调整杆轻巧的提示指导冷冻基础模型产生更精确的预测，还进行了迅速的基于基于多层次的沟通，以鼓励多源知识知识效果并调节优化。此外，Dy-Namic图建模构造了提示的图形，优先考虑具有与异质性相似的数据分布的设备之间的协作培训。广泛的实验表明，FEDPOD在现实世界内部的天气预报数据集中领导着最先进的基线的性能。