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World File Search System气溶胶
气溶胶喷气式印刷作为操作电化学TEM微电视的多功能样品制备方法
很多重点是研究其运作，降级和最终（最终）的原则。投资新的路线以提高电池的容量和寿命，需要在其操作的各个阶段仔细表征组成型材料，或者更好地观察他们在设备运行时获取信息的能力。在这些方法中，Operando Liquid-Cell透射电子显微镜（也称为原位液体传输电子显微镜（TEM））在文献中受到了很大的关注。[1-7]对于这种技术，微制造用于创建两个硅芯片，每芯片都涂有一层薄层的氮化硅（SIN X）。然后将硅在本地蚀刻以形成悬浮的电子透明罪x窗口。其中一种芯片通常用图案化的光片涂层，该光片可以用作定义细胞厚度的间隔器。可以在两个Si芯片之间密封一层液体（这称为液体电池）。可以在液体环境中与液体环境中的电子成像，在TEM列中，可以用电子成像，从而规避高真空吸尘器的严格要求。当将这种方法用作研究电化学系统的操作技术时，用2或3个电触点对芯片进行了图案，并且其中至少有一个（称为工作电极）位于Sin X窗口区域上。这种方法进一步称为电化学TEM（EC-TEM），已用于研究燃料电池和电池系统。[1,3,8,9] EC-TEM面临的最大挑战之一是对电极的可靠制备，必须足够薄才能通过液体电池进行电子传输，并且必须仔细地将其定位在con-tact上（需要在10 µm的订单下定位精度）。此外，在机械应变下稀薄的Sin X窗户可以很容易地破裂，并且液体细胞可能会遭受不完美的密封，从而使显微镜真空降解。因此，迄今为止的许多EC-TEM研究都集中在实验期间在工作电极上电沉积的感兴趣材料（例如Li Metal）的系统。[1,3,10]以这种方式，感兴趣的材料仅限于电极，并且在实验之前不需要大量的样品准备。因此，关于工业相关材料的EC-TEM文献通常是不相容的，因为它们通常是不兼容的
TROPOMI ATBD 紫外线气溶胶指数
气溶胶指数 (AI) 是一种成熟的数据产品，已针对多种不同的卫星仪器计算了 40 多年的时间。本 ATBD 中描述的气溶胶指数明确命名为 UVAI，因为它基于给定波长对的紫外线 (UV) 光谱范围内的光谱对比度，其中观察到的反射率和模拟的反射率之间的差异会产生残差值。当此残差为正时，表示存在吸收紫外线的气溶胶，如灰尘和烟雾，通常称为吸收气溶胶指数 (AAI)。云产生接近零的残差值，而强烈的负残差值可能表明存在非吸收性气溶胶，包括硫酸盐气溶胶。与基于卫星的气溶胶光学厚度测量不同，AAI 也可以在有云的情况下计算，因此可以每天覆盖全球。这对于跟踪由沙漠尘埃、火山喷发的灰烬和生物质燃烧产生的烟雾组成的偶发性气溶胶羽流的演变非常理想。
飞秒灯丝清除大气气溶胶 - CDN
大气气溶胶（例如雾中的水滴）会通过散射和吸收干扰激光传播。飞秒光丝已被证明可以清除雾区，从而改善后续脉冲的传输。但其详细的除雾机理尚未确定。在本文中，我们直接测量并模拟了在飞秒光丝特有的光学和声学相互作用影响下，半径约为 5 μ m（典型的雾）的水滴的动态。我们发现，对于由准直近红外飞秒脉冲崩溃产生的光丝，主要的液滴清除机制是激光光学破碎。对于此类光丝，光丝能量沉积在空气中发射的单周期声波不会对液滴造成影响，并且几乎不会产生横向位移，因此对雾的清除作用也几乎不会产生影响。仅对于紧密聚焦的非丝状脉冲，其中局部能量沉积大大超过丝状脉冲，声波才会显著取代气溶胶。
用于空气管道技术的气溶胶基密封剂
1 技术的详细描述 气溶胶密封剂可用于密封空气管道泄漏。这是通过对管道加压并注入喷雾密封剂来实现的。该技术可用于密封隐藏在墙壁、天花板和地板空腔中的小（直径最大为 ½ 英寸）和难以接近的管道泄漏（Ternes 和 Hwang2001）。气溶胶密封剂本身是一种无毒乙烯基聚合物（Kallett 等人，2000 年）。该技术是一种专有的管道密封方法，由美国政府和 Aeroseal 公司联合开发，后者拥有使用该技术的独家许可（Ternes 和 Hwang，2001 年）。具体而言，劳伦斯伯克利国家实验室在美国能源部 (DOE)、美国环境保护署等机构的资助下开发了气溶胶喷雾技术，而 Aeroseal 则开发了当前版本的设备和软件以将该技术应用于实践（Ternes 和 Hwang，2001 年）。
由于气溶胶强迫，未来变暖的巨大不确定性
近年3,4，气候敏感性（ECS；预期的长期变暖会响应大气CO 2浓度的增加一倍）和当今的气溶胶有效辐射强迫（ERF AER）仍然表现出较大的不确定性5，最近被评估为非常可能的评估（90％的概率范围）（90％的可能性范围）。到1750年）。ECS和ERF AER是对未来变暖6的不确定性最大的两个因素，尽管已经提出了可以将它们联系起来的物理机制7,8 20
气溶胶微型机器人的输送和驱动
然而，在液体积聚会对下面的生物膜和上皮细胞造成运输障碍的疾病中，雾化治疗的效率和效果会显著降低。[10,11] 常见的例子包括肺炎、囊性纤维化、急性支气管炎和慢性阻塞性肺病。由于 μ 机器人具有增强体内运输的潜力，因此可以用来克服液体积聚并增强治疗效果。μ 机器人通常使用微电子行业的技术制造而成 [12]，可以由各种场提供动力和引导，包括磁场、[13] 声场、[14] 化学场，[15] 甚至光场。[16] 对于体内应用，μ 机器人最常见的控制方法是通过不会在组织中衰减的磁场 [17]，并且已经证明了定向平移
飞秒光丝清除大气气溶胶
A. Goffin、J. Griff-McMahon、I. Larkin 和 HM Milchberg * 马里兰大学电子与应用物理研究所，马里兰州帕克分校，20742，美国 *milch@umd.edu 大气气溶胶（例如雾中的水滴）会通过散射和吸收干扰激光传播。飞秒光学细丝已被证明可以清除雾区，从而改善后续脉冲的传输。但详细的除雾机制尚未确定。在这里，我们直接测量和模拟半径约为 5 μm 的水滴（典型的雾）在飞秒细丝特有的光学和声学相互作用影响下的动态情况。我们发现，对于由准直近红外飞秒脉冲崩溃产生的细丝，主要的液滴清除机制是激光光学破碎。对于此类细丝，由细丝能量沉积在空气中发射的单周期声波不会影响液滴，也不会引起可忽略的横向位移，因此对雾的清除作用也微乎其微。只有当非细丝脉冲的聚焦程度很高时，局部能量沉积远远超过细丝，声波才会显著取代气溶胶。
COVID-19 期间黑碳气溶胶的减少......
1 马克斯普朗克化学研究所多相化学系，德国美因茨 55128 2 马克斯普朗克化学研究所大气化学系，德国美因茨 55128 3 不来梅大学环境物理研究所，德国不来梅 28359 4 约翰内斯古腾堡大学大气物理研究所，德国美因茨 55128 5 德国航空航天中心 (DLR) 大气物理研究所，德国上法芬霍芬 82234 6 莱比锡大学物理与地球科学学院，莱比锡气象研究所，德国莱比锡 04103 7 莱布尼茨对流层研究所实验气溶胶和云微物理系，德国莱比锡 04318
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
AI-3 气溶胶发生器
设计方便，坚固的 SS304 外壳，大型填充口、喷射和压力控制。 可转换喷嘴压力。 可调节气溶胶浓度输出，以满足 1-6 个 Laskin 喷嘴的多种应用要求。 允许使用多种试剂。 优质压力表。 易于查看的液位指示。 固定坚固的手柄。 高品质，焊接精良的 SS 支腿。