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审查和比较层次转移方法用于在传统和新兴平台中应用二维材料
图2。微观和光谱表征方法的概述，以评估2D材料的转移前/转移质量。a）光学显微镜用于快速简便地评估薄膜清洁度和结构完整性。转移产生的裂纹可以在顶部图像中看到。b）扫描电子显微镜（SEM）和C）隧道电子显微镜（TEM）用于观察µM/nm尺度疾病，指示损伤/污染。d）原子力显微镜（AFM）用于评估步骤高度的变化，指示裂纹/皱纹和/或污染。顶部图像中看到的白线表明转移膜中的皱纹。e）拉曼，f）光致发光（PL）和G）X射线光电子光谱（XPS）用于评估2D膜中污染，掺杂和应变的层数，污染的存在，掺杂和应变。陡峭的高幅度峰表示高质量和无损害的2D材料的光谱峰的全宽度最大（FWHM）直接对应于晶体质量。在转移前后的FWHM发生巨大变化，如顶部的拉曼和PL图像所示，表明由于转移而降级。XPS光谱中显示的峰表示胶片中不同元素的存在；因此，转移后的其他峰表明，由于污染而导致化学成分的变化。（a）改编自参考。82经许可。©2009美国化学学会。（b）改编自参考。60经许可。©2014 Elsevier Ltd.（c）改编自参考。59经许可。©2015日本化学学会。（d）改编自参考。61经许可。©2019美国化学学会。（E-G）改编自参考。67经许可。©2017 Elsevier B.V.
电池成本的增加——AEMO 的 2030 年计划及未来
100% VRE 电网设计可行吗？詹姆斯·泰勒（2023 年 1 月 12 日更新 1）简介总理和能源部长确信，到 2050 年，澳大利亚需要 100% 可再生能源。事实上，目标是到 2030 年达到 82%——足够接近 100%。系统设计原则在我们了解如何实现这一目标之前，必须了解系统设计的一个关键原则：“高可靠性系统设计必须基于最坏情况，然后在顶部加入安全裕度，以防止系统能力可能下降。”这一原则在 AEMO 和 CSIRO 的报告中几乎完全不存在和忽略。相反，他们倾向于使用平均条件，完全不考虑最坏情况的现实，并希望一切都会好起来。在现实世界的专业工程中，无论是商用喷气式飞机、桥梁还是建筑物，生命都取决于这一点。如果做错了，会受到严厉的惩罚。必须要问的问题是：更多的电池能否挽救 AEMO 灾难性的 2030 计划？基本情况是，NEM 向客户提供电力，而电池储存能量，这只是电力 x 时间。此外，将电能转换为电化学能然后再转换回电网电力的过程效率为 80-90%，这意味着高达 20% 的输入功率被浪费为热量。电网电池有两个参数：存储能量容量 (MWh) 和最大功率输出 (MW) – 通常在 1 - 2 小时的最小放电期内。（较高功率下较短的放电可能会损坏电池。）电池可以在较长时间内提供较低的功率输出，直至其存储能量的极限。最坏的情况是什么？有五种。1 NEM 必须在最大需求时可靠地向客户提供电力。AEMO 的 ESOO（2022 年 8 月）以超额概率 (POE) 的形式说明了 2030 年的最大功率。
摘要：开放式垃圾场的威胁在尼日利亚是一个严重的问题，因为它的健康危害相关。在这项工作中，土壤中的微生物和
摘要：开放式垃圾场的威胁在尼日利亚是一个严重的问题，因为它的健康危害相关。在这项工作中，使用标准技术研究了尼日利亚Ondo Metropolis的Epe和Laje垃圾场土壤和地下水中的微生物。细菌分离株后来根据其殖民形态，细胞形态及其生化特征鉴定出，而蓝色乳苯酚技术中的棉技术则用于真菌鉴定。EPE在顶部土壤（122.0×10 6）和地下土壤（72.0×10 6）中的细菌计数较高（CFU/mL）（72.0×10 6）（97.0×10 6）和Subiel（52.0×10 6）。同样，EPE在顶部（25.5×10 6）和地下土壤（11.5×10 6）中也具有较高的真菌计数（SFU/mL），在Laje Top土壤中具有真菌计数（17.0×10 6）和地下土壤（9.5×10 6））。与此同时，与总异性养分真菌（SFU/ml）相比，EPE（42.0 x10 6）的地下水样品总数（CFU/ML）更高（42.0 x10 6）和Laje（27.0x10 6），EPE（SFU/ml）在EPE（14.0x10 6）和Laje GroundWecter（14.0x10 6）和Laje GroundWecter Samples（SFU/ML）。鉴定出的分离株包括金黄色葡萄球菌，链球菌属，大肠杆菌，小肠球菌，proteus spp（细菌）和粘液spp，尼日尔曲霉和尼日尔和镰刀菌（Fungi）。值得注意的是，这些分离株是具有医学重要性的生物，对垃圾场周围的居民造成了严重的健康威胁。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i2.19 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是由AJOL提供支持的PKP下的开放访问文章。版权策略：©2022作者。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-BY-4.0）许可证的条款和条件分发的开放访问文章。未经许可就可以清楚地提到了本文的任何部分。将此论文列为：Simon-Oke，I。a; O. O的Oladele； Dada，O。E.（2023）。在尼日利亚恩多镇的EPE和Laje固体废物垃圾场土壤和地下水中的微生物。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 27（2）317-322日期：收到：2021年2月23日；修订：2021年6月11日；接受：2021年7月17日出版：2023年2月28日关键字：垃圾场；链球菌属；大肠杆菌；小球菌；从农业，工业，住宅，机构，市政，商业，采矿，娱乐中心和其他人类活动中产生的农业，工业，住宅，机构，市政，商业，采矿中心和其他人类活动产生的固体废物的固体废物废物产生固体废物，而在大多数情况下，产生的废物量通常比尼日利亚系统所能吸收（Aderemi et et aderemi et et anderemi等）。 事实上，Ondo大都市地区的人口迅速增加和城市化造成了州和地方环境保护机构在提供有效，有效的市政固体废物管理方面的困难（Olarenwaju和Ilemobade，2009年）。SCI。环境。管理。27（2）317-322日期：收到：2021年2月23日；修订：2021年6月11日；接受：2021年7月17日出版：2023年2月28日关键字：垃圾场；链球菌属；大肠杆菌；小球菌；从农业，工业，住宅，机构，市政，商业，采矿，娱乐中心和其他人类活动中产生的农业，工业，住宅，机构，市政，商业，采矿中心和其他人类活动产生的固体废物的固体废物废物产生固体废物，而在大多数情况下，产生的废物量通常比尼日利亚系统所能吸收（Aderemi et et aderemi et et anderemi等）。事实上，Ondo大都市地区的人口迅速增加和城市化造成了州和地方环境保护机构在提供有效，有效的市政固体废物管理方面的困难（Olarenwaju和Ilemobade，2009年）。产生的废物会污染地表水，地下水，土壤和空气，这给人类，其他物种和生态系统带来更多问题
竹材Al(Cu)合金的电迁移行为及可靠性...
具有竹节粒结构、顶部覆盖 Al 3 Ti 层并以 W 柱终止的 Al(Cu) 细线是 Si 集成电路中越来越常见的一类互连线。这些线易受跨晶电迁移引起的故障影响。电迁移引起的应力演变可以用一维扩散-漂移方程建模，该方程的解需要了解传输参数。通过开发和执行使用在氧化 Si 基板上制造的单晶 Al 互连线的实验，明确地确定了 Al 中 Al 和 Cu 的跨晶扩散和电迁移特性。在顶部覆盖多晶 Al 3 Ti 覆盖层的钝化 Al 单晶线（2.0 μm 宽，0.4 μm 厚）上进行了加速电迁移寿命测试。覆盖层由 Al 与 Ti 覆盖层的反应形成。电迁移引起失效的激活能确定为 0.94±0.05 eV。以前对没有 Al 3 Ti 覆盖层的 Al 单晶的研究得出的激活能为 0.98±0.2 eV，寿命相似。结论是，Al 3 Ti 覆盖层不会影响跨晶电迁移的动力学和机制。此外，这些结果表明，单晶 Al 互连线电迁移引起失效的限速机制不是扩散，或者令人惊讶的是，Al 沿 Al/Al 3 Ti 界面的扩散率大约等于或低于 Al 沿 Al/AlO 界面的扩散率。还通过实验研究了 Cu 在单晶 Al 线中的扩散和电迁移特性。测试结构由平行线（5.0 μm 宽，0.4 μm 厚）组成，交替线终止于共用接触垫。铜被局部添加到所有线的相同区域，并通过分析 Cu 的浓度分布来表征温度和电流密度的影响
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
建模时代的金星电离层的结构
上下文。Venus的Co 2较厚的大气与电离层共存，该电离层主要是通过太阳能极端紫外线和软X射线光子的大气中性的电离来形成的。尽管进行了广泛的建模工作，但对电子分布的重现得很好，但我们注意到与先前的研究有关的两个主要缺点。生产和库仑相互作用的影响对于揭示金星电离层的结构和组成至关重要。目标。我们首次评估了质子化物种对时代金星电离层结构的作用。我们还评估了离子库仑碰撞的作用，在许多现有模型中被忽略了。方法。专注于预计质子化效果更突出的太阳最小条件，我们为时代的维纳西亚电离层建立了一个详细的一维光化学模型，并结合了50个以上的离子和中性物种（其中17种是质子化的物种），以及最彻底的化学网络。我们包括离子中性和离子库仑碰撞。光电子影响过程是通过两流动力学模型实现的。结果。我们的模型可以很好地重现观察到的电子分布。该模型表明质子化倾向于通过一系列质子转移反应沿着低至高质子相关的质子转移反应来分散电离流到更多的通道中。结论。另外，在高海拔地区，质子化近2倍的质子化可以增强O + 2的分布，在该系数通过O和OH +之间的反应有效产生。我们发现，库仑碰撞不仅直接通过抑制离子扩散，而且通过修饰离子化学来影响顶部的金星电离层。可以根据库仑碰撞的作用来区分两个离子基：一个在高海拔地区优先生产并积聚在顶部离子室中的组，该组应与在低海拔地区优先生产的另一组进行比较，而在上层离子层中则耗尽。质子化和库仑碰撞都对顶部的金星电离层产生了明显的影响，这说明了这项研究和早期计算之间模型离子分布的许多显着差异。
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。
时钟神经元的每日超微结构重塑
图1。S-LNV端子的分割和3D模型。A，实验协议的示意图。在PDF阳性神经元中表达的RFP RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。 mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。 b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。 c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。 d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。 主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。。RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。包括末端静脉曲张在内的短突出被标记为胸子。在任何给定时间点都没有观察到单个神经突之间的显着差异。e，每个顺序的神经突的总数在顶部指示。该图根据神经突长度根据其顺序（如D中定义）表示定量。f，每个时间点的终端/神经元的体积。在所有图中，误差线指示平均值（SEM）的标准误差。星号表示统计学上的显着差异： * p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001。未显示非显着差异。可以在补充表3中找到细节。
人类和单细胞变化的多尺度整合揭示了自然而然的辅助疫苗，自然是辅助
图1。通过集群混合模型中人类疫苗接种反应的多模式单细胞肖像比较了随时间的疫苗接种效应。人类疫苗接种反应研究大纲；由N = 52 PBMC匹配的n = 26受试者的疫苗前和疫苗后PBMC样品的CITE-SEQ数据，包括2个响应组和两个疫苗配方。框中的数字指示用cite-seq运行的样本数。从2009年TIV +大流行H1N1流感疫苗接种的10个高反应者和10个没有辅助疫苗的疫苗接种，分别在第1天和第7天分别分别在高反应者和低反应者之间均匀分裂。6受试者在基线和接种后第1天介绍了用辅助AS03配制的大流行H5N1禽流感疫苗接种的受试者。b。显示单个群集的数据的层次结构，以激发转录组分析的多级建模方法的必要性。簇基于表面蛋白（从幼稚的B细胞簇中选择蛋白）；在每个以加权混合效应模型簇建模的群集中，由由个体，时间点和不同响应组（高和低响应者）和疫苗组（无辅助与佐剂）组成的PBMC样品的细胞表示。在c的彩色列中。 e。来自CD14单核细胞中的5个基因的5个基因的示例组的方差分数，具有基因表达（Y轴）的其他可视化，与实验因子（X Axis），解释了5个基因的最大方差。c。对于通过基于蛋白质的细胞类型汇总的780个样品和单个X时间点汇总的每个样品中的每个样品，显示了每种细胞类型中的DSB归一化蛋白表达 - 细胞类型的颜色与D相同。 d。顶部：跨单元类型，个体和时间点汇总的库中的多元模型中解释的方差部分；底部：就像在顶部面板中一样，但是在此模型中适合每个蛋白质的细胞类型，即f。顶部：MSIDDB标志性基因集的途径基于根据年龄解释的差异的基因；与年龄呈正相关的基因的子集与CD8幼稚和CD161+ T细胞簇的子集；底部：选择两种细胞类型内与年龄相关的基因。
iac – 20 – d1.6.4设计和测试机器人头像...
摘要在2019年底，宇航员卢卡·帕尔米塔诺（Luca Parmitano）远程控制了配备了机器人操纵器的漫游者，并在ISS的月球 - 纳尔格网站上执行地质任务。一年零7个月后，在2021年7月，他将在更现实的月球 - 分析环境中控制同一条漫游者：意大利埃特纳山上的火山岩和雷果石领域。这些实验在ESA的Meteron项目框架中构成了模拟1活动。作为有效负载开发人员，我们想创建一个宇航员的接口，以直观地在行星或月球表面上操作机器人系统：我们如何才能最大程度地提高任务效率和沉浸式 /透明度的感觉？同时，我们如何最大程度地减少操作员的疲劳以及身体和精神效果？以及在人类空间的框架中，我们如何执行此操作，并具有质量和软件要求，并具有延迟，低宽带和不可靠的通信？我们展示了如何创建具有直观图形和触觉用户界面的远程动物系统。这包括力量反馈设备和自定义操纵杆，控制一个移动机器人平台。机器人平台由一个全地形底盘和两个带有扭矩传感的7-DOF机器人臂组成。一只手臂安装在漫游车的前部，用于操纵；另一个被安装在顶部，用于重新放置相机。使用该系统，宇航员完全控制了机器人以收集岩石样品。唯一的外部输入是从科学家组成的科学家，而不是语音循环和文字，关于地质样本的选择。通过Sigma.7触觉输入设备提供了操纵臂的全部稳定的6-DOF力反馈。这意味着宇航员可以（第一次从空间开始）不仅与轨道的行星表面接触，而且还可以感觉到它们所抓住的岩石的重量。系统状态反馈是在用户界面上的视觉和直觉上显示的 - 在ISS上的笔记本电脑上运行 - 以及两个摄像机的视图。在开发过程中，我们不断整合来自各种利益相关者的要求，以及宇航员和宇航员培训师的反馈，以改善用户界面。模拟测试提供了有关如何设计远程呈现系统来控制行星表面上从轨道上控制机器人的宝贵见解。我们希望这些见解对于在类似情况下的远程制定行星机器人技术以及陆地应用的未来开发非常有用。关键字：（最大6个关键字）远程操作，机器人技术，低带宽，触觉，实时，延迟