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沿脱离系统的表面衍生的液体渗透通过同步花岗岩增强：铀矿化作为应用
摘要 - 支队是表面衍生的流体和岩石之间相互作用的特权区域，可能导致矿石沉积。然而，脱离的流体动力和特定的表面衍生液体达到地壳深度的方式仍然神秘。当由合成的花岗岩埋入引起的加热会增加流体的浮力，从而阻碍了它们的下降时，这个问题更加令人困惑。在这里，执行了2D水热数值模型。几何形状包括悬挂墙中的脱离和次要正常断层。灵敏度测试，以评估地形梯度，合成岩浆活性以及脱离与地壳之间的深度依赖性渗透性对比的影响。几个流动指示器，随着时间的流逝集成并与粒子跟踪结合，使我们能够突出流体循环的主要控制。我们的研究表明，表面衍生的流体在脱离区域中的内化可以通过深度的热源（例如同步型pluton）的存在来增强。次要断层是表面衍生的流体的主要渗透路径，使脱离脱离。这些断层之间已经发现了羽状热异常。岩浆入侵的动态渗透率，取决于亚果的温度，在空间和时间上重现了南部Armorican Variscan域中铀矿化的概念模型，该模型被用作示例。
具有多壁的列液晶的光学特性...
通常称为5CB，4-甲氧-4'-戊苯基是具有化学式C18H19N的列液晶体。它首先由乔治·威廉·格雷（George William Gray），肯·哈里森（Ken Harrison）和J.A.合成。纳什（Div> Nash）于1972年在赫尔大学（University of Hull），当时是氰基苯基的第一位成员。[1] [2] 5CB分子在22.5°C下从晶体到列相的相变长20Å，并在35.0°C下从列中到同性恋态。尽管由于其低过渡温度向各向同性及其狭窄的列相范围而不适合LCD，但它仍然是基础研究中最常用的列表之一。这是阳性介电各向异性材料的参考材料之一，并且可用的物理数据量最多。碳纳米管是由滚动石墨烯片制成的管状结构。作为许多纳米颗粒，对它们进行了研究，以便在其他材料中使用和插入以改善其电气[3-5]或生物学[6]特性，但也作为光电和磁化器件中高级材料的掺杂剂[7-12]。，为了适当使用，必须将它们作为单个颗粒作为单个颗粒进行研究，而不是像它们表现出完全不同的行为的大部分。许多
功能运动过程中重力对手动时空运动特征的影响
身体健全的人能够在他们的一生中进行各种复杂而充满挑战的运动活动。艺术，运动或与劳动有关的，所有动作都不可避免地受到一个恒定环境参数的影响：重力。的确，从他们的第一天开始，人类经历了控制自己的身体的必要性，同时沉浸在重力领域并与不同惯性特性的物体互动。由于适应过程，成年人随后能够在日常生活中进行基本活动，以保持个人福祉和独立性。在生理上，在整个人类发展中，大脑的特征是一种称为神经塑性的过程，其中神经连接适应环境变化。这允许学习现象，涉及获得新的运动计划和执行能力1。大脑会产生身体的认知表示及其与外部环境的相互作用。这种称为内部模型的框架允许预测身体对动作，运动和感觉输入23的反应23。尤其是内部运动学模型转换了任务空间的信息（即与关节空间的上线手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。 尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。中枢神经系统（CNS）考虑了在特定任务执行7之前的重力效应，这要归功于几个负责“助攻” 3、8、9的体感通道的激活。这对于垂直任务尤其明显，在垂直任务中，路径执行在向上和向下移动之间有所不同。10
使用LDDMM和运动学心脏增长模型来量化PAH
肺动脉高压（PAH）是一种快速进行性和致命疾病，右心衰竭是PAH患者死亡的主要原因。本研究旨在确定可能启动心脏生长和重塑的机械刺激（G＆R）。为了实现这一目标，构建了两个双室模型：一个用于对照大鼠心脏，另一个用于带有PAH的大鼠心脏。通过使用改进的大变形差异度量映射（LDDMM）框架将患病心脏的生长估算为控制心脏。相关分析，这表明主菌株可以用作触发心肌生长的刺激，并在PAH下进行重塑。根据体内图像估算的生长张量可以通过使用运动学心脏生长模型来解释患病心脏中观察到的几何变化的84.3％。我们的方法有可能使用稀疏的体内图像来量化G＆R，并从生物力学的角度触发右心力衰竭的基本机制。
一种物理信息的低球学习，用于基于SEMG的肌肉力量和关节运动学的估计
摘要 - 表面肌电图（SEMG）中的肌肉力量和关节运动学估计1对于2实时生物力学分析，对神经肌肉刺激，肌肉动力学和4个动力学的动态相互作用3的2实时生物力学分析至关重要。深度神经网络（DNNS）5的最新进展表明，以完全自动化和可重复的方式改善生物力学肛门-6 YSIS的潜力。ho-7，生物力学分析的小样本性质和物理解释性8限制了DNN的应用。9本文提出了一种新型物理学的低镜头10对逆向学习方法，用于基于SEMG的11个肌肉力量和关节运动学的估计。这种方法无缝12将拉格朗日的运动方程和逆Dy-13 Namic肌肉模型集成到生成的对抗性净-14工作（GAN）的结构性特征解码框架（GAN）框架中，并从小样本数据中进行了15个外推估计。特定于16，拉格朗日的运动方程式被引入17个生成模型，以限制遵循物理定律的高级特征的结构化解码18。通过奖励推断估算值22和物理参考的Cons-21帐篷物理表示，旨在提高20个物理学的政策梯度，以提高20个对抗性学习效率。实验验证是在两种情况下进行的23个（即步行试验和24个手腕运动试验）。31的结果表明，与基于物理学的逆动力学相比，肌肉力和关节运动学的估计值26是公正的，其中27个表现优于选定的基准方法，其中包括28种物理学的卷积神经网络（PI-CNN），Val-29 LINA-29 LINA生成的对手网络（GAN）和Multi-Extremi-Lextreme-extreme Machine（Ml-30-Extreme Machine（Ml-30）。
方晶格铱酸盐中的量子自旋向列相 - Ov
自旋向列相是经典液晶的磁性类似物，是同时具有液体和固体特性的第四种物质状态 1,2 。特别有趣的是价键自旋向列相 3-5 ，其中自旋量子纠缠形成多极序而不会破坏时间反演对称性，但其明确的实验实现仍然难以实现。在这里，我们在方晶格铱酸盐 Sr 2 IrO 4 中建立了自旋向列相，其在强自旋轨道耦合极限下近似实现伪自旋二分之一海森堡反铁磁体 6-9 。冷却后，在 TC ≈ 263 K 时转变为自旋向列相，其特点是从拉曼光谱中提取的静态自旋四极子磁化率发生发散，并伴随与旋转对称性自发破缺相关的集体模式的出现。四极序在 TN ≈ 230 K 以下的反铁磁相中持续存在，并通过共振 X 射线衍射与反铁磁序的干涉而直接观察到，这使我们能够唯一地确定其空间结构。此外，我们发现利用共振非弹性 X 射线散射在短波长尺度上完全破坏了相干磁振子激发，这表明反铁磁态中存在多体量子纠缠 10,11 。总之，我们的结果揭示了 Néel 反铁磁体背后的量子序，人们普遍认为它与高温超导机制密切相关 12,13 。
三斜$ {\ rm（ca_ {0.85} ...
我们报道了最佳掺杂三斜铁的超级电阻器的准颗粒松弛动力学（Ca 0。85 LA 0。 15）10（pt 3 as 8）（fe 2 as 2）5，使用极化超快光泵探针光谱法t c = 30 k。 我们的结果揭示了夜间闪光引起的各向异性瞬态反射性在超过120 K以下，并且在超导状态下持续存在。 高泵功能下的测量值分别以1.6、3.5和4.7 THz的频率显示出三种不同的，相干的声子模式，分别对应于1 g（1），E G和A 1 g（2）模式。 高频A 1 g（2）模式对应于具有标称电子耦合常数λa 1 g（2）= 0的feas平面的C轴极化振动。 139±0。 02。 我们的结果表明，在低温下，超导状态和列表状态共存但相互竞争，并且有可能与1 g的声子与库珀对形成（Ca0。>）的形成。 85 LA 0。 15）10（pt 3 as 8）（fe 2 as 2）5。85 LA 0。15）10（pt 3 as 8）（fe 2 as 2）5，使用极化超快光泵探针光谱法t c = 30 k。我们的结果揭示了夜间闪光引起的各向异性瞬态反射性在超过120 K以下，并且在超导状态下持续存在。高泵功能下的测量值分别以1.6、3.5和4.7 THz的频率显示出三种不同的，相干的声子模式，分别对应于1 g（1），E G和A 1 g（2）模式。高频A 1 g（2）模式对应于具有标称电子耦合常数λa 1 g（2）= 0的feas平面的C轴极化振动。139±0。02。我们的结果表明，在低温下，超导状态和列表状态共存但相互竞争，并且有可能与1 g的声子与库珀对形成（Ca0。85 LA 0。 15）10（pt 3 as 8）（fe 2 as 2）5。85 LA 0。15）10（pt 3 as 8）（fe 2 as 2）5。
History-Detr：利用历史信息和运动学优化查询初始化策略
最近的 3D 物体检测器利用多帧数据（包括过去和未来的数据）来提高性能。然而，他们采用的时间数据融合方法尚未充分挖掘其提高性能的潜力。现有的工作利用多帧数据，这些数据仅根据自我运动融合特定特征，并且由于巨大的计算和内存成本而无法直接应用于长序列。我们发现目前的方法不能有效地利用历史信息，包括历史预测和物体运动。基于我们的研究，我们提出了一种由历史查询和原始查询组成的新型混合查询公式。历史查询包括从历史预测和特征中获得的推断位置和内容查询，这些查询考虑了当前场景中所有物体的运动。此外，我们的方法可以简单地应用于其他类似 DETR 的模型中，以提高性能，而不会引入巨大的计算和内存成本。结果，我们的 History-DETR 在推理时间增加可忽略不计的情况下实现了显着的改进（+1.1% NDS）。
在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。