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激光微加工是一种灵活、高精度的制造工艺
虽然激光可能是微加工系统的核心，但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作，以精确、可重复地移动工件。此外，集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作（或与操作员协同工作），以安全地处理零件，支持大批量生产。
灵活认证领域服务列表 标准：15189 和 17025 OE：FG16
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应变敏感柔性磁电陶瓷纳米复合材料
先进的柔性电子器件和软体机器人需要开发和实施柔性功能材料。磁电 (ME) 氧化物材料可以将磁输入转换为电输出，反之亦然，使其成为先进传感、驱动、数据存储和通信的绝佳候选材料。然而，由于其易碎性质，它们的应用仅限于刚性设备。在这里，我们报告了柔性 ME 氧化物复合材料 (BaTiO 3 /CoFe 2 O 4 ) 薄膜纳米结构，它可以转移到可拉伸基底上，例如聚二甲基硅氧烷 (PDMS)。与刚性块体材料相比，这些陶瓷纳米结构表现出柔性行为，并通过机械拉伸表现出可逆可调的 ME 耦合。我们相信我们的研究可以为将陶瓷 ME 复合材料集成到柔性电子器件和软体机器人设备中开辟新途径。
在灵活认证区，天花病毒 /特殊实验室的高性病毒病毒病原体的顾问实验室< / div> flove flovication < / div>
Analyt（测量尺寸）考试材料（矩阵）调查技术教学/版本（测量）设备/设备CE程序在用于使用的房屋方法中，因为DIN EN ISO 15189 DIN EN EN ISO/IEC 17025
使用手指运动键入的柔性心脏内脑计算机界面
1。斯坦福大学神经外科系2。Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。 3。 美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4. VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。 工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4.VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学
基于市场的可再生能源：灵活的氢电解器如何稳定风和太阳能市场价值
摘要。风能和太阳能通常会成为自己成功的受害者：他们在电力生产中的份额越高，电力市场的收入就越多（其“市场价值”）下降。尽管在常规电力系统中，市场价值可能会融合到零，但这项研究表明，通过在低价小时内增加电力需求，“绿色”氢的产量可以有效，永久地停止下降。具有分析推导，蒙特卡洛模拟和数值电力市场模型，我发现 - 由于柔性氢的产量 - 2050年的市场价值可能会在太阳能中收敛于19±9 MWH -1，而风能的27±8 mWH -1超过27±8 mWh -1。这是可再生能源预计的级别成本范围的，并且具有深远的影响。基于市场的可再生能源可能会触及。
快速，灵活地分析了用crumblr
细胞类型组成的变化在人类健康和疾病中起重要作用。单细胞技术的最新进展使得能够测量细胞类型组成，以增加大量个体的细胞谱系分辨率。这为这些组成数据的统计分析提出了新的挑战，以识别细胞类型频率的变化。我们介绍了Crumblr（Diseeneurogenomics.github.io/crumblr），这是一种可扩展的统计方法，用于使用精确加权的线性混合模型来分析计数比数据，该模型结合了复杂研究设计的随机效应。唯一地，Crumblr使用多元方法在多个级别的细胞谱系层次结构上进行统计测试，以增加对一种单元格测试的功率。在模拟中，与现有方法相比，Crumblr在控制假阳性率的同时增加了功率。我们证明了Crumblr在已发表的单细胞RNA-seq数据集中应用，用于衰老，T细胞中的结核病感染，前列腺癌的骨转移和SARS-COV-2感染。
一个新的理论框架共同解释了执行灵活决策的受试者的行为和神经变异性
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算，但它们的神经实现仍然很少理解。在这里，我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务，以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下，我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明，现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容，这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性，我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务，并在其上训练了许多受试者。与理论预测，神经和行为分析一致，尽管任务表现均匀，但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系，该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之，我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架，以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性，它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门，并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。
突破方法产生灵活的钻石膜
Zhiqin Chu受到启发，使用粘性胶带通过单层石墨烯发现故事从硅表面上删除钻石胶片。Konstantin Novoselov和Andre Geim赢得了2010年诺贝尔物理奖，因为您可以使用粘性胶带从石墨（铅笔线索中的材料）剥离一层石墨烯。