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金属和合金中沉淀物的晶体学
本章和以下各章描述了金属和合金中第二相沉淀颗粒的晶体学。本章的重点放在分析其晶体结构，组成和晶体取向与基质之间的技术方面。在技术上嵌入固体基质中的细质沉淀物的表征在技术上很困难。来自矩阵的信号始终阻碍来自沉淀物的信号。尽管即使是最先进的特征技术仍然不完整，但要评估与沉淀物晶体相关的经典理论中涉及的假设的有效性变得有可能。例如，最近的实验研究表明，成核过程中其晶体结构的演变似乎与所谓的经典成核理论相矛盾，而大小和组成的波动。最近的研究还表明，它们与基质的晶体取向关系通常不同于与界面晶格不匹配相关的能量考虑因素预测的晶体取向。此外，发现与基质的晶体取向关系是控制降水硬化大小的因素，与基于连续弹性理论计算的常规Orowan的强化模型相反，而无需考虑结晶学。
降解机制在阴极/ ... div>上的影响
全稳态电池有可能提高锂离子电池的安全性，能量和功率密度。但是，刚性固体接口的有限稳定性仍然是一个关键挑战。在高温烧结和电化学循环期间，阴极/电解质界面特别容易降解，形成了二级相，从而阻碍电荷运输并限制细胞性能。对这些阶段的实验分析是具有挑战性的，因为它们产生了对典型特征技术敏感的薄电阻膜。在这项研究中，我们使用结构分辨的电化学模拟来研究电阻阶段在阴极/电解质界面对细胞性能的影响并确定显性降解机制。我们使用一种新型的电阻膜模型扩展了模拟框架，该模型根据相间特性说明了界面处的额外电荷传递电阻。我们的方法将连续模拟与密度功能理论和实验数据的见解相结合，包括次级离子质谱测量。这使我们首次评估了电阻膜对全细胞性能降解的影响。
Mr-Papineni-Nikhil-30-Jun-2022.pdf
现有的发光成像技术通常使用单色摄像机来捕获空间分辨的强度信息。光谱信息需要光谱测量，通常缺乏空间分辨率，或者需要在整个测量区域进行扫描，需要长时间的测量持续时间（分钟或小时）。半导体材料，例如钙钛矿，可以用商用颜色摄像机来表征。在这项工作中，建立和研究了使用改良的商业颜色DSLR相机的增强发光成像设置，以同时在几秒钟内同时获得波长和强度信息。这可以补充现有的特征技术。波长估计。还进行了几个钙钛矿太阳能电池和薄膜样品的光致发光和电致发光成像。该技术被发现可以合理估计窄光谱发射（例如激光器）的波长，并且能够在空间和时间上显示波长的相对变化，以获得更广泛的光谱发射。这种具有成本效益的伪 - 光谱成像技术适用于由于降解和离子迁移而导致时变特性的钙钛矿。
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
基于同步辐射的电池材料表征
通过广泛部署整个（网格）和中级（车辆）尺度的储能技术，可以实现向较小化石燃料依赖化石燃料依赖能源经济的过渡。鉴于其效率和多功能性，目前正在考虑使用可充电电池，这些电池面临着不同的技术要求集（例如，在成本和寿命方面），与它们在便携式电子产品中的使用相比。在全球范围内正在研究研究，以改善当前可用的电池化学，例如锂离子，同时在成本和可持续性方面寻找具有高能量密度和/或优势的新概念。电池本质上复杂的设备，1个掌握材料科学，尤其是特征技术，对于在两个研究方向上取得进步至关重要。测量值（在电池内部）或操作数（在细胞功能期间进行）最近在光谱/空间分辨率方面提高并改善了无数技术的频谱/空间分辨率，包括差异和广泛的镜头和成像技术（甚至是其组合）。不同的长度尺度需要探测：从°A到Nm的表面/接口，以及从数十nm到m m的电极材料，以达到完整电极的MM和完整的
量子力学的经典本体论的末尾？
通过广泛部署整个（网格）和中级（车辆）尺度的储能技术，可以实现向较小化石燃料依赖化石燃料依赖能源经济的过渡。鉴于其效率和多功能性，目前正在考虑使用可充电电池，这些电池面临着不同的技术要求集（例如，在成本和寿命方面），与它们在便携式电子产品中的使用相比。在全球范围内正在研究研究，以改善当前可用的电池化学，例如锂离子，同时在成本和可持续性方面寻找具有高能量密度和/或优势的新概念。电池本质上复杂的设备，1个掌握材料科学，尤其是特征技术，对于在两个研究方向上取得进步至关重要。测量值（在电池内部）或操作数（在细胞功能期间进行）最近在光谱/空间分辨率方面提高并改善了无数技术的频谱/空间分辨率，包括差异和广泛的镜头和成像技术（甚至是其组合）。不同的长度尺度需要探测：从°A到Nm的表面/接口，以及从数十nm到m m的电极材料，以达到完整电极的MM和完整的
通过X射线光子相关光谱探测纤维素纳米晶体的自组装动力学
假设：电荷稳定的胶体纤维素纳米晶体（CNC）可以通过改变体积分数来自组合成高阶的手性列结构。组装过程在各向同性至液晶相变的过程中表现出不同的动力学，可以使用X射线光子相关光谱（XPC）阐明该过程。实验::阴离子CNC分散在丙二醇（PG）中，并且水跨越了一系列体积分数，其中包括多个相变。加上传统特征技术，进行了XPC，以监视不同阶段的动态演化。此外，使用胶体棒获得了模拟的XPCS结果，并将其与实验数据进行了比较，从而提供了对系统动态行为的更多见解。发现::结果表明，在PG的自组装过程中，CNC的粒子动力学在三个阶段经历了阶梯衰变，与观察到的相一致。相变与布朗的总扩散率的总降低相关，降低了四个数量级，在理想的排斥性布朗杆系统中，降低了一千倍以上。鉴于分散在PG和水中的CNC中相似性的相似性，我们假设这些动态行为可以推断到其他
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
XXX M.Sc. （物理）部门 B.Tech。 （电子与通信工程）组件明智的分布主课程组件子组件批准的B.Tech学分。
1。phl-502纳米系统物理PEC 4 3 1 0 3 0 2。phl-504纤维和非线性光学元件PEC 4 3 1 0 3 0 3。phl-505量子光学pec 4 3 1 0 3 0 4。PHL-508超弦理论PEC概论4 3 1 0 3 0 5。phl-510高级特征技术PEC 4 3 1 0 3 0 6。phl-511原子和分子碰撞物理PEC 4 3 1 0 3 0 7.PHL-513天体物理PEC 4 3 1 0 3 0 8。phl-514太阳 - 物理物理PEC 4 3 1 0 3 0 9.PHL-515一般相对论PEC 4 3 1 0 3 0 10.PHL-516计算核物理PEC 4 3 1 0 3 0 11。phl-517粒子物理PEC 4 3 1 0 3 0 12。phl-521天气预报PEC 4 3 1 0 3 0 13。phl-522核仪器PEC 4 3 1 0 3 0 14。phl-523薄膜的物理和技术PEC 4 3 1 0 3 0 15。phl-524高级核反应PEC 4 3 1 0 3 0 16。phl-525半导体光子学PEC 4 3 1 0 3 0 17。phl-526高级光源PEC 4 3 1 0 3 0 18.phl-527粒子加速器的超导射频PEC 4 3 1 0 3 0 19.phl-528高级冷凝物理物理PEC 4 3 0 3 3 0 20。phl-529先进的大气物理PEC 4 3 0 3 3 0 21。PHL-530高级激光物理PEC 4 3 0 3 3 0 22。PHL-531高级核物理PEC 4 3 0 3 3 0 23。PHL-532高级量子场理论PEC 4 3 1 0 3 0 24。PHL-533量子计算许多身体系统PEC 4 3 1 0 3 0
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。