XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System粗相
分子气相构象合奏
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。 许可证：CC由4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。许可证：CC由4.0
通过气相-液相-固相联合生长和边缘附着制备独立的大型超薄硒化锗范德华带
在 IV 族单硫族化物中，层状 GeSe 因其各向异性、1.3 eV 直接带隙、铁电性、高迁移率和出色的环境稳定性而备受关注。电子、光电子和光伏应用依赖于合成方法的开发，这些方法可以产生大量具有可控尺寸和厚度的晶体薄片。在这里，我们展示了在低热预算下，在不同基底上通过金催化剂通过气相-液相-固相工艺生长单晶 GeSe 纳米带。纳米带结晶为层状结构，带轴沿着范德华层的扶手椅方向。纳米带的形态由催化剂驱动的快速纵向生长决定，同时通过边缘特定结合到基面而进行横向扩展。这种组合生长机制能够实现温度控制的纳米带，其典型宽度高达 30 μm，长度超过 100 μm，同时保持厚度低于 50 nm。单个 GeSe 纳米带的纳米级阴极发光光谱表明，在室温下具有强烈的温度依赖性带边发射，其基本带隙和温度系数分别为 E g (0) = 1.29 eV 和 α = 3.0×10 -4 eV/K，证明了高质量 GeSe 和低浓度的非辐射复合中心，有望用于包括光发射器、光电探测器和太阳能电池在内的光电应用。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ... -Iris
†在水性检查后确定。‡由RP-HPLC确定。 §将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。 ¶从前一个条目进行了重新封闭。 ＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。 boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。‡由RP-HPLC确定。§将其作为回收的粗混合物x纯度（％）。¶从前一个条目进行了重新封闭。＃RP-HPLC和ESI-MS还检测到depsripeptides的存在。通过硅胶垫过滤后††。boc：tert-butycarbonyl; CBZ：苯甲酰氧气； ESI-MS：电喷雾电离质谱法； FMOC：氟苯基甲氧基碳苯甲； HAP：羟基磷灰石； RP-HPLC：反相高性能液相色谱。
1神奈川县座间市总布台1-51（座间宿舍A栋及…）
6.本次投标适用规范及投标资格的判定 本次投标适用规范及投标资格的判定将根据投标申请人提交的《合格证明书》和《特定电源配置方案》确定。决定结果将于1月15日前以书面形式（包括传真）发送给希望参加竞标的人。 （1）如果有实体满足第2（1）至（10）项中的所有必要资格，并能够以100％的可再生能源比例提交投标，则将采用“规范1（100％可再生能源比例）”，并允许该实体参加竞争。 （2）如无法满足第1款的要求，但有投标人符合第2款第（1）至（12）项的所有必要资格，且能够以可再生能源比例达到60%或以上的价格提交投标，则应采用“规范2（可再生能源比例60%）”，并允许该投标人参加竞争。 （3）如无法满足第2款的要求，但有投标人符合第2款第（1）至第（12）项的所有必要资格条件，且能够以30%或以上的可再生能源比例进行投标，则应采用“规范3（可再生能源比例为30%）”，并允许该投标人参加竞争。 （4）如无法满足第3款的要求，但有符合第2款第（1）至第2款第（12）项所有必要资格的人，则应采用“规范4（不附加可再生能源比例条件）”，不对可再生能源比例施加任何条件。
vista3d：揭开单个图像的3D暗边
摘要。我们踏上了古老的任务：从仅瞥见其可见部分的物体中揭示了隐藏的物体。为了解决这个问题，我们提出了Vista3d，这是一个在仅5分钟内实现迅速而有能力的3D代表的框架。Vista3d的核心是一种两相的方法：粗相和细相。在粗相中，我们从单个图像中迅速生成初始几何形状。在细阶段，我们直接从学到的高斯脱落中提取一个签名的差异函数（SDF），并通过可区分的等音表面表示对其进行选择。此外，它通过使用带有两个独立隐式函数的分离代表来捕获对象的可见和模糊方面，从而提高了发电质量。此外，它通过角扩散先验的梯度与3D感知扩散先验的梯度通过角度扩散先验组成。通过广泛的评估，我们证明Vista3d有效地维持了生成的3D对象的一致性和二元性之间的平衡。演示和代码将在https://github.com/florinshen/vista3d上找到。
用于增强全脑分割的曲率引导粗到精框架
摘要。全脑分割是将整个脑体积划分为解剖标记的感兴趣区域 (ROI)，是脑图像分析中的关键步骤。传统方法通常依赖于复杂的管道，这些管道虽然准确，但由于其复杂性而耗时且需要专业知识。或者，端到端深度学习方法提供快速的全脑分割，但通常会由于忽略几何特征而牺牲准确性。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，将以前由复杂的基于表面的管道使用但被基于体积的方法忽略的关键曲率特征集成到深度神经网络中，从而实现高精度和高效率。具体而言，我们首先训练一个粗略的解剖分割模型，重点关注高对比度组织类型，即白质 (WM)、灰质 (GM) 和皮层下区域。接下来，我们使用 WM/GM 接口重建皮质表面，并计算表面上每个顶点的曲率特征。然后将这些曲率特征映射回图像空间，在那里它们与强度特征相结合以训练更精细的皮质分割模型。我们还简化了皮质表面重建和曲率计算的过程，从而提高了框架的整体效率。此外，我们的框架非常灵活，可以将任何神经网络作为其主干。它可以作为即插即用组件来增强任何分割网络的全脑分割结果。在公共 Mindboggle-101 数据集上的实验结果表明，与各种深度学习方法相比，分割性能有所提高，速度相当。