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丹麦技术大学颁发FOM Technologies签订了与新的最先进实验室设施的合同。
在Novo Nordisk基金会的赠款的支持下，Polyfablab试图缩小研究实验室和可用的洁净室设施之间的差距。这使学术界和工业用户的研究人员能够进行实验
德国的互操作性和协调性分析...
摘要：德国海军已经开发了德国海军海事联邦对象模型 (GMF)，目的是为德国海军指挥和控制系统提供可互操作的模拟能力。GMF 是根据已确定的需要模拟的作战任务要求开发的，使用最新的 HLA 1516-2010 并基于 SISO RPR FOM。与此同时，在北约建模和仿真组结构下，正在开展一项国际工作，重点关注 PRP FOM 的可能扩展和改进。德国海军选择将 GMF 纳入这样的小组，以便为进一步开发 FOM 的海事方面做出贡献并加强这些方面，并与正在进行的扩展和改进计划相协调。本文介绍了北约 MSG-106 小组在 GMF 方面所做的工作和取得的成果。总体而言，MSG-106 小组处理与北约模拟问题相关的 RPR FOM 扩展，并收集在建立在 RPR FOM 之上的北约教育培训网络 FOM (NETN FOM) 中。GMF 的第一步是分析 GMF 支持的任务列表，以便在比德国国家层面更广泛的背景下验证其普遍实用性。这项工作由一个由操作用户领导并由技术成员支持的小组完成。四个国家支持这项活动。下一步是对不同的 GMF 模块执行的技术分析
北约建模和模拟标准概述...
来源：北约标准化办公室、北约教育和培训网络联盟架构和 FOM 设计 (NETN FAFD)、盟军建模和仿真出版物 AMSP-04 github 站点、NETN-FOM、https://github.com/AMSP-04/NETN-FOM/blob/master/NETN-FOM.md，上次访问时间为 2023 年 9 月 22 日
空间规划和设施管理联系人列表
••医学院教师，院长的办公室访客，学生，教职员工和公众的接触内部和外部邮件，并安排PG和附属办公地点的FOM位置之间的快递员•医学院教师，院长的办公室访客，学生，教职员工和公众的接触内部和外部邮件，并安排PG和附属办公地点的FOM位置之间的快递员
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Urrutia 等人 2 的文章从品质因数 (FoM) 的角度分析了多种光纤传感结构的性能，品质因数是折射率灵敏度 (RI) 与谐振半峰全宽 (FWHm) 之比。在该工作分析的结构中，必须强调两个结合电磁谐振和光纤的例子。第一个是倾斜光纤布拉格光栅 (TFBG)，其中金属薄膜 3 的应用允许将这些结构的性能提升到 FoM 超过 1000。第二个是损耗模式谐振 (LMR)，它基于高折射率介电材料（通常是金属氧化物 4,5 ）的沉积。探索这种现象的最佳结构是 D 形光纤，其中可以使用保偏光纤 6 或在线偏振器和偏振控制器 7 来分离 TE 和 TM 分量。这种设置可以获得水中每 RI 单位数千 nm 的灵敏度，后一种情况下的 FoM 可达 2000 左右。
硅基氮化镓工艺技术 - PwrSoC
-2 ) >10 >10 0.5 5 ~1 ? v 峰值 (10^7 cm/s) 1 0.7 2 2.5 2.7 ? E 临界 (MV/cm) 0.15 0.3 3 3.3 5.6 15 热导率 (W/cm K) 0.6 1.5 3.3-4.5 2 20 21 RF Johnson 的 FOM = E 临界 *v 峰值 0.7 1.0 29 39 72 ? 功率 Baliga 的 FOM = mn * E 临界 ^3 0.5 1.0 443 1441 4460 5698
对ACRIN 6668/RTOG 023
宠物分割算法在临床相关任务上的可靠性能是其临床翻译所必需的。然而，这些算法通常使用优异构件（FOM）进行评估，这些算法（FOM）未明确设计以与临床任务性能相关。这样的FOM包括骰子相似性系数（DSC），Jaccard相似性系数（JSC）和Hausdorff距离（HD）。这项研究的目的是研究使用这些任务无关FOM的PET策略算法是否会产生与临床相关定量任务的评估一致的插入。方法：我们进行了一项回顾性研究，以评估使用DSC，JSC和HD评估分割算法的一致性，并在估算非宠物宠物的主要小细胞癌症患者的原发性肿瘤的代谢性肿瘤体积（MTV）和总病变糖素分析（TLG）的任务上。PET图像是从美国放射学学院想象网络6668/放射疗法肿瘤学组0235多细胞临床试验数据中收集的。这项研究是在2种情况下进行的：（1）评估常规分割算法，即基于阈值的算法（SUV MAX 40％和SUV MAX 50％），边界检测（Snakes）和随机建模（Markov Random -Forner -Firfor -fland -fander -flost -Fird -Eld –Gaussian混合模型）; （2）评估网络深度和损耗函数对基于最先进的U-NET的性能的影响 - 基于基于的分割算法。结果：基于DSC，JSC和HD的常规销售算法的评估表明，SUV最大40％的表现明显优于SUV最大50％。然而，SUV最大40％在估计MTV和TLG的任务上的准确性较低，在整体归一化偏置中分别增加了51％和54％。同样，马尔可夫随机场 - 高斯混合物模型在任务-Nostic FOM的基础上显着超过了蛇的表现，但在估计的MTV中产生了24％的偏差。对于基于U-NET的算法，我们的评估表明，尽管网络深度并未显着改变DSC，JSC和HD值，但较深的网络在估计的MTV和TLG中产生的较高的精度分别降低了91％和87％。此外，尽管不同损耗函数的DSC，JSC和HD值没有显着差异，但仍存在估计的MTV和TLG偏差差异73％和58％。结论：使用任务不合稳定FOM对PET分割算法的评估可能会产生不一致的发现
在椭圆管热交换器中配有两个旋转扭曲的磁带
背景：研究了椭圆形管热交换器中纳米流体（NF）流动的热流性能，并用两个旋转磁带装配和涡轮。在先前的研究中，使用NF作为使用NF作为使用NF作为使用NF的旋转扭曲磁带作为使用NF的工作流体的问题较少。方法：考虑到在管状热量器中采用传热改善方法的重要性，请参见此处检查的被动和抗热传热改善方法。作为一种新型的研究案例，使用了水2 o 3 nf的旋转磁带；进行了灵敏度分析，以揭示纳米颗粒（ϕ），磁带旋转速度和重新数量对NU数字，泵浦功率和功绩数字（FOM）的影响。将5000 wm-2的热通量应用于壁表面，并采用了两相混合方法进行模拟。在具有三种不同旋转速度的固定和旋转扭曲磁带的情况下，研究了热交换器的性能。结果表明，在所有情况下，增加了RE数量，ϕ和旋转速度将增加NU数量和泵送功率。ϕ的增加将NU数字提高了6.1％ - 19.4％，泵送功率提高了59.2 - 280％。在较低的RE数字下增加NU数量的变化较低，并且在高RE数字下变为较高。ϕ增量对传热的影响正在增加，但在旋转磁带而不是固定磁带和普通管子的情况下以更高的倾斜速率发生。增加RE数量会减少FOM，同时增加ϕ会改善它。在旋转扭曲的磁带模式的情况下，FOM的值始终大于一个，对于固定模式，FOM的值始终低于0.9。显着的发现：FOM的最高值为1.57，是最高的旋转速度，最低的RE数和ϕ = 1％。实践意义和应用的潜在领域：在热交换器设备中有效传热的需求不断增加，因此需要采用热传递增强技术。通过数值研究了扭曲磁带的效果，它们的旋转以及NF S在热交换器中的应用。
![arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024](/simg/6\669cc5e60579e0516e6a48d7c6b8bce3cd3d77e4.webp)
arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024
我们提出了一项有关通过任意极化光照射增强双层石墨烯（BLG）的热电（TE）性能的综合研究，重点是具有锯齿形边缘的AA和AB堆放的配置。利用紧密结合理论和密度功能理论（DFT）的结合，我们系统地分析了光照射对电子和语音传输特性的影响。光照射改变了电子跳跃参数，创造了不对称的传输函数，从而显着增加了Seebeck系数，从而增强了功绩（FOM）的整体形象。对于语音贡献，DFT计算表明，与AA相比，ABSTACKSTACKSTACKENSTACK STACKENS呈现较低的晶格导热率，这归因于增强的Anharmonic散射和声子组速度。组合分析表明，在两种堆叠类型中，FOM都超出了统一性，在辐射引起的间隙附近有了显着改善。此外，我们探讨了FOM对系统尺寸和温度的依赖性，这表明光辐射的BLG对有效的热电学转换和废热恢复具有很大的希望。我们的结果显示在广泛的辐照参数中的响应良好。这些发现提供了通过光引起的修改为高级TE应用优化BLG的关键见解。
Simon Gröblacher – - Groeblacher 实验室 - 代尔夫特理工大学
03/2021–02/2026 巩固补助金，欧洲研究理事会 (ERC) 11/2019–10/2021 量子/纳米启动脉冲计划，国家 Wetenschaps 议程 08/2019–07/2024 Vrij 计划，荷兰科学研究组织 (NWO)；协调员 05/2019–05/2020 吸引资助, 欧盟研究与创新计划 01/2017–12/2020 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 11/2016–10/2021 Vidi 资助, 荷兰科学研究组织 (NWO) 03/2016–02/2021 启动资助, 欧洲研究理事会 (ERC) 07/2015–06/2019 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 05/2015–04/2019 纳米科学前沿, 代尔夫特理工大学/莱顿大学 11/2014–10/2019 启动资助, 代尔夫特理工大学