XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscatter
利用基于非参数的概率机器学习
图2。验证基于高斯过程的ML模型。（a）在得出的ΔKE和高斯过程之间的（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。 HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为
isatis.neo：使地统计学可访问
An integrated and user-friendly application for Exploratory Data Analysis enables the fast computation and display of various statistics (i.e., histograms, box plots, cross-plots, swath plots, probability plots, H- scatter plots), variograms, variogram maps, Gaussian transforms, and theoretical grade-tonnage curves just by simple drag and drop of variables.用户对Kriging或仿真所需的所有输入（变量图模型，平稳性选项，变形功能）都存储在一个专用对象中。它可以保证一致性，并使进一步的参数设置更加简单。
散射平面 吸收平面 θ ΔE E 1 2 3 4 - 画布
1. 康普顿相机 康普顿相机是一种利用康普顿散射光子的能量与其散射角度相关的事实的设备。它们通常由一个具有非常好的位置分辨率的薄散射探测器和一个单独的分段吸收器组成，用于测量散射光子的能量。知道了康普顿散射光子的能量和散射源的精确位置，就可以从散射点向后向源投射一个锥体。源被限制在锥体表面的某个位置。由于入射光子方向的模糊性，它是一个锥体而不是一条线。乍一看，这听起来没什么用。然而，第二个散射光子将产生另一个锥体，两个锥体之间的交点揭示了源的位置。原则上，如果可以在散射探测器中测量反冲电子的方向，则可以消除背投影中光子方向的模糊性。
第 24 届年度镜子技术 SBIR/STTR 研讨会
1:00 PM MSFC UVO-FIR 镜系统技术 ISFM 1:00 PM MSFC UVO-FIR ISFM Phil Stahl MSFC 1:00 PM G 释放特性方法比较 Stephen Cheney MSFC 1:10 PM 低温重力下垂 Tomasz Lis MSFC 1:20 PM 定制刚度镜 Chris Hopkins MSFC 1:30 PM ALLVAR 模型验证和结构优化 Jagan Raganathan MSFC 1:40 PM 成本建模：X 射线 Phil Stahl MSFC 1:45 PM 成本建模：正入射的更新和体积模型 Phil Stahl MSFC 1:50 PM 近角散射 1:50 PM 误差预算 Phil Stahl MSFC 2:00 PM NESC 日冕仪近角散射评估 1 Phil Stahl MSFC 2:20 PM 散射光测量支持光学仪器开发 Georgi Georgiev GSFC 下午 2:40 基于物理的近角散射难题 (FRTS) 解决方法 Simon Tsaoussis KostaCLOUD Inc. 下午 3:00 咖啡休息
补充信息
补充图 2。散点图显示零偏压下的微分电导 (G 0) 与 a、第一个台阶的电流台阶高度 ∆ I 和 b、发生台阶时 ∆ I 与电压的比率 (∆ I / V s) 之间的正相关。c，散点图显示 G 0 与台阶发生之前的电流与电压的比率 (I s /V s) 之间的正相关。I s 记录在台阶立板的底部。G 0 < 10 − 11 S 的台阶显示在 10 − 11 S。d，散点图显示 ∆ I 与开放周长的关系，用于 EBL 青色和橙色趋势。当绘制这些组与开放周长的关系时，它们的对应关系表明，在这些最大的 EBL 设备中，蚀刻边缘的长度决定了行为。当 EBL 面积进一步减小时，设备面积再次成为 ∆ I 的最佳预测因子。在所有图中，符号与图 3a 中的符号相匹配：它们的颜色对应不同的批次，圆圈（三角形）代表最小正（负）电压下的步骤，较大的数据点对应较高质量的 StC。
在远程激光焊接铜到钢电池选项卡连接器远程激光焊接过程中，光电二极管的特征用于检测部分部分间隙和焊接渗透深度
本文介绍了传感器表征，以在电池选项卡连接器的远程激光焊接（RLW）期间使用基于光电二极管的信号来检测部分部分间隙和焊接渗透深度的变化。基于光电二极管的监测已大部分用于结构焊缝，因为其成本相对较低和易于自动化。但是，在电池选项卡连接器连接过程中，对传感器表征，监测和诊断焊缝缺陷的研究尚不确定，结果尚无定论。通过不同金属薄箔焊接过程中的高变异性进行了。 基于光电二极管的信号是在铜到钢薄层束接头的RLW期间（Ni-Plated Copper 300 µm到Ni-Plated Steel 300 µm）的收集信号。 提出的方法基于对信号的能量强度和散射水平的评估。 能量强度给出了有关焊接过程中发出的辐射量的信息，并且散射水平与累积和未控制的变化有关。 的发现表明，可以通过观察等离子体信号中的级别变化来诊断部分零件间隙的变化，而反射反射没有显着贡献。 结果进一步表明，过度渗透对应于传感器信号中散射水平的显着增量。 讨论了基于监督机器学习的自动隔离和诊断有缺陷焊缝的机会。。基于光电二极管的信号是在铜到钢薄层束接头的RLW期间（Ni-Plated Copper 300 µm到Ni-Plated Steel 300 µm）的收集信号。提出的方法基于对信号的能量强度和散射水平的评估。能量强度给出了有关焊接过程中发出的辐射量的信息，并且散射水平与累积和未控制的变化有关。的发现表明，可以通过观察等离子体信号中的级别变化来诊断部分零件间隙的变化，而反射反射没有显着贡献。结果进一步表明，过度渗透对应于传感器信号中散射水平的显着增量。讨论了基于监督机器学习的自动隔离和诊断有缺陷焊缝的机会。[doi：10.1115/1.4052725]
补充材料
图S1：CBIPS30-4F-5的表征人类干细胞系衍生的视网膜色素上皮细胞（RPE）表达GFP。（a，b）转导的CBIPS30-4F-5-GFP克隆的表征。（a）HIPSC菌落表达了多能标记SOX2，SSEA4，NANOG和TRA-1-60（比例尺：100 µM），（B）保持正常的46，XY karyotype。（c，d）培养中分化的HIPSC-RPE-GFP细胞的荧光激活细胞分选。（c）HIPSC-RPE细胞种群的正向与侧散射图显示出均匀的分布，侧散射与GFP荧光强度（在Abscissas中）显示了人们认为阳性的种群（在正方形中突出显示）。（d）细胞分选之前和之后培养中的HIPSC-RPE细胞。比例尺：75 µm。（E，F）通过视网膜下注射套管（直径23/38G）后HIPSC-RPE细胞的生存力测试。（E）侧散射强度与碘化丙啶的流式细胞仪定量分析图显示出极好的细胞活力率（98.65％）相似的非注射细胞（98.36％）。（f）通过套管后，hipsc-rpe细胞未损坏，培养10天后保持活跃。比例尺：75 µm。使用25/41g视网膜下注射套管获得了相似的结果（未显示）。
在远程激光焊接铜到钢电池选项卡连接器远程激光焊接过程中，光电二极管的特征用于检测部分部分间隙和焊接渗透深度
本文介绍了传感器表征，以在电池选项卡连接器的远程激光焊接（RLW）期间使用基于光电二极管的信号来检测部分部分间隙和焊接渗透深度的变化。基于光电二极管的监测已大部分用于结构焊缝，因为其成本相对较低和易于自动化。但是，在电池选项卡连接器连接过程中，对传感器表征，监测和诊断焊缝缺陷的研究尚不确定，结果尚无定论。通过不同金属薄箔焊接过程中的高变异性进行了。 基于光电二极管的信号是在铜到钢薄层束接头的RLW期间（Ni-Plated Copper 300 µm到Ni-Plated Steel 300 µm）的收集信号。 提出的方法基于对信号的能量强度和散射水平的评估。 能量强度给出了有关焊接过程中发出的辐射量的信息，并且散射水平与累积和未控制的变化有关。 的发现表明，可以通过观察等离子体信号中的级别变化来诊断部分零件间隙的变化，而反射反射没有显着贡献。 结果进一步表明，过度渗透对应于传感器信号中散射水平的显着增量。 讨论了基于监督机器学习的自动隔离和诊断有缺陷焊缝的机会。。基于光电二极管的信号是在铜到钢薄层束接头的RLW期间（Ni-Plated Copper 300 µm到Ni-Plated Steel 300 µm）的收集信号。提出的方法基于对信号的能量强度和散射水平的评估。能量强度给出了有关焊接过程中发出的辐射量的信息，并且散射水平与累积和未控制的变化有关。的发现表明，可以通过观察等离子体信号中的级别变化来诊断部分零件间隙的变化，而反射反射没有显着贡献。结果进一步表明，过度渗透对应于传感器信号中散射水平的显着增量。讨论了基于监督机器学习的自动隔离和诊断有缺陷焊缝的机会。[doi：10.1115/1.4052725]