XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSPHERICAL
球形氮化镓和砷化镓量子点中量子限制的阈值和界限。
当材料的物理尺寸与电子的波长匹配或减小时，半导体中就会发生量子限制，从而产生量化的能级和离散的电子态。这是由于电子的波粒二象性，它同时表现出粒子和波的特征。限制能是对应于半导体纳米结构（如量子点）中电荷载流子的量子限制的能量。当这些结构的尺寸接近或等于电子的德布罗意波长时，就会产生量化的能级。基于有效质量近似并假设一个理想的球形量子点，其中激子被限制在球形限制势中，Harry 和 Adekanmbi (2020) 给出了球形量子点的限制能：
胆汁灰质的球形反射器具有单域纤维素纳米晶体微壳的可调颜色
通过干燥胆汁固醇液晶（CLC）对纤维素纳米晶体（CNC）干燥胆汁脱脂液晶（CNC）产生的曲面表现出的波长和极化选择性的bragg反射，这使这些生物库的纳米颗粒极有效，许多光学应用都极有效。虽然传统产生的纤维是在浮出水面，但如果给出了球形曲率，则CLC衍生的螺旋CNC排列将获得新的强大功能。干燥的CNC悬浮液液滴不起作用，因为在各向异性胶体液滴中动力学停滞的发作会导致严重的屈曲和球形形状的丧失。在这里，通过在不可压缩油滴的球形微壳中确定CNC悬浮液可以避免这些问题。这可以防止屈曲，确保强螺旋螺距压缩，并产生具有独特可见颜色的单域胆固醇球形旋转式旋转颗粒。有趣的是，受约束的收缩会导致自发穿刺，使每个粒子都有一个单个孔，可以通过该孔提取内部油相进行回收。通过在不同的分数下混合两种不同的CNC类型，在整个可见光谱中调整了反射颜色。新方法添加了一种多功能工具，以寻求使用生物培养的CLC，从而使球形弯曲的颗粒具有相同的出色光学质量和光滑的表面，与以前仅获得的曲线相同。
由人造木质素和速气氧化纤维素纳米纤维组成的球形微粒的酶促制备和表征
摘要：由对分裂蛋白的脱氢聚合物（DHP）组成的亚级球形微颗粒的一锅和一步酶促合成作为典型的木质素前体，并研究了Tempo氧化的纤维素纳米纤维（TOCNF）。辣根过氧化物酶酶上催化Coniferyl醇在TOCNF的水性悬浮液中的根本耦合，从而形成了球形微颗粒，分别具有直径和球形指数，分别为大约0.8 µm和0.95。TOCNF官能化DHP微球的电势约为-40 mV，表明胶体系统具有良好的稳定性。纳米纤维成分，而通过共聚焦激光扫描显微镜和calco calco流射白色构造，将某些TOCNF固定在微粒内部。作为纤维素和木质素都是天然聚合物，即使在海洋中，这些木质TOCNF-DHP微粒纳米复合材料也有望成为化妆品化妆品中化石衍生的微型头的有希望的替代品。
使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，
被不可穿透的球形腔限制的多个电子原子的能态、振子强度和极化率
[1] 张志华, 庄国忠, 郭可欣, 袁建华, Superlatt.微结构。 2016，100，440。[2] a)FK Boz，B. Nisanci，S. Aktas，SE Okan，Appl。冲浪。科学。 2016年，387，76； b) S. Yilmaz，M. Kyrak，国际。 J. Mod.物理。 B 2018 , 32 , 1850154. [3] RLM Melono, CF Lukong, O. Motapan, J. Phys. B：At.，Mol.选择。物理。 2018，51，205005。[4] G. Safarpour、MA Izadi、M. Nowzari、E. Nikname、MM Golshan、Commun。理论。物理。 2014 ，61，765。[5] Y. Yakar，B. Çakır，A. Özmen，Int. J. Mod.物理。 J 2007 , 18 , 61 [6] H. Kes, A. Bilekkaya, S. Aktas, S. Okan, Superlatt.微结构。 2017 ，111，966. [7] a)O. Akankan、I. Erdogan、H. Akbas ̧、Phys. E 2006,35,217； b) XC Li、CB Ye、J. Gao、B. Wang、Chin。物理。 B 2020 , 29 , 087302. [8] a)XC Li, CB Ye, J. Gao, B. Wang, Chin.物理。 B 2020，29，087302； b) JD Castano-Yepes、A. Amor-Quiroz、CF Ramirez-Gutierrez、EA Gomez、Phys。 E 2020，109，59。[9] a)H. El, AJ Ghazi, I. Zorkani, E. Feddi, A. El Mouchtachi, Phys. B2018，537，207； （b）E. Niculescu、C. Stan、M. Cristea 和 C. Trusca，Chem.物理2017 ，493 ，32。[10] a)B. Cakir、Y.Yakar、A.Ozmen，Chem.物理。莱特。 2017年，684，250； b) Y. Yakar、B. Çakir、A. Özmen，Chem.物理2018，513，213。
www.comdem.org eISSN：3008-1416 使用量子球面模糊决策模型对医院储能系统进行优化管理
本研究旨在确定优先策略，以提高医院储能投资的有效性。医院的高能耗增加了储能投资的重要性。为此，确定了影响医院储能投资的 5 个基于文献的标准。这些标准由量子球面模糊 DEMATEL 方法加权。另一方面，确定了 4 种不同的可再生能源替代品。用量子球面模糊 TOPSIS 方法对这些替代品的性能进行排名。确定存储容量是提高医院储能系统有效性的最关键因素。同样，技术基础设施是这一过程发展的另一个关键问题。然而，也可以看出安全问题、法律效力和财务状况的权重较低。此外，排名结果表明，风能是最适合医院储能性能的可再生能源类型。地热能也可以考虑用于这种情况。另一方面，太阳能和水力能源类型在此框架中表现较低。
使用深度约束的球形反卷积进行扩散加权的磁共振IMA
摘要。目的：扩散加权磁共振成像（DW-MRI）是一种关键成像方法，用于以毫米尺度捕获和建模组织微体系结构。对测量的DW-MRI信号进行建模的常见做法是通过光纤分布函数（FODF）。此功能是下游拖拉学和连通性分析的重要第一步。具有数据共享的最新优势，大规模多站点DW-MRI数据集可用于多站点研究。但是，在获得DW-MRI期间，测量变化（例如，间和内部变异性，硬件性能和序列设计）是不可避免的。大多数基于模型的方法[例如，受约束的球形反卷积（CSD）]和基于学习的方法（例如，深度学习）并未明确考虑FODF建模中的这种变异性，从而导致在多现场和/或纵向扩散研究上的性能下降。
定量风险管理
3多变量模型61 3.1多变量建模的基础知识61 3.1.1随机向量及其分布62 3.1.2协方差和相关的标准估计器64 3.1.3多变量正态分布66 3.1.1 77 3.2.3 Generalized Hyperbolic Distributions 78 3.2.4 Fitting Generalized Hyperbolic Distributions to Data 81 3.2.5 Empirical Examples 84 3.3 Spherical and Elliptical Distributions 89 3.3.1 Spherical Distributions 89 3.3.2 Elliptical Distributions 93 3.3.3 Properties of Elliptical Distributions 95 3.3.4 Estimating Dispersion and Correlation 96 3.3.5 Testing for Elliptical Symmetry 99 3.4 Dimension还原技术103 3.4.1因子模型103 3.4.2统计校准策略105 3.4.3因子模型的回归分析106 3.4.4主成分分析109
在两个相同半球形表面均匀表面电荷密度
从几何学的角度来看，一个球体通过其中心围绕任何轴的旋转对称性，并通过其center横穿任何平面上的对称对称性。具有这些特性的任何系统都被认为是球体对称的。例如，实体球和球形壳是球体对称的。现在让我们假设某种电荷包含在球体对称体中，以使给定点的密度不取决于方向。例如，假设球形表面均匀地充满了恒定的表面电荷密度或固体球体包含恒定体积电荷密度1的电荷1。这是带有球形符号的电荷分布的方案。然而，如果相同的球形表面充电，以使“北部”半球表面的表面电荷密度均匀，σ1则其“南部”反应具有不同的值，σ22 =σ1，该系统缺乏球形对称性。由球形表面的另一个例子是表面电荷密度取决于极性共同位置的标准案例研究，该标准案例研究是由于球体2外的点电荷存在，因此在接地球上诱导的表面电荷密度。此问题很好地说明了图像方法的应用。如果电荷分布具有球形对称性，则其电场必须具有球形对称性，并且是拨动向量。球形符号的第二个影响是，电场的大小仅取决于距分布中心的距离。结果，具有原点的球形坐标系统对对称中心的反应非常适合以一种相当简单的方式在任意点上计算电场。例如，可以使用3-7文献中广泛使用的许多此类结果所示的高斯定律。在球形坐标中，可以写入体积电荷密度为ρ（r，θ，φ）和
对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。