XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspat
利用表面曲率实现空间分辨的 X 射线反射率：液态铜上的石墨烯域
X 射线反射率 (XRR) 被广泛用于研究硬质和软质凝聚态材料的表面和界面，包括二维材料、纳米材料和生物系统。它能够以亚埃的精度推导出材料表面区域沿法线的横向平均电子密度分布。[4–6] 这有助于确定各种参数，包括表面粗糙度、单层或多层材料的结构以及毛细波对液体表面的影响。高亮度同步加速器 X 射线束能够在环境条件下实时在分子水平上分辨材料结构，而其他表面敏感实验技术几乎无法做到这一点。[7] 此类实验的例子是使用专用设备和样品池研究液体表面和界面。[8–11] 然而，存在与液体 XRR 相关的特殊问题。液体和支撑物之间的润湿角会导致样品液体弯曲，这通常会使数据分析复杂化。 [12] 这个问题可以通过利用能够处理大面积样品的样品环境来解决，例如朗缪尔槽 [13] 应用特殊的数据处理方法 [12,14] 或使用 X 射线纳米束。 [15] 然而，在某些情况下，可以充分利用样品曲率，例如 Festersen 等人 [15] 使用宽平行同步加速器光束“一次性”记录 XRR 曲线，但散射矢量 q 的范围有限。 专用于原位和/或原位 XRR 研究的样品环境 [16] 的最新发展开辟了新的机遇，例如，通过化学气相沉积 (CVD) 研究在液态金属催化剂 (LMCats) 上生长 2D 材料的过程。 [17] 这些系统有望生长高质量的材料 [18] 但同时，对实验的要求很高。 [19] 它们必须适应高操作温度、高材料蒸发以及在大气压下暴露于反应气体混合物。此外，它们还局限于有限尺寸的样本
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
在拟南芥根中解析在空间上不同的植物激素反应区，由oxysporum fusonium oxysporum
茉莉酸（JA），乙烯（ET）和水杨酸（SA）是三个主要的植物激素协调植物防御反应，这三个均与防御真菌病原体氧气的防御有关。但是，它们独特的作用方式和可能的相互作用仍然未知，部分原因是所有有关其活动的空间信息均缺乏。在这里，我们着手通过使用新开发的基于荧光的转录记者线的实时显微镜来探测植物免疫的这一空间方面。我们创建了一个植物免疫系统启动子（GG-PIPS）的Greengate矢量收集，使我们能够以单细胞分辨率对免疫途径的局部激活进行成像。使用此系统，我们证明了SA和JA在邻近真菌定植位点的不同的根细胞中彼此之间的空间分开作用，而ET则有助于这两组。sa和et诱导了过度敏感的反应，作为第一道防线，而JA和ET在单独的第二道防线中控制了针对病原体的积极防御。缺乏解决单个细胞水平上植物免疫反应的这种方法，这项工作表明，基于显微镜的方法可以详细了解植物免疫反应。
以灾难为导向的紧急医疗材料，基于无人机和
DOI: https://doi.org/10.56293/IJMSSSR.2025.5415 IJMSSSR 2025 VOLUME 7 ISSUE 1 JANUARY – FEBRUARY ISSN: 2582 - 0265 Abstract: Natural disasters and man-made disasters and other emergencies are difficult to avoid, and at the same time will have a significant impact on people's production and life, and damage the life and property safety of居民以及社会和经济活动的平稳运作。因此，及时有效的紧急医疗材料调度和分配系统至关重要。本文首先通过数据挖掘和单词云统计分析方法讨论当前医疗应急供应系统的当前状况和缺陷。分析结果表明，现有的分布方法在效率，及时性和资源分配方面面临许多挑战。尤其是在交通拥堵，自然灾害和其他紧急情况下，传统分配模式的应急响应能力和分配效率无法满足实际需求。基于这些缺陷，本文提出了无人机的新兴技术作为紧急分配的解决方案。与传统的运输模式相比，无人机具有很大的优势：它不受道路中断的限制，并且可以绕过交通拥堵，自然灾害和其他因素，以确保材料的有效和及时分配。同时，无人机具有很强的灵活性，并且可以精确飞向偏远或不便的区域，以弥补传统分销方法无法涵盖的盲区。1。但是，仍然有很多此外，无人机的高飞行速度使其能够在短时间内完成分配任务，以满足紧急材料的快速响应需求。在此基础上，本文构建了无人机和卡车联运运输的运营研究模型，旨在通过两者之间的协同合作来优化紧急医疗供应的分配路径和时间效率，以解决传统车辆分配系统的缺陷，并提高紧急物流的效率和效应。这项研究为紧急材料分配提供了新的理论支持和实用指导。关键字：灾难性场景；紧急医疗用品；多模式运输；紧急调度优化。引言公共卫生紧急情况和紧急自然灾害对社会正常运作和人们财产的安全构成了严重威胁。自然灾害，例如地震，洪水，台风等，不仅会造成财产损害和伤亡，而且可能引起一系列医疗保健事件或危害[1] [1]，包括创伤性疾病，受到创伤性疾病，由自然灾害造成的自然灾害由自然灾害造成的自然灾害破坏了供水基础设施，而造成了灾难和灾难的灾难和灾难的造成的灾难和灾难。如果未及时提供供应，灾难受害者将在心理或身体上遭受痛苦[2]。紧急救济是一个核心问题。因此，有必要改善紧急医疗材料存储和紧急管理计划系统。因此，如何计划和部署紧急医疗用品，例如基本药物和医用器具，个人防护设备，静止设备，医疗物流材料，如何改善紧急医疗用品从材料预处理，合同储备和紧急采购[3]等的三个方面，等待当前的紧急医疗系统主要着重于建立和优化紧急医疗系统，改善基础设施，同时加强人员培训和紧急供应的库存以及紧急医疗用品的物流计划[4]。
多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响
HIV感染暗示了人体中的一系列组织，从肛门生殖道中的病毒反式传教开始，随后持续存在于淋巴组织和大脑中。尽管使用孤立细胞的研究对我们了解艾滋病毒感染有显着贡献，但组织微环境的特征是一系列因素的复杂相互作用，所有这些都会影响感染的过程，但在离体研究中却被遗漏了。为了解决这一知识差距，有必要使用基于成像的方法来研究感染动力学和宿主免疫反应。在过去的十年中，新兴的成像技术不断地重新罚款，无论是根据目标的范围和范围而言。这样做，这就打开了可以通过原位研究来回答的新问题。本评论讨论了现在可用的高维成像方式，以及它们用于理解HIV感染的空间生物学的应用。
Bhuvan NextGen：实现地理空间经济
Bhuvan 是印度空间研究组织基于网络的地理空间平台。它托管着各种数据和服务，包括多日期、多传感器卫星数据可视化、专题地图、近实时灾害服务、地球和气候服务、众包应用程序和各种地理空间应用。
系统空间：空间系统发育分析
plot_lambda。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 PS_ADD_DISSIM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 ps_canape。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 PS_CANAPER。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 9 ps_dissim。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 ps_divery。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>8 PS_CANAPER。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 ps_dissim。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 ps_divery。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 ps_get_comm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 ps_ortial。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 ps_prioritize。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 ps_rand。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 ps_gregions。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 ps_regions_eval。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 ps_rgb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 ps_仿真。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23量化。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 to_spatial。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
通过空间原子层沉积对透明导电聚合物的高性能封装
AmélieSchultheiss，Abderrahime Sekkat，Viet Huong Nguyen，Alexandre Carella，Anass Benayad等。通过空间原子层沉积，高性能封装透明导电聚合物。合成金属，2022，284，pp.116995。10.1016/j.synthmet.2021.116995。hal-03636177
spatstat：空间点模式分析、模型拟合、模拟、测试
描述 用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注任何空间区域中的二维点模式，包括多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维度的时空点模式、线性网络上的点模式和其他几何对象的模式。支持空间协变量数据，例如像素图像。包含 3000 多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K 函数及其模拟包络、最近邻距离和空白空间统计、Fry 图、成对相关函数、核平滑强度、交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、标记依赖性诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设检验（卡方、Kolmogorov-Smirnov、蒙特卡罗、Diggle-Cressie-Loosmore-Ford、Dao-Genton、两阶段蒙特卡罗）和协变量效应检验（Cox-Berman-Waller-Lawson、Kolmogorov-Smirnov、ANOVA）。可以使用与 glm() 类似的函数 ppm()、kppm()、slrm()、dppm() 将参数模型拟合到点模式数据。模型类型包括泊松、吉布斯和考克斯点过程、奈曼-斯科特聚类过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、聚类形成和对标记的依赖。模型通过最大似然法、逻辑回归法、最小对比度法和复合似然法进行拟合。可以使用函数 mppm() 将模型拟合到点模式列表（重复的点模式数据）。除了上面列出的所有特征外，该模型还可以包括随机效应和固定效应，具体取决于实验设计。
基于双层优化的电动汽车电池更换站与孤立微电网经济调度策略
进入21世纪以来，我国发展迅速，电动汽车作为汽油车的替代逐渐进入大众的视野。目前，电动汽车换电问题正成为制约其发展的主要因素，新能源的合理开发与研究成为当务之急。微电网成为符合要求的合理产品。然而，微电网系统并非十全十美，如今的换电站集充放电储能功能于一体，与微电网互动形成能量交换。然而，如今的微电网系统面临能源供需关系紧张、负荷不稳定等问题。如何协调微电网与电动汽车换电站两个运营主体的良好互动，保证各自的利益，最终实现节能减排，利于社会发展的目标具有很强的现实意义。本文对电动汽车换电站与孤立微电网的经济调度策略进行研究。建立基于双层优化理论的经济调度模型，将换流站与孤立微电网作为两个独立的实体；基于多目标优化理论将两者整合为一个系统，研究孤立微电网的经济效益。