XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVO
对HO3+掺杂CA3的结构和光致发光特性的研究（VO4）2发光设备的磷
化合物具有良好的基础，因为它们具有多种优势。它们表现出可调的发射特性；因此，可以针对特定C应用定制发射光的颜色和强度。11 - 13这种可调节性是创建可以补充人类视觉敏感性的磷光器的关键特征，从而带来最佳的照明和显示质量。ca 3（vo 4）2（一种钒酸盐）具有一种结构结构，当用某些稀土离子掺杂时，可以定制以在可见光谱中发出光。14此功能使CA 3（VO 4）2成为需要绿色排放的引人注目的选择，例如在W-LED和显示技术中。15基于Ca 3（vo 4）2的磷光体的可调节性能源于其可调节的特性，从而能够以受控和有效的方式产生材料。发射白光二极管（LED）的发展在很大程度上取决于绿色发射磷。在发光活化剂中，TB 3+离子以其出色的量子产率，辐射纯度和稳定性而闻名。16,17用于研究绿色发光，最近将TB 3+离子添加到宿主材料中，例如BioCl和Sral 2 O 4。 18,19 4f 8 - 4f 7 5d 1转换负责TB 3+离子在（220-300）NM区域中显示的广泛激发属性。 令人惊讶的是，在此激发范围内还吸收了孤立的VO 4 3-部分，可能用作TB 3+离子敏化剂。 kuz'Icheva等。 在TM掺杂的Ca 3（vo 4）2中证明了光谱发光特性。 20 Voronina等。16,17用于研究绿色发光，最近将TB 3+离子添加到宿主材料中，例如BioCl和Sral 2 O 4。18,19 4f 8 - 4f 7 5d 1转换负责TB 3+离子在（220-300）NM区域中显示的广泛激发属性。令人惊讶的是，在此激发范围内还吸收了孤立的VO 4 3-部分，可能用作TB 3+离子敏化剂。kuz'Icheva等。在TM掺杂的Ca 3（vo 4）2中证明了光谱发光特性。20 Voronina等。描述Mn掺杂的Ca 3（vo 4）2，21
心肺运动测试和心力衰竭
自50年以来，心肺运动测试（CPET）在心力衰竭（HF）评估中起着核心作用。氧气吸收（VO 2）是主要的HF预后含量之一，然后通过通风与二氧化碳（VE/VCO 2）的关系斜率平行。也厌氧阈值在严重的HF中保留了强大的预后能力，尤其是如果以最大VO 2的百分比表示预测值。超越了其绝对的VA LUE，一种现代的方法是考虑峰值VO 2和VE/VCO 2斜坡的预测值的百分比，从而可以更好地比较性别，年龄和种族。已经采用了几个VO 2方程来预测峰值VO 2，并考虑了不同的人群。通过引入可靠的非侵入性方法来计算运动过程中的心脏输出：惰性气体重新呼吸方法和胸部电气阻抗。这些技术使计算动脉氧含量差异（δC（A-V）O 2），这是与血红蛋白浓度有关的值，PO 2，肌肉灌注和氧气提取有关的值。经常被忽略的血红蛋白的作用是贫血经常出现的HF合并症。最后，传统上，峰值VO 2是在执行标准化的体力劳动的同时以LA硼砂设置获得的。最近，已经开发了不同的可穿戴ERGO刺激仪，以允许在不同的活动中进行准确的代谢数据收集，从而更好地再现HF患者的日常生活。运动表现的评估现在是HF综合征的整体方法的一部分，将CPET数据纳入多参数预后分数，例如Mecki分数。
氧空位对铁电氧化铪电场循环行为的影响
摘要 —基于密度泛函理论（DFT）计算，提出了一种关于HfO 2 基铁电器件中氧空位（Vo）的新机制。在该机制中，除了已知的o相HfO 2 之外，m相HfO 2 中的Vo不仅作为电子陷阱而且也表现出铁电性。而“唤醒”过程中剩余极化的增加主要归因于这部分Vo-m相HfO 2 铁电单元。基于新机制，开发了动力学蒙特卡罗（KMC）模拟器来量化在HfO 2 基铁电器件中观察到的典型电场循环行为，包括唤醒、疲劳、分裂和击穿效应。这种新的认识建立了Vo与循环行为之间的关系，并进一步揭示了掺杂剂与HfO 2 基铁电器件唤醒特性之间的联系。
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
HACC兰开斯特校园：视频旅行
https://youtu.be/sblmtbjjhtw [视频打开兰开斯特校园的广播镜头。]Voiceover：感谢您与我们一起参观HACC的兰开斯特校园。[HACC徽标和“兰开斯特校园”出现在空中射击上。]vo：我们欢迎来自周边县，当地学区和在线的学生。校园提供了丰富的资源来丰富身心，[校园幻灯片在屏幕上的两张照片。]vo：包括一条小径和外面的客厅。[镜头滑下，两个新图像滑动。第一个是主建筑物，第二个是东楼。]vo：它有两座美丽的建筑物，主要和东部。[镜头滑下，出现了欢迎中心的镜头。]vo：位于主楼内的欢迎中心是一个枢纽，它允许学生开始使用HACC体验，并寻求申请，注册和支付课程的帮助。[镜头逐渐消失，并出现了欢迎中心门的镜头。标签在图像中升起，阅读“经济援助”。标签向下弯曲，图像逐渐淡入欢迎中心的窗户的镜头。]vo：学生可以与HACC的经济援助团队一起学习财务援助流程，包括FAFSA，学生就业和奖学金。[射击滑入欢迎中心的照片。在图像阅读“建议中心”和“学生访问服务”下出现了一系列两个标签。该办公室的其他服务包括职业服务和学生访问服务。学生访问服务为需要残疾，临时或永久住宿的学生提供支持。[照片滑入公共安全和保障办公室的镜头。标签在图像中升起，阅读“公共安全和保障”。这张照片滑入了与学生聊天的安全人员的两个不同图像的系列。]
分子电子自旋量子比特的退相干
图 1：四种钒基配合物的电子-质子超精细耦合与 V- 1 H 分离的关系，包括 B3LYP 计算的各向同性费米接触 (FC) 相互作用和各向异性空间自旋偶极 (SD) 贡献。[VO(C 3 H 6 S 2 ) 2 ] 2– 和 [VO(C 7 H 6 S 6 ) 2 ] 2– 的分子结构显示在数据上方：V - 粉色；O - 红色；S - 黄色；C - 灰色；H - 白色。
微电子电路第8版 - 牛津学习链接
******** Analysis begins here**************** .OP .TRAN 0.01mS 2mS *.AC DEC 20 1 100K .PROBE .END ******** Analysis ends here**************** For part (f), copy the netlist given below and paste it into a text file and save it with *.cir extension.********Problem: P11_37(f) *************** ******* Main circuit begins here************* V_DD VDD 0 1Vdc I3 VO VSS DC 100uAdc I2 VD4 VSS DC 300uAdc I1 VS12 VSS DC 200uAdc V_SS 0 VSS 1Vdc M1 VD1 VSIG VS12 0 NMOS0P18 + L = 0.36U + W = 8U + M = 1 M2 VDD VG2 VS12 0 NMOS0P18 + L = 0.36U + W = 8U + W = 8U + M = 1 M3 VD1 VD1 VDD VDD VDD VDD VDD VDD PMOS0P18 + L = 0.36U + L = 0.36U + W = 32u + M = 1 M = 1 M = 1 M4 PMOS0P18 + L = 0.36U + W = 96U + M = 1 M5 VDD VD4 VO 0 NMOS0P18 + L = 0.36U + W = 8U + W = 8U + M = 1 V1 VSIG 0 AC 0 AC 0 + SIN 0 + SIN 0 10M 1K 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 I4 VO 0 DC 0AC 0AC 0AAC 0AAC 0AAC 0AAC + SIN 0AAC + SIN 0AAC 0AAC + SIN 0 0A 0 0A 0 0 1K 0 0 1K 0 0 0 0 0 0 0 M1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 r1 c = 2 5.39meg TC = 0,0 *******主电路在这里结束*****************************************************************************************
软件供应链安全：问题和对策
在这项横断面研究中，有909名来自法国普通人群（发展队列）的5至18岁的儿童，来自德国和美国普通人群（验证队列）的232名儿童遵循有关高质量CPET评估的准则。线性，二次和多项式数学回归方程被应用以识别最佳的VO2MAX Z分数模型。使用VO 2MAX Z分数模型预测和观察到的VO 2MAX值，并在开发和验证队列中比较了现有的线性方程。对于两个性别，使用VO 2max，高度和BMI的自然对数的数学模型是数据最适合数据。该Z分数模型可以应用于正常和极端权重，并且在内部和外部有效性分析中都比现有的线性方程更可靠（https://play.google.com/store.com/store/apps/apps/details?id=com.d2l.zscore）一下。
