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应用于主动光学变形镜
摘要 本文介绍了单晶压电镜的分流阻尼，该镜旨在用作未来太空望远镜的主动二次校正器。我们建议利用压电镜的驱动能力，在航天器的关键发射阶段增加其自然阻尼。用于主动光学系统的压电致动器在发射操作期间分流到无源电阻和电感 RL 电路上。所提出的概念已在代表欧洲航天局开发的压电变形镜原型上通过数字和实验进行了验证。我们表明，当受到典型的振动声学发射负载时，分流阻尼显著降低了镜子最关键模式的响应（- 23 dB）以及镜子中的应力。这降低了在精密发射阶段损坏镜子的风险，而不会增加设计的复杂性。
农业镜报：未来印度
我们的编辑团队 职位 姓名 地址 主编 Ashish Khandelwal Flat No 594, Krishi Kunj, Inderpuri, New Delhi 110012，电子邮件：ashishkhandelwal@iari.res.in 高级编辑 Kuleshwar Sahu Room No 23, Hemant Hostel, IARI, PUSA Campus, New Delhi 110012，电子邮件：kuleshwar_10651@iari.res.in Sudhir Kumar Jha 科学家，植物生物技术部，Room No. 4, Block A, ICAR-IIPR, Kalyanpur, Kanpur 208024，电子邮件：sudhir.kumar7@icar.gov.in Sonica Priyadarshini 房间号。 121，Varsha 女生宿舍，ICAR-IARI Pusa 校区，新德里 - 110012，电子邮箱：sonicapriyadarshini@gmail.com Dr R Vinoth 教学助理（PBG），农业学院，泰米尔纳德邦农业大学，Kumulur，Trichy，泰米尔纳德邦，- 621 712，电子邮箱：ioakumulur@tnau.ac.in 副主编 Asish Kumar Padhy B101，学生宿舍，国家植物基因组研究所，Aruna Asaf Ali Marg，新德里 - 110067，电子邮箱：apadhy@nipgr.ac.in Praveen Verma 房间号 211，Keshav 宿舍，Dr Yashwant Singh Parmar 园艺和林业大学，Nauni，Solan，HP-173230 电子邮箱：praveenver2014@gmail.com Rakesh Kumar 房间号。 16, Hemant 宿舍，IARI pusa 校区新德里，110012，电子邮件：Rakeshmund94@gmail.com Priyank Sharma Kanta Kaundal Niwas 近 Pwd Third Circle Chowk Bazar Solan Himachal Pradesh，Pincode-173212 电子邮件：sharmapriyank877@gmail.com Ashish Gautam 博士。学者（GPB），房间编号 143，宿舍 Shashtri Bhawan，GB Pant 农业与技术大学，Pantnagar，北阿坎德邦，邮政编码 - 263145，电子邮件：gautam.ashish801@gmail.com Tapas Paul 房间编号 206，CHS 宿舍，老校区 ICAR-中央渔业教育学院 Versova，Seven Bungalow，Andheri West，孟买 400061，电子邮件：tapas.aempa903@cife.edu.in Utpalendu Debnath Near Janani 宾馆，Jail Ashram Road，Dhaleswar，Agartala，西特里普拉邦，特里普拉邦-799007 电子邮件 – utpalenduagri.bsc@gmail.com Anurag Bhargav 18，Hirabaug Society，80 Feet Road，Wadhwan Surenreanagar，古吉拉特邦-363002 电子邮件： anuragbhargav@student.aau.in Sukriti Singh 18, Hirabaug Society, 80 Feet Road, Wadhwan Surenreanagar, Gujrat-363002 电子邮件：anuragbhargav@student.aau.in Vikas Lunawat Office No. 59, Mahila Samridhi Bazar , Budhapara
Alphafold3镜头中的非标准蛋白
动机最近发布的Alphafold3提出了有关其权力和局限性的问题。在这里，我们分析了Alphafold3在正确再现淀粉样结构中的潜力，淀粉样结构是多聚蛋白的一个例子，其特征在于蛋白质结构数据库中多态性和低表示。结果我们表明，Alphafold3能够产生与实验结构相似性高的淀粉样蛋白样组件，尽管其结果受到预测的原纤维中的单体数量的影响。它产生了一些淀粉样蛋白的结构多种模型，这可以反映其在自然界中观察到的多态性。我们假设对AlphaFold3中多个序列分析（MSA）的下强调提高了结果质量，因为对于此类蛋白质序列同源性对于它们的结构相似性不是必需的。值得注意的是，从建模获得的结构景观并不能反映由热力学控制的实际景观，该景观不会阻碍建模淀粉样蛋白。最后，Alphafold3为纤维样结构（包括其多态性的）结构建模打开了大门。
MOSFET电流镜的拓扑分析
摘要 - 电流镜是在Mi-Croelectronics中广泛使用的电路，尤其是在模拟IC设计中。它们作为原理是输出节点处参考电流的复制品的生成。本文旨在对NMOS电流镜的不同拓扑，特别是简单的电流镜，cascode电流镜和Wilson Current Mirror进行比较研究。我们分析了它们有关晶体管的通道宽度（W）和工作温度的电气特征。Cadence Virtuoso被用作模拟工具，目标过程技术为130 nm。结果，我们发现，通过增加晶体管的W，最小输出电压会降低。此外，我们注意到三个拓扑中的温度比输出电流产生的影响。最后，可以得出结论，当前的镜子遵循了主要文献的预期模式，并朝着代表命令MOSFET晶体管的主要方程式的方向融合。索引项 - cascode电流镜，简单电流镜，Wilson Current Mirror。
验光师验光费用的命令和接受声明
通过接受此订单，您承认 BMVg 与中央配镜师和验光师协会之间的合同条款和条件 - 发布日期：https://www.bundeswehr.de/de/hausaerztliche-versorgung-fuer-die-soldatinnen-und-soldaten-67556 并保证您将按照合同条款和条件提供服务。所提供服务的报酬将根据当前德国联邦国防军价格表（上述合同的附件）的项目编号 7071 计算。
风对双子座 8m 主镜的影响
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 （1）双子座 8m 望远镜项目；（2）亚利桑那大学光学科学中心；（3）亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应，双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间，同时测量了镜面多个点的压力，以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间，我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件，以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理，可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图，使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序，以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
内镜微创心脏手术：最新进展
微创心脏手术技术的进步为传统全胸骨切开手术提供了可行的替代方案。这些方法的开发是为了减少组织创伤，缩短恢复时间，并满足对微创治疗方案日益增长的需求。本综述探讨了内镜微创心脏手术的最新进展，该手术使用精密仪器和先进的成像技术来执行复杂的心脏手术，例如瓣膜手术、冠状动脉搭桥术和先天性缺陷的矫正。通过回顾我们在这些技术方面的经验，我们为希望采用微创心脏手术的外科医生提供了实用信息。微创心脏手术的规划和执行中突出的创新反映了心脏手术向更安全、更高效的方向发展的趋势。
CCCPublications 使用扩张镜识别脑肿瘤...
脑肿瘤的识别很耗时，因此开发一个使用成像技术的自动化系统非常重要。使用磁共振图像 (MRI) 将脑肿瘤分类为良性或恶性。从基于 MRI 的脑肿瘤图像中，提取特征对于模式识别至关重要，模式识别可根据颜色、名称、形状等确定对象。因此，分类器依赖于形状、颜色等特征的强度，然而，分类器依赖于使用深度学习分类器提取的特征，而深度学习分类器依赖于提取的特征。医学领域的深度学习算法引起了计算机视觉研究人员的兴趣，它在执行过程中耗费时间。提出的扩张 U-Net 模型扩展了用于提取多尺度上下文信息的感受野。基于高分辨率条件，使用大规模特征图生成大规模特征图和高分辨率条件。它提供了丰富的空间信息，可用于执行语义分割。使用 U-Net 实现语义图像分割，因为它添加了一条扩展路径来生成属于源图像中发现的特征的像素分类。现有的基于核的 SVM 模型获得了 99.15% 的准确率，非支配排序遗传算法卷积神经网络 (NSGA-CNN) 获得了 99% 的准确率，具有自适应模糊聚类的深度 Elman 神经网络获得了 98% 的准确率，3D 上下文深度监督 U-Net 获得了 92% 的准确率。然而，与现有模型相比，所提出的基于扩张 U-Net 的 CNN 模型获得了 99.5% 的准确率。关键词：脑肿瘤、深度学习分类器、扩张 U-Net CNN 模型、磁共振图像。
通过随机镜下降的逆增强学习
2预序5 2.1简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2规范和双重规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3线性编程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.4拉格朗日功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2预序5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2规范和双重规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4拉格朗日功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5.1成本函数的反相反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6马尔可夫决策过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6.1线性编程公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
EM-2025-FEBR巨镜 - 分析和胚胎学-II.- ...
37。大脑皮层的裂片，地形细分，内侧，侧向皮质田的结构和功能38。地形和基底神经节和diencephalon（Thalamus，下丘脑）的成分，第三个心室。39。的地形和脑干的成分（中脑，PON，髓质长圆形），第四脑室。40。大脑的动脉，静脉和淋巴循环