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确定混合钙钛矿在成核和生长动力学各个阶段的超快载流子动力学
随着有机-无机杂化钙钛矿的技术应用范围不断扩大，从光伏太阳能电池到发光器件，再到纳米级晶体管，确定微结构在决定载流子动力学如何影响器件效率方面的作用至关重要。本文，我们报告了杂化钙钛矿在成核和生长动力学的各个阶段的电荷载流子的超快动力学。溶液加工制造技术，其旋涂条件经过优化以控制中间相的成核密度，在温度梯度退火后转化为杂化钙钛矿。该策略将最终形成大晶粒薄膜的成核和生长步骤解耦，使我们能够探测电子和载流子动力学的差异。令人惊讶的是，我们发现成核微晶已经显示出杂化钙钛矿的电子特性，并且与大晶粒杂化钙钛矿薄膜具有相似的飞秒到纳秒动力学。
对后加热处理对由电弧添加剂制造制造的双链不锈钢机械性能和腐蚀行为的影响
在这项研究中，分析了热处理对由线弧添加剂进行的2209双不锈钢晶体的微观结构和机械性能的影响。发现，在1100°C下进行溶液处理2小时，在300°C下进行2小时的回火可以有效地改善2209双式不锈钢的晶粒不均匀性，消除γ2和有害的脆性相，并考虑机械性能和耐腐蚀性。与原始沉积状态相比，硬度和屈服强度增加了10％和31.8％，达到245.6 hv和499.7 MPa，满足工程螺旋桨的要求。电子背裂片衍射研究表明，晶粒变得精致，奥斯丁岩在溶液热处理后保持<101> // z方向。在原始样品和实心溶液中都存在许多小角度的晶界，但是进一步的回火将小角度的晶界转化为大角度的晶界。关键字：弧添加剂制造； 2209双面不锈钢；热处理；微观结构属性
金属增材制造的微观结构建模
图 2. 在各种增材制造的金属合金中观察到的柱状晶粒；a) 316L 不锈钢，b) Ti6Al4V 和 c) Inconel 625，“通过电子和激光束熔化制备的镍基高温合金（合金 625）的微观结构和性能比较”由 K. Amato 等人撰写，根据 CC BY 4.0 获得许可（Amato、Hernandez 等人，2012 年）。
Nanorough au sers活性底物的定量PEEM和拉曼研究分子传感应用
表1。au膜计量学。使用界面分布函数（IDF）方法与金沉积时间计算的金层厚度，平均表面晶粒直径和表面覆盖率的演变。使用IDF方法在模拟表面上估算了粒间距离，该表面由具有受控的表面覆盖范围和直径的纳米虫制成。
创新超硬材料：无粘合剂纳米
添加材料并通过细化组成晶粒来提高强度（图1中Ⅰ）。理想的最终目标材料是纳米多晶体，其中纳米级金刚石或立方氮化硼晶粒直接紧密地结合在一起，而不包含任何粘合剂材料（图1中Ⅱ）。最终材料可以形成与单晶金刚石相似的高精度切削刃。此外，这种材料的不可解理性使切削刃的强度超过了单晶的强度。由于这些优异的特性，该材料在精密和微加工应用中很有前途。然而，这种创新的纳米晶材料不能仅仅通过扩展传统技术来创造。相反，开发创新的新工艺（产品创新）至关重要。我们开始研究和开发纳米多晶金刚石和纳米多晶立方氮化硼，旨在创造适用于更高速、更高效和更高精度切削应用的终极切削刀具材料。我们经过多年的努力，通过建立超高压新技术和直接转化烧结工艺，成功研制出这些新型超硬材料。本文详细介绍了这些新型超硬材料的开发、特性和应用。
GW2.1基因调节晶粒性状的靶向突变，并诱导大麦的产量损失 在碳化硅上集成石墨烯和MOS2 高级材料处理系统中的传输通道 Calpain活性调节剂：抑制剂和激活剂作为潜在药物LeventeEndreDókus，Mo'Ath Yousef＆ZoltánBánócziPharmaceutics 2020， 对自动化车辆的泳道控制，反馈延迟：非线性分析和实验室实验 在介孔Niwo 4 上支持的电催化剂的设计降低了PT含量 多分散性比（PDR）及其对... 的应用 有问题的社交网络使用中的隐式认知 焊接轮廓对绝缘栅极晶体管（IGBTS）的热参数的影响 多核算方法 polycomb蛋白RYBP在小鼠胚胎干细胞的体外心脏分化过程中激活转录因子plagl1 光控制生物杂交微型机器 量子信息的费米子系统 用TiO 2和Zno 抑制Snagcu焊料合金的Sn晶须生长
谷物宽度和重量2（GW2）是一种E3-泛素连接酶编码基因，对谷物物种中谷物的大小和重量负调节。因此，建议禁用GW2基因活性以提高作物生产率。我们在这里表明，大麦GW2.1同源物的CRISPR/CAS介导的诱变会导致细长谷物的发展和蛋白质含量增加。同时，GW2.1功能的损失引起了由于尖峰数量减少和谷物设置低而引起的明显晶粒屈服不足。我们还表明，GW2.1缺乏作物产量和蛋白质含量引起的相反作用在很大程度上与培养条件无关。这些发现表明大麦GW2.1基因对于产量和晶粒性状之间的优化是必需的。总的来说，我们的数据表明，大麦中GW2.1基因活性的丧失与多效性效应相关，对生成器官的发展以及因此谷物产生产生了负面影响。我们的发现有助于更好地理解谷物的发育以及GW2.1控制大麦的定量和定性遗传改善中控制的UTI。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
微观结构对纳米厚的Cu膜对玻璃基板的界面粘附的影响：对微电器设备的影响
摘要：改善脆性底物上纳米化薄膜的界面稳定性对于诸如微电子等技术应用至关重要，因为所谓的脆性 - 延性 - 延性 - 延性界面限制了其整体可靠性。通过调整薄膜特性，由于分层过程中的外部韧性机制，可以改善界面粘附。在这项工作中，在模型的脆性 - 凝胶界面上研究了膜微结构对界面粘附的影响，该模型由脆性玻璃底物上的纳米化cufim插头组成。因此，使用磁控溅射将110 nm薄的Cu纤维沉积在玻璃基板上。虽然在溅射过程中保持纤维厚度，残留应力和纹理的质地可比，但在沉积过程中和通过等温退火过程中，纤维微结构变化了，导致四个不同的cufifms产生了晶粒尺寸分布。然后使用应力的MO覆盖剂确定每个Cufim的界面粘附，这触发了直接自发扣的形状的Cufifm分解。每个薄膜的混合模式粘附能的范围从较大晶粒的膜的2.35 j/m 2到4.90 j/m 2的纤维，对于纳米晶粒量最高的薄膜。使用聚焦的离子束切割和通过共聚焦激光扫描显微镜对扣子进行额外研究，可以通过对扣的额外研究进行清晰的效果，以将其切换并量化固定在弯曲的薄膜中的弹性和塑性变形的量。关键字：薄膜粘附，脆性 - 延性界面，自发扣，纤维微观结构，纳米化的cufifms可以证明，具有较小晶粒的膜表现出在分层过程中吸收更高量的能量的可能性，这解释了它们较高的粘附能量。
基于物理的非均匀热电子模型...
图。2反极图（IPF），显示了使用最近的邻居算法将晶粒方向分组为八个方向组之一。颜色指示分配给每个方向组的工作函数值，这是W表面的功能值，其最稳定的化学计量学BA-O通过密度功能理论（DFT）计算得出。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的