XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVisualizing
掺杂威尔半金属中反演对称性破缺的超导性可视化
外尔半金属 MoTe 2 为研究外尔物理与超导之间的相互作用提供了难得的机会。最近的研究发现，Se 取代可以将超导性提高到 1.5 K，但会抑制对于外尔态的出现至关重要的 T d 结构相。迄今为止，尚未建立对增强超导和 T d 相可能共存的微观理解。在这里，我们使用扫描隧道显微镜研究了最佳掺杂的超导体 MoTe 1.85 Se 0.15，其体相 T c ∼ 1.5 K。通过准粒子干涉成像，我们发现了具有破缺反演对称性的低温 T d 相的存在，其中超导性全局共存。此外，我们发现从上临界场和涡旋附近的态密度衰减中提取的超导相干长度远大于现有化学无序的特征长度尺度。我们发现 MoTe 1.85 Se 0.15 中的 Weyl 半金属正常相具有稳健的超导性，这使它成为实现拓扑超导的有希望的候选材料。
QRS 环路的 3D 映射：心室电活动的可视化
本文介绍了用于分析和解释三维心动向量图 (VCG) 的创新可视化工具，重点关注心动周期的 QRS 波群。传统心电图 (ECG) 缺乏全面评估心脏所需的空间细节；然而，VCG 提供了心脏电活动的三维表示，让我们能够细致入微地了解心脏动力学。我们提出了五种不同的方法来表示空间 QRS VCG 环：(1) 跟踪心室去极化进展的未修改空间 VCG 环，(2) 便于跨个体和条件进行直接比较的固定比例 VCG 环，(3) QRS 环相对于 3D 空间中三个正交平面的方向。(4) 提供空间分布洞察的八分圆特定图，以及 (5) 强调方向运动同时标准化幅度的单位矢量和单位球体表示。每种方法在阐明正常和心脏病（例如前壁心肌梗死和下壁心肌梗死）中的心室电动力学方面都有独特的优势，突出了环路大小、传播方向、方向和形态的差异。这些方法共同为推进 VCG 研究和增强心脏功能的临床评估提供了一个强大的框架。初步研究结果突出了这些创新工具的潜力。
可视化连续梁透射电子显微镜中的站立光波
摘要：通过同源物检测对限制光场的相位分辨成像是纳米光学和光子学中计量学的基石，但是到目前为止，其在电子显微镜中的应用已受到限制。在这里，我们通过在连续梁透射电子显微镜中用飞秒光脉冲照明来报告波导结构中光模式的映射。多光子光发射会导致雷伦兹显微镜图像的远期充电模式。所得图像的对比与驻光波的强度分布有关，并在分析模型中进行了定量描述。该方法的鲁棒性以更宽的参数范围和更复杂的样品几何形状（包括微型和纳米结构）展示。我们讨论了对电子显微镜的基于光学显微镜的进一步应用，并与原位光学激发奠定了基础，为传播光场的相位分辨成像成像奠定了基础。关键字：超快传输电子显微镜，非线性光发射，洛伦兹显微镜，站立光波，波导模式，飞秒激光■简介
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5采用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 arrow3d。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 Bartlettst。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 Bobox3d。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。11蜜蜂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个盒子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14个系数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个冷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 covellipses。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 CQPLOT。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 Cross3d。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 28 df.terms。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>25 Cross3d。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 df.terms。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29个糖尿病。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29狗食。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 31椭圆。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>29个糖尿病。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29狗食。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31椭圆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。33 Elipse.box。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 ellipse3d.axes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36椭圆形。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 Etasq。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 40 foothead。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 41 Glance.mlm。 。 。 。 。 。 。 。 。38 Etasq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 foothead。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 Glance.mlm。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 GSORTH。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 44 44头痛。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>43 GSORTH。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>44 44头痛。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45 HEPLOT。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 47 Heplot1d。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 HEPLOT3D。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。45 HEPLOT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 Heplot1d。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 HEPLOT3D。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。54 HEPLOT3D。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58疝气。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62 Interplot。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 iwasaki_big_five。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 label.ellipse。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70个levenetests。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 logdetci。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 Malalanobis。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 75 Mark.h0。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 76 MathScore。 。 。 。 。 。 。 。 。73 Malalanobis。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75 Mark.h0。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 76 MathScore。 。 。 。 。 。 。 。 。75 Mark.h0。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 MathScore。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78
健康地图集：在整个美国可视化基于地点的数据
• Interactive map of over 120 variables • Census tract, ZIP code, congressional districts, county, CBSA, PUMA, and state level maps • 2010 Census and 2020 Census geographies • Comparing two variables • Visualizing data distributions • Custom area selection • Data export • Detailed data descriptions
可视化森林时代的类别，旋转和森林碳数据
为什么我们首先需要进行计算？美国森林服务局发布了森林碳库存数据，并使用森林库存和分析（FIA）数据对EPA温室气体库存（EPA GHG库存）进行所有分析。但是，它们很少按土地所有权类别分解碳股票或封存率。他们通常专注于国家或区域摘要，而不是所有权和分类细分。为了可视化不同森林类型的关键贡献，我们在我们自己的分析中使用了森林服务FIA数据和2020 Resources Planning Act评估（RPA评估）技术支持文件。我们如何使用FIA/RPA数据来提出我们的四个森林类别的土地总计？国际汽联计划和RPA评估都使用了林地和所谓的“林地”（我们称为“工作森林”）之间的区别。Timberland是林地的一个子集，由（1）不是收获（通过法律手段）“保留”的森林，（2）达到生产率的最低阈值（它们可以每年至少生产20立方英尺的木材）。为了进行此分析，我们只需要在国际汽联数据库中使用不太秘密的代码，这些代码告诉我们哪些所有权类别都拥有每个国际汽联图（例如联邦，州或地方政府机构或身份不明的私人所有者），无论是从收获中保留的土地，以及森林的生产力类别。使用这些代码，我们可以获取私人工作森林（和其他类别）的摘要：
利用人工智能解码和可视化人类思维
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构，目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它，以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来，世界正通过采用人工智能（AI）、物联网（IOT）、区块链技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合，以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外，它将成为研究罪犯心理的有用工具，特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯，通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词：人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移，医学科学领域取得了许多技术进步，特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能，能够记忆和解释新知识，像人类一样思考和行动，并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外，人们正在尝试让人工智能具有创造性，理解和回应人类的情感，表现出自然的本能，如战斗或逃跑反应，并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现，但许多科学家和研究人员仍在探索，以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解，还为脑机接口开辟了新的可能性。
用Zscaler数字体验可视化用户连接
正在进行的迁移到基于云的应用程序，远程和混合工作地点，并带上您自己的设备（BYOD）计划使该模型过时了。为了有效地了解性能问题，您的IT团队需要对云应用程序的可见性更多。当用户打电话时，您的团队需要确定用户设备，其家庭Wi-Fi路由器，其ISP或您的云应用程序是否是问题。了解问题是什么以及发生在哪里，可确保可以采取正确的故障排除程序。
可视化数据及其在海上风能中的关键作用
风力涡轮机的战略放置和配置是最大化能源生产和最小化运营成本的关键因素。地理空间数据使利益相关者能够进行详细的涡轮放置，密度和容量分析。因此，可再生能源行业越来越多地转向数字双胞胎，以增强风力涡轮机的运行和管理并减轻失败的风险。通过整合来自各种来源的数据并分析最新趋势，利益相关者认识到数字双胞胎革新涡轮机维持和性能优化的潜力。通过连续捕获传感器的数据和监视源，数字双技术使利益相关者能够通过识别涡轮机行为的预警信号和异常来预测和防止故障发生故障。通过添加机器学习算法，数字双胞胎可以预测维护需求，并可以帮助最大化能源生产。这项新技术，可实现3D