在许多物理学领域中,找到在给定物体中随机分布的平均和弦长度是一个自然的问题。从数学角度来看,这是一个看似复杂的任务,因为人们应该考虑线的空间和角度分布以及它们如何相交对象的表面。对于凸形的身体,答案令人惊讶地简单,由平均和弦长度定理给出,该定理已有一个多世纪[1]。它指出,平均和弦长度⟨c⟩与物体的形状无关,并且仅取决于体积V与表面积的比例为⟨= 4 v /。从各种角度得到证明[2-4]。最近才表明,该定理可以进一步推广到扩散物体中随机行走的研究。平均路径长度定理[5]指出,平均路径长度仍然简单地是⟨l⟩= 4 v /;这与介质的形状和散射 /扩散特性无关。有效性延伸到许多领域,因为它对物体内部的任何随机步行都是有效的,并且与封闭散射介质中的几何光学元件特别相关。该定理的一个重要条件是,入口点和初始方向是均匀和各向同性分布的,在光学中,这与兰伯特的照明相当[2]。路径长度分布和平均路径长度是许多光学系统设计的核心,可以使用射线光学描述。它们可用于计算吸收和散射培养基的光学特性[6,7],药物粉末中的折射颗粒培养基[8],用于太阳能电池设计[9-11],随机激光[12]和集成球[13,14]。射线追踪也可以与衍射效应结合使用,以计算大型粒子的电磁散射特性,例如几何光学近似和物理光学模型[15 - 20]或
用于控制Solovpe的VIPER软件最近更新了,以添加应用程序指定的cally来执行和计算DAR。该应用程序要求分析师在280nm和药物接头波长时输入药物接头的波长(该药物接头的248nm)和灭绝系数。该软件在10个不同的路径长度下测量吸光度并绘制结果。然后使用斜率值来计算抗体和药物接头的摩尔浓度,以替换方程4和5中的吸光度值。通过将摩尔药物接头浓度除以摩尔抗体浓度来计算DAR。
光路径差(OPD)光路径差(OPD)光路径差(OPD)光路径差(OPD)-----光路径长度的差异在光路路径长度中横梁差的光路差,这些光路在光学路径长度上具有光束长度的光束差异,这些光束长度差异在光路路径长度中,光束长度在参考和测试臂中传播的光束长度。参考和测试臂旅行。参考和测试臂旅行。参考和测试臂旅行。
在确定的时间间隔内反复出发,据说它是在振动或振荡运动中。对象在运动过程中通过对象传播的路径称为轨迹。运动过程中的实际路径长度称为距离,并且在特定方向上运动的初始位置和最终位置之间的直距称为位移。让粒子从A点开始,然后在给定的时间间隔内沿路径ABCD点D点。总路径长度(= ab + bc + cd)是行进的距离,而在同一时间间隔内的距离a到d方向a到d的最短路径长度(AD)是位移。
高尔夫球手在球杆上所做的功是决定杆头速度的主要因素,它由四个因素组成:手部路径长度、手部路径上的平均力、球杆角距离以及在此距离上施加的平均力矩。主要目的是评估这些因素在产生杆头速度方面的相对重要性。使用发射监视器和光学系统记录了 76 名高尔夫球手的发球。使用回归来确定四个因素中每个因素的相对重要性。平均力占杆头速度变化的最大比例(r = 0.96)。还发现手部路径长度(r = 0.45)和平均高尔夫球手施加的力矩(r = 0.45)是预测杆头速度的有效指标,而角距离则不是(r = 0.14)。这些发现将适用于试图提高杆头速度的教练和高尔夫球手。
X射线成像是一种众所周知的技术,用于对物体的非破坏性成像和表征。基于X射线放射图,可以获得对象的形状,密度和原子数的信息。这些功能使X射线成像高度适用于非破坏性分析和测试。A key technique in non-destructive radiography-based analysis is material de- composition, whose aim is to determine the materials composition of an object.在医学成像中,可以应用材料分解以区分良性和恶性肿瘤[2]。在货物检查中,可以将材料分解构成以识别农产品中的走私商品或杂质[3]。Two main techniques for material decomposition have been described in the literature: Dual Energy Material Decomposition (DEMD) and Single Energy Material Decomposition (SEMD).DEMD利用材料衰减系数的能量依赖性。The linear attenuation coefficient as a function of the energy can be modeled as a linear combination of basis functions, such as those describing the energy dependency of the photoelectric interaction and total cross-section of the Compton scattering.另一种方法是选择依赖能量的基本材料(例如骨和水)作为基础函数[4]。[5]。此技术使衰减中的差异在常规重建中是看不见的。另一种方法是获取物体的高和低能量X光片,从而产生具有独特投影值的X光片[6]。然后,使用查找表将投影值链接到路径长度。基于此信息,可以获得材料厚度。减少暴露需要改编硬件,例如双源单元或光子计数检测器[4]。此外,由于DEMD需要进行两次扫描,因此对物体的辐射暴露可能是一个问题,尤其是在医学成像中[4]。此外,查找表的创建可能很耗时[6]或不准确[7]。单能投影(SEMD)另一方面,通过使用远程长度的知识来估算仅一次扫描的材料组成。这些路径长度可以从CT重建[6]或从3D激光扫描仪获得的对象的表面图像估算[8]。最近,显示路径长度也可以通过将对象的表面网格注册到其扫描的投影中直接从几个X射线投影中恢复[9]。此方法不需要除X射线扫描仪或完整CT扫描以外的其他硬件,它提供了将其集成到材料分解过程中的潜力。我们提出的方法估计了用X射线光扫描的物体的均匀混合物的化学质量分数。CAD-ASTRA工具箱用于计算路径长度和模拟多色X射线射线照相。
alpha发射器是下一代的治疗放射性核素,由于有利的化学和衰减特性,可能是优先的放射性核素,而不是β发射核素治疗实体瘤。alpha辐射导致直接,无法弥补的双链DNA比β辐射更频繁地破裂,因为其线性较高的线性能量转移,同时由于其较短的路径长度,因此在健康组织周围放置了围绕健康组织。
图 2 个体层面的遗传结构。(a)树状图描绘了个体之间的欧几里得遗传距离。该图是通过将最小二乘法 (OLS) 聚类应用于个体之间的欧几里得距离输入矩阵而生成的。个体之间的遗传距离用个体之间的总路径长度表示。(b)主坐标分析 (PCoA)。散点图显示了根据应用于个体之间欧几里得距离输入矩阵的 PCoA 的前两个排序轴。第一个 PC 轴已被镜像以模拟地理位置。(c)OLS 聚类模型的残差误差。该图右侧的热图描绘了树状图中的路径长度与实际遗传距离之间的差异。红色表示吸引力:个体之间的实际距离小于树状图所显示的距离。蓝色表示排斥力:个体之间的实际距离大于树状图所显示的距离。种群代码如表 1 所示,其中 (a) 面板中的下标表示在树状图的不同生根位置分裂的亚种群。
通讯作者:Mahmut Dirik(mhmd.dirik@gmail.com)摘要路径计划问题是自动驾驶汽车中研究最多的主题之一。在过去的十年中,基于抽样的路径计划算法引起了研究界的重大关注。快速探索随机树(RRT)是一种基于抽样的计划方法,由于其渐近最佳性,研究人员是一个关注的问题。但是,在路径规划中使用接近障碍物的样品和急转弯的路径并不能使实时路径跟踪应用程序有效。为了克服这些局限性,本文提出了RRT和Dijkstra算法的组合。RRT-Dijkstra释放了一个较短且无碰撞的路径解决方案。它是通过各种因素来衡量的,例如路径长度,执行时间和回合总数。此处的目的是基于指标,即路径长度,执行时间和转折点总数的审查和绩效比较。在用障碍物结构的复杂环境中测试了算法。实验性能表明,RRT-Dijkstra需要在2D环境中更少的转折点和执行时间。这些是提出方法的优势。该建议的方法适用于离线路径计划和路径以下。
本研究的目的是调查脑电图静息状态连接是否与智力相关。165 名参与者参加了这项研究。记录了每位参与者 6 分钟的闭眼脑电图静息状态。分别计算了两个完善的同步测量 [加权相位滞后指数 (wPLI) 和虚相干性 (iMCOH)] 以及传感器和源脑电图空间的图论连接指标。使用瑞文渐进矩阵测量非语言智力。根据神经效率假设,alpha 波段范围内的大脑网络路径长度特征(平均和特征路径长度、直径和接近中心性)与传感器空间的非语言智力显着相关,但与源空间无关。根据我们的结果,非语言智力测量的差异主要可以通过从包含节点之间弱连接和强连接的网络构建的图形指标来解释。