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利用局部真空电子束焊接
• 电子束焊接 • 包覆 • 无损检测 • 铸造和热等静压 • 自动化和 I4.0 • 制造设计 • 工厂和工艺开发 • ICME：综合计算材料工程 • 净零碳技术 • 高温材料（RA 钢）
离子束源的过去、现在和未来
对各种太空推进方法的分析研究表明，电加速材料可实现极高的排气粒子速度。这意味着推进剂材料将被非常有效地用于产生推力，而推力从定义上讲就是高比冲。化学火箭的比冲受化学反应限制，在 100 以下。（单位是秒，作为近似值，可以视为 1 磅推进剂产生 1 磅推力的时间长度。）另一方面，通过计算，电气系统应该能够达到 1,000 到 10,000 秒之间的值。比冲的最佳值是根据特定任务的计算确定的，并与在给定时间内完成任务所需的能量有关。
数学建模在电子束处理中的应用
国际原子能机构放射性同位素生产和辐射技术计划的主要目标之一是提高国际原子能机构成员国利用放射性同位素技术辐射加工、成分分析和工业应用方法的专业知识和能力，以满足国家需求，并吸收新的发展成果，以提高工业过程效率和安全性、开发和表征增值产品以及处理污染物/危险材料。国际原子能机构辐射技术系列出版物提供以下领域的信息：使用电离辐射对材料进行辐射加工和表征，以及放射性示踪剂、密封源和无损检测的工业应用。这些出版物拥有广泛的读者群，旨在满足科学家、工程师、研究人员、教师和学生、实验室专业人员和讲师的需求。国际专家协助国际原子能机构秘书处起草和审查这些出版物。本系列中的一些出版物也可能得到相关领域活跃的国际组织和专业协会的认可或共同赞助。出版物有两类：国际原子能机构辐射技术系列和国际原子能机构辐射技术报告。
微型可调式光束光学元设备
具有可控繁殖轨迹的可调通风梁引起了各种磁场的兴趣，例如光学材料和激光制造。现有的研究方法会遇到与紧凑性和整合可行性不足有关的挑战，或者它们需要增强的可调性，以实现对宣传轨迹的实时动态操纵。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法利用双重跨表面系统超越了这些限制，从而显着增强了通风梁的实际潜力。我们的方法涉及编码一个立方相位文件和两个跨元面之间的两个离轴液透镜相位剖面。通过模拟和实验结果证实了所提出策略的有效性。提议的元设备解决了现有的限制，并为扩大跨不同域的通风光束的适用性奠定了基础
希腊 III-V 族半导体分子束外延
As 4 分子束 在 PBN 管中注入分子 N 2 气体，产生射频功率诱导等离子体 活性 N 2 * 和 N 物种束 主要激发分子物种：E. Iliopoulos 等，J. Cryst. Growth 278, 426 (2005) 来自 Knudsen 室的 Ga 原子束
通过交叉分子束反应的方法
奇数碳自由基往往是共振稳定自由基 (RSFR)，并被认为能促进燃烧火焰中的 PAH 形成和生长。38,39 人们一致认为，环戊二烯基 (cC 5 H 5 ) 自由基的化学性质在萘和菲的形成中起着重要作用，从而在 PAH 的形成中起着重要作用。1,40–43 尽管如此，环戊二烯基 (cC 5 H 5 ) 及其结构异构体的起源仍然难以捉摸。Gabriel da Silva 通过炔丙基自由基 (C 3 H 3 ) 与乙炔 (C 2 H 2 ) 的反应从头算研究了 C 5 H 5 势能面 (PES)。 44 将乙炔（C 2 H 2 ）加到炔丙基自由基（C 3 H 3 ）的末端，通过类似的势垒生成初始复合物 1-戊烯-4-炔基（HCCH 2 CCHCH ）和 1,3,4-戊三烯基（H 2 CCCHCHCH ），能量约为 59 kJ mol 1
结合外照射和放射性核素治疗
过去 10 年中，有效的放射性核素疗法（如氯化镭-223、[ 177 Lu]Lu-DOTA-TATE 和 [ 177 Lu]Lu-PSMA 配体）的出现推动了分子放射治疗 (MRT) 研究的快速发展。正在进行的临床试验将有助于确定最佳给药方案并确定可能从这种治疗形式中受益的患者群体。临床研究也在进行中，以将新的 MRT 药物与其他抗癌药物相结合，特别强调 DNA 修复抑制剂和免疫疗法。本综述介绍了将 MRT 与外束放射治疗 (EBRT) 相结合的案例。结合两种放射治疗方式的技术和剂量学挑战在过去阻碍了进展。然而，人们已经认识到需要研究放射性核素治疗的具体放射生物学效应，而这方面的研究已经落后于 EBRT。这与成像技术、MRT 剂量测定工具和 EBRT 硬件方面的创新相结合，将促进未来使用这种重要的治疗组合。 ！2021 年皇家放射学院。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
EXUDE Elite 光谱光束组合光学元件
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用梁搜索解码分子语言模型
摘要。关键字：分子设计·生成建模·模型·搜索·梁搜索·解码语言模型分子设计是由于有效分子的较大搜索空间而导致的化学合作问题之一。现有的方法基于两种关键编码方法：分子图和文本微笑。分子图编码方法具有表达性和化学意识，因为它们包括原子，键和其他分子证券。基于微笑的方法没有考虑任何化学信息，并将这些分子视为一系列特征。当前的生成分子图和基于微笑的模型了解输入的分布，然后从学习分配中进行采样以生成新的分子。基于微笑的方法容易产生无效的分子，并且尚不在化学上意识到。尽管如此，大型语言模型（LLM）在NATU语言处理（NLP）中的成功导致了强大的LLM方法的开发，这些方法与最先进的分子基于图形的方法具有竞争力。本文显示了如何通过梁搜索对基于碎片的微笑LLM进行训练和采样，以提高产生的分子的有效性，新颖性和独特性。我们在两个标准分子设计数据集上评估了该模型：锌和PCBA。我们表明，我们的模型可以生成具有较高va效率，新颖性和唯一性的精确分子，同时记录结果与最先进的基于分子图的方法相当或更好。