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基于Mg的热电模块的原子层沉积的性能降解和保护作用
热电技术近年来由于对可持续能源和有效的冷却系统的需求不断增长，因此目睹了近年来的复兴。最近，使用无毒的，丰富的材料（包括P型MGAGSB和N -Type Mg 3（SB，BI）2标志着显着突破的无毒热模块。尽管表现有希望，但关于长期鲁棒性和稳定性的问题仍然存在，尤其是在恶劣的环境中。在这项研究中，对热电模块进行了彻底的探索，重点是在各种条件下的性能降解。通过元素映射分析，在氩气环境中循环过程中的模块中鉴定了降解机制，在氩环境中，原子迁移和在接触区域的复杂氧化物形成是关键因素。此外，空气中的骑自行车测试揭示了显着的降解，从而促进了保护策略的探索。使用原子层沉积（ALD）出现的表面涂层作为一种有希望的解决方案，尤其是HFO 2，表现出了出色的保护作用。此外，还发现了重新销售的恢复模块性能，强调了开发高级焊接技术以推广基于镁的热电技术的重要性，作为BI 2 TE 3的可持续替代方案。这些发现强调了探索新型接触材料的重要性，并证明了ALD作为增强模块可靠性和鲁棒性的普遍方法的潜力。
皮级原子位移对折射率的巨大调节
结果表明，结构无序（以各向异性、皮级原子位移的形式）会调节折射率张量，并导致在准一维六方硫族化物 BaTiS 3 中观察到巨大的光学各向异性。单晶 X 射线衍射研究表明，沿 c 轴相邻 TiS 6 链内存在 Ti 原子的反极性位移，以及 a – b 平面上的三重退化 Ti 位移。47/49 Ti 固态 NMR 为这些 Ti 位移提供了额外的证据，这些 Ti 位移呈三角 NMR 线形，是由 Ti 原子周围低对称性局部环境引起的。扫描透射电子显微镜用于直接观察全局无序的 Ti a–b 平面位移，并发现它们在几个晶胞上局部有序。第一性原理计算表明，Ti a – b 平面位移选择性地降低了沿 ab 平面的折射率，而对沿链方向的折射率影响最小，从而导致光学各向异性大幅增强。通过展示具有皮尺度位移的结构无序与 BaTiS 3 中的光学响应之间的紧密联系，本研究为设计具有高折射率和大光学各向异性和非线性等功能的光学材料开辟了一条途径。
国际原子能机构（IAEA）秘书处
2013 年 3 月 6 日，理事会以鼓掌方式再次任命现任总干事天野之弥，任期四年，自 2013 年 12 月 1 日起至 2017 年 11 月 30 日止。天野之弥总干事于 2009 年 7 月 2 日首次由原子能机构理事会选举产生。他获得了所需的三分之二多数票，成为原子能机构第五任总干事。天野之弥的对手包括南非的阿卜杜勒·萨马德·明蒂先生和西班牙的路易斯·埃查瓦里先生。在 2009 年 3 月举行的最后一轮投票中，天野之弥和明蒂成为仅剩的候选人，最终投票结果不分胜负。然而，选举任务随后落到了原子能机构大会上，该机构于 2009 年 9 月确认天野之弥为总干事，他的第一任期从 2009 年 12 月 1 日开始。
探测无机材料的氧化还原行为
简介。- 光学信息可以按照自由度的极化程度进行编码，通过光学旋转和空间自由度进行参数，即横向光学模式的相位和强度曲线[1,2]。矢量梁结合了极化和空间信息。由具有不同复杂幅度的正交极化组成，它们表现出空间变化的极化曲线，提供了广泛的应用[3-5]。原子偶极转移通过选择规则对极化敏感，以及通过兔频率的复杂光幅度敏感，使原子活跃的光学元件可以通过矢量束的内在特性进行修改和修改。这种双向相互作用允许创建复杂的光学现象，在过去的几十年中，这些现象已经进行了广泛的研究[6]。矢量光原子相互作用可以产生空间各向异性[7 - 9]和一致性[10-12]，并在原子中量身定制非线性效应[13-16]。矢量梁也已存储[17,18]，并在原子系统中转换[19,20]。
论文：利用原子、分子和光学平台进行基础物理量子传感
原子、分子和光学 (AMO) 物理学一直处于量子科学发展的前沿，同时为现代技术奠定了基础。随着对许多原子进行量子控制以实现工程多体状态和量子纠缠的能力不断增强，一个关键问题出现了：第二次量子革命以及无处不在的纠缠应用将对基础物理学产生什么关键影响？在本文中，我们认为，基础物理学和新应用的一个引人注目的长期愿景是利用量子信息科学的快速发展来定义和推进测量物理学的前沿，为基础发现提供强大的潜力。随着容错量子计算和纠缠量子传感器网络等量子技术变得比今天的实现更加先进，我们想知道这些工具可以打开哪些基础科学的大门。我们预计，一些最有趣和最具挑战性的问题，如引力的量子方面、基本对称性或超出最小标准模型的新物理学，将在新兴的量子测量前沿得到解决。
表面上的功能材料 - 制造，原子尺度表征和朝应用的进步809。
10:00 - 10:45 Andreas Walz软地面符合质谱 - 质量 - 光谱 - 用于大型，反应性或脆弱分子的温和UHV沉积，以创建功能性纳米架构10:00 - 10:45 Andreas Walz软地面符合质谱 - 质量 - 光谱 - 用于大型，反应性或脆弱分子的温和UHV沉积，以创建功能性纳米架构
激光激发原子核：数十年后的重大突破
一些研究小组曾尝试将钍原子核单独固定在电磁阱中，以研究它们。然而，托尔斯滕·舒姆和他的团队选择了一种完全不同的技术。“我们开发出了一种包含大量钍原子的晶体，”在维也纳开发了这些晶体并与 PTB 团队一起测量它们的 Fabian Schaden 解释说。“虽然这在技术上相当复杂，但它的优势在于，我们不仅可以用这种方式研究单个钍原子核，还可以用激光同时击中大约 10 的 17 次方个钍原子核——比我们银河系中的恒星数量多一百万倍。”大量的钍原子核放大了这种效应，缩短了所需的测量时间，并增加了实际发现能量跃迁的概率。
通过高...
这项研究介绍了一种新颖的解决方案，用于设计结构化催化剂，将单件3D打印与单原子催化整合。结构化催化剂在工业过程中广泛使用，因为它们提供了最佳的质量和传热，从而导致更有效地使用催化材料。它们是使用陶瓷或金属物体制备的，然后将其洗净并用催化活性层浸渍。但是，这种方法可能导致后者的粘附问题。通过采用光聚合印刷，稳定而活跃的单原子催化剂直接形成了独立的单件结构材料。本研究中采用的表征方法的电池可以证实催化活性物质的均匀分布和材料的结构完整性。计算流体动力学模拟用于证明结构化体内的动量传递和光分布增强。材料在连续流化的苄醇对苯甲醛的连续光催化氧化中进行了最终评估，这是准备生物质衍生的构建块的相关反应。本文报告的创新方法是生产结构化的单原子催化剂，可以规定传统合成方法的复杂性，可扩展性和效率提高，并突出了3D打印在催化工程中的变革性作用，以革新催化剂的设计。
以原子为中心的机器学习力场包
近年来，机器学习算法已被广泛用于构建力场，并准确地从头开始方法和经典力领域的效率。在这里，我们开发了一个基于Python的基于Python的机器学习部队（PYAMFF）软件包，以提供一个简单且有效的平台，用于通过用Behler-Parrinello-symmetermetryss构造Nergurnger nergerngerngernger-nergernger-nergernger-nergernger-nergerinsssssshiments实现以原子为中心的神经网络通过实现以原子为中心的神经网络算法。PYAMFF中包含以下三个功能：（1）通过脚本和未来算法的简化扩展，用于快速细纹计算和Python模块的集成FORTRAN模块； （2）纯Fortran的后端与软件接口，包括长时间的动态模拟软件包EON，可以启用分子动态模拟和具有机器学习力字段的自适应动力学模拟和自适应动力学蒙特卡洛模拟； （3）与用于主动学习和基于ML的算法开发的原子模拟环境包的集成。在这里，我们在CPU和内存使用方面演示了PYAMFF的有效并行化，并表明基于Fortran的Pyamff计算器与对称函数的数量和系统大小表现出线性缩放关系。