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通过电化学和晶体学分析确定层状氧化物的相变
摘要 通过恒电流间歇滴定技术在 3 至 4.2 V 电压范围内测定了 LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3 O 2 中的化学扩散系数。在充电和放电过程中，这些层状氧化物正极中的计算扩散系数分别在开路电压 3.8 V 和 3.7 V vs. Li/Li + 时达到最小。观察到的化学扩散系数的最小值表明在此电压范围内发生了相变。使用非原位晶体学分析确定了不同锂化状态下 LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3 O 2 正极的晶胞参数。结果表明，晶胞参数变化与 NMC 正极中化学扩散的观测值相关性很好；在同一电压范围内，绝对值有显著变化。我们将观察到的晶胞参数变化与镍转化为三价状态（具有 Jahn-Teller 活性）以及锂离子和空位的重新排列联系起来。
研制中的战斗机基线配置的飞行颤振测试和清理
摘要 飞行颤振试验是任何新飞机项目认证过程不可或缺的一部分。颤振测试是扩展包线的主要条件。本文总结了自主研发战斗机的颤振试验项目，旨在批准其基准配置的作战飞行包线。颤振清除方法结合了飞行前颤振分析和飞行颤振测试。扩展至全包线是沿着恒定马赫数和/或恒定 CAS 线的离散步骤组合完成的。通过处理飞行颤振试验数据并确保阻尼系数满足基于适航标准得出的清除标准，计算各种全局飞机模式的频率和阻尼系数（%g），从而获得清除。试验结果表明，正如分析估计所预测的那样，飞行包线无颤振。从设计师的角度概述了颤振清除理念、试验程序和飞行试验期间遇到的挑战。
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
迷人的魅力，美丽的底部和夸克 - 格鲁恩等离子体在大型强子对撞机时代Santosh K. Das 1和Raghunath Sahoo 2摘要：
迷人的魅力，美丽的底部和夸克 - 格鲁恩等离子体在大型强调对撞机时代Santosh K. Das 1和Raghunath Sahoo 2摘要：在通过大爆炸创造了我们宇宙的几微秒之后，原始物质被认为是Matter-Matter Matter Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-Matter-tocark和Gluons and Gluons and Gluons of Corcark和Gluons的汤。这将在实验室中通过以超相关速度碰撞重核来创建。可以在相对论重的重离子撞机（RHIC），美国纽约，纽约，美国纽约州布鲁克哈文国家实验室和大型的Hadron Collider（LHC）的Quark和Gluons的等离子体，称为Quark-Gluon等离子体（QGP）。重的夸克，即魅力和底部夸克，被认为是表征QGP的新型探针，因此被认为是量子染色体动力学（QCD）物质。重型夸克传输系数在理解QGP的性质中起着重要作用。核抑制因子和椭圆流的实验测量可以限制重夸克传输系数，这是现象学研究的关键成分，它们有助于解散不同的能量损失机制。我们对QGP中的重夸克阻力和扩散系数进行了总体视角，并讨论了它们的潜力，作为解散不同的强调机制的探针，并探测了在非中央重型离子碰撞中产生的初始电磁场。对未来测量结果进行了实验观点，并特别强调了重型风味，这是新技术发展的下一代探针。关键词：大爆炸，夸克 - 杜伦等离子体，重型离子碰撞，重型风味
不使用算法乘法运算的信号离散频率选择数字算法
最小化可编程逻辑器件和专用处理器微电子器件上离散信号频率选择数字算法硬件和软件实现的硬件成本[1]。这些任务可以而且应该通过最少算术乘法运算的级联数字滤波方法和不执行算术乘法运算的多频带数字滤波（MDF）方法来解决[2]，[3]，[4]。最少算术乘法运算的计算级联数字滤波算法可以基于幅频特性（AFC）具有对称性的NDF、基于Walsh NDF或基于齐次和三角数字滤波器来实现[5]。没有算术乘法运算的计算MDF算法可以而且应该在低位系数的NDF基础上、在低位系数的差分数字滤波器（DDF）基础上、或在整数系数的DDF基础上实现[6]，[7]。对于采样周期为 T 的 MDF 复信号 {х(nТ)}，使用低通数字滤波器 (LDF) 的此类算法，仅需在 𝑛ൌ0,1,2…𝑁െ1 处添加和移位其第 n 个时间样本即可执行信号的 N 点离散傅里叶变换 (DFT) [8]。本研究的目的是比较分析离散信号的频率选择数字方法，以构建其无需算法乘法运算的算法，并确定在不执行算术乘法运算的情况下将此类方法用于离散信号的多级 DFT 的必要和充分条件 [9]，[10]。该研究使用了具有最少数量的算法乘法运算的级联数字滤波算法和不执行算法乘法运算的 MDF 的计算程序 [11]，[12]。此类算法的比较分析结果以及硬件和软件建模已经证明并减少了硬件
有条件扩散模型，用于生成SDSS样星系的图像
我们提出了有条件扩散模型的新应用，用于根据其物理特性创建星系的合成图像。虽然先前的工作重点是调整单个参数，但我们证明了扩散模型可以在多个物理属性上产生模型，从而使我们能够探索这些属性的组合如何与星系外观相关。我们的模型接受了Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的数据培训，生成了以红移，恒星质量，恒星形成率和气相金属性为条件的星系图像。值得注意的是，该模型捕获了预期的人类物理趋势，例如金属性与星系颜色或形态之间的关系。然而，生成的图像不同意通过GINI系数，M 20系数和浓度 - 空气平滑度统计的SDSS验证图像，这与系统预测的弥漫性不足相一致。虽然现代生成模型能够生成逼真的图像，但将这些模型应用于天体物理学可能仍然具有挑战性。
阿拉伯联合酋长国的糖尿病患者在脚踝关节上具有较高的脚溃疡临床含义的风险开发临床风险评分以分层为严重原因的风险分层：一项前瞻性队列研究
单变量和多元逻辑回归分析用于评估预测因子与结果之间的关联。开发了多元逻辑回归模型。初始变量选择是基于与结果（p <0.20）和临床意义的未经调整的显着关联。临床意义基于以前的系统评价和专家意见。使用计算的共线性诊断（即条件指数，方差通胀因子）。我们的最终多元逻辑回归模型包括最重要和最重要的变量。，我们通过将预测变量的beta系数除以最小的beta系数，并将小数符号将小数舍入数字的标准，并将小数列成最接近的数字。这是为了简化计算并提高可用性。我们计算了每个患者的总分数。对模型的内部验证是通过引导程序进行的，其中我们使用了1000