Sample SE T /dB SE R /dB SE A /dB SE A /SE R /% SSE t /(dB·(cm −2 ·g) −1 ) M3-MX-0 5.0 0.9 4.0 4.3 87.6 M3-MX-5 6.8 1.5 5.3 3.5 147.5 M3-MX-10 7.2 1.7 5.5 3.2 171.0 M3-MX-15 7.0 1.7 5.3 3.0一直m3-ag@mx-15 69.0 10.3 58.7 5.7 2 356.6 m3-ag@mx-20 68.2 10.3 57.8 5.6 2 719.8 m3-ag@mx-25 67.9 10.0 57.0 57.9 5.8 2 439.4 2 439.4
在脑类器官中[58]。 (f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 (g)成像在脑类器官中[58]。(f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。(g)成像
1 3D超声:技术和应用15 1.1超声技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 1.1.1 物理原理. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 1.1.2 超声波扫描仪的原理. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 1.2 超声检查. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 1.2.1 检查. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 1.2.2 限制。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 1.3 获取3D超声数据。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 22 1.3.1 手动扫描 . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 1.3.2 机械扫描. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 1.3.3 传感器表. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 1.3.4 其他. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 1.4 医疗应用. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 1.4.1 产科。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 1.4.2 心脏病学。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 32 1.4.3 其他应用. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 1.5 资产负债表。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 35 1.5.1 与 2D 相比的增益。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 35 1.5.2 与其他模式的比较. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 37 1.5.3 结论. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。三十七
1 3D 超声:技术和应用 15 1.1 超声技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.1 物理原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.2 超声波原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.2 超声检查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.1 考试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.3 3D超声数据采集。。。。。。。。。。。22 1.3.1 手动平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.3.2 机械平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.3.3 传感器表。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.3.4 其他 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.4 医疗应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4.1 产科。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4.2 心脏病学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 1.4.3 其他应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 1.5 资产负债表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 1.5.1 相对于 2D 的增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 1.5.2 与其他方式的比较。。。。。。。。。。37 1.5.3 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37
最近,预计第一个非常差异的kane-mele量子旋转厅绝缘子被预测为单层jacutingaite(PT 2 HGSE 3),这是一种自然存在的矿物质矿物质,于2008年在巴西发现。将量子自旋霍尔单层堆叠到vander-waals分层晶体中通常导致A(0; 001)弱拓扑相,该相不能保护(001)表面上的表面状态。出乎意料的是,最近通过角度分辨的光发射光谱实验揭示了表面状态在jacutingaite单晶体的001-曲面布里鲁因区域的大面积上分散。001-表面状态已被证明是受镜面Chern数字C M = -2的拓扑保护,与旋转轨道互动相关的淋巴结线相关。在这里,我们将二维Kane-Mele模型扩展到散装jacutingaite,并揭示了裂开的淋巴结线和新兴的晶体拓扑顺序的显微镜起源。通过使用最大位置化的渗透函数,我们确定了一个大型的非平凡的第二层跳跃术语,打破了弱拓扑绝缘子的标准范式。在此术语中,凯恩 - 梅尔模型的预测与最近的实验和第一个原理模拟非常一致,这提供了一个吸引人的概念框架,这也与其他由堆叠的蜂窝质格制成的分层材料相关。
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和
硅通孔技术是一种有前途的、可优先实现三维集成电路(3-D IC)可靠互连的方法,可将多个芯片的热量沿垂直方向传递到热沉。本文提出了一种新的硅通孔(TSV)通用模型来研究3-D IC的热性能。首次研究了锥环TSV的传热特性。详细比较和分析了不同侧壁倾角和TSV绝缘层厚度对3-D IC散热的影响。正如预期的那样,我们提出的模型与现有模型的结果一致性很好,这表明考虑横向传热和TSV结构的模型可以更有效、更准确地预测温度分布。此外,研究发现锥环TSV具有更优异的散热性能。关键词 : 3-D集成电路,解析热模型,
摘要。本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型,该模型具有联合自编码器和对抗结构,用于从二维表面观测进行三维地下测绘。该方法用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练,使用陆地表面地形作为二维输入,使用机载电磁 (AEM) 得出的古谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络的平方误差 < 0 。在 99% 的训练域中为 10,并产生平方误差 < 0 。在 93% 的验证域中,10 的准确率达到 90%,表明它在重建训练区域以外的 3D 古河谷模式方面是可靠的。由于其通用结构,本研究设计的神经网络结构和训练算法具有广泛的应用潜力,可以从 2D 地表观测构建 3D 地质特征(例如矿体、含水层)。
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和