定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1,Lucas Bruas 2,Matthew Bryan 2,Matthew Bryan 2,Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心,EPFL,洛桑,瑞士。2。大学。Grenoble Alpes,CEA,Leti,Grenoble,法国。3。大学。Grenoble Alpes,CEA,Irig-Mem,Grenoble,法国。*通讯作者:David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看,这是通过过轴电子全息图执行的,因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来,硬件的改进使扫描传输电子显微镜(STEM)实验期间的衍射模式的记录成为可能,从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合,导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里,我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度(DPC)技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1(c)。开始,我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作,并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂,在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品,平均内部电位(组合电位)没有变化,偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面,并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验,该实验在200 kV下运行。1(a,b),晶体厚度为390 nm,如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入,用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场,请参见图。1(c,d),并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1,耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法,以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时,导致射击梁内部强度重新分布时,使用了一种算法(COM)算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时,使用模板匹配(TM)算法[5]。2(a)。电场图如图首先,使用低磁化(LM)茎构型,使用的一半收敛角为270 µRAD,相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布,因此使用COM加工,请参见图。2(e)和图中绘制了一个轮廓。2(i)。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm,这表明由于LM茎配置的探针大小较大,
b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性,即绘制电子(或绑架者)组和电子donating(或detative)组。[1 \ XE2 \ x80 \ x935]已调用pationative效应,以合理化自由基稳定性,键强或根治二聚化的趋势以及反应选择性。[1A \ XE2 \ x80 \ x93b,3,6 8]除了它们对基本和一般理解的重要性之外,对基于diaryltetracyanoethane的发起人的启动者,对聚合物科学的修改和c c键强度的重要性也具有实际的重要性,这在聚合物科学中也具有调整启动者(例如Diaryltetryltethacyanoethane的发起者)。[2]鉴于原本难度的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性,新的和可调的启动方法的发展是'
PREPRINT: This manuscript has not been certified by peer review Restoring STAR*D: A Reanalysis of Drug-Switch Therapy After Failed SSRI Treatment Using Patient-Level Data with Fidelity to the Original STAR*D Research Protocol Authors: Colin Xu, Thomas T. Kim, Irving Kirsch, Martin Plöderl, Jay D. Amsterdam, & H. Edmund Pigott Colin Xu, PhD职位:心理学机构助理教授:心理学与传播系,爱达荷大学托马斯·T·金(University of Idaho Thomas T.精神病学,心理治疗和心理学系;马里兰州的帕拉塞苏斯医科大学,奥地利,马里兰州的阿姆斯特丹:精神病学教授(名誉)机构:宾夕法尼亚大学H. Edmund Pigott,博士职位:临床心理学家机构:无通讯作者:Ed Sotookering:Ed Pigott:Ed Pigott,Phd,博士
探测纳米颗粒重新执行和聚合物纳米复合结构中的聚合物基质之间形成的区域的机械行为,称为“相间”,这是一个主要挑战,因为这些区域很难通过实验方法进行研究。在这里,我们准确地表征了聚合物纳米复合材料的异质机械行为,重点是通过纳米力学模拟和数值均质化技术的组合来关注聚合物/纳米芯的相互作用。最初,使用详细的原子分子动力学模拟研究了用二氧化硅纳米颗粒加固的玻璃状聚(乙烷)聚合物纳米复合材料的全局机械性能,均以1.9%和12.7%的硅胶体积分数。接下来,通过探测在平衡处纳米列列附近的聚合物原子的密度分布曲线来鉴定聚合物/二氧化硅相间的厚度。根据此厚度,将相互间隙细分以检查机械性能的位置依赖性变化。然后,使用连续力学和原子模拟,我们继续计算有效的Young模量和Poisson的聚合物/纳米颗粒间相的比例,作为距纳米颗粒距离的函数。在最后一步中,提出了一个反数值均质化模型,以根据比较标准与MD的数据进行比较标准来预测相间的机械性能。发现结果是可以接受的,这增加了准确有效地预测纳米结构材料中界面特性的可能性。
以下类比可能有助于理解这种方法的性质。支持我们有一个人口,我们有兴趣确定某些人是否有钱(我们会说不是富人的人很差)。每个单个N都有几个银行帐户A,并且有一个测试来检查银行帐户A是否具有负余额。该测试的财产是,如果将其应用于单个n和其一个银行帐户A之一,并且是正面的(说明帐户A具有负余额),则单个n明确较差。请注意,我们假设一个富人是诚实的,即富人的所有银行帐户都有非负余额。这可能是一个不切实际的假设。但是,如果测试为负(这意味着该帐户A具有非负平衡),则并不意味着N是富裕的。
摘要:本文提出一种结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合神经网络(HNN)来提取材料的高级特征用于超导体的临界温度(T c)预测。首先,通过从材料计划(MP)数据库中获取73,452个无机化合物并构建原子环境矩阵,通过对原子环境矩阵进行奇异值分解(SVD)得到87个原子的向量表示(原子向量)。然后,利用所得原子向量按照超导体化学式中原子的顺序实现超导体的编码表示。使用12,413个超导体训练的HNN模型的实验结果与三种基准神经网络算法和多种机器学习算法进行了比较,采用了两种常用的材料表征方法。实验结果表明,本文提出的HNN方法能有效提取超导体原子间的特征关系,对T c 的预测具有较高的准确率。
由于其出色的物理,化学和电化学特性,热解碳已成为各种技术应用的有前途的材料[1]。热解碳可以通过在受控条件下在高温和惰性气氛中的受控条件下的聚合物碳前体进行热解。通过调整热解条件,碳原子的杂交以及衍生碳的物理化学特性可以量身定制。尽管一些研究人员试图以原子量规模研究石墨化过程,但全面的理解仍然难以捉摸。透射电子显微镜(TEM)非常适合研究纳米级热处理过程中聚合物薄膜的石墨化[2]。的确,TEM提供了原位分析能力的优势,这些功能可以揭示热解过程中热解碳的纳米结构。但是,聚合物薄膜样品的制备仍然是一个挑战。这项工作介绍了通过两光子聚合物化(2pp)3D打印技术的基于mems的TEM加热芯片(密集溶剂)上悬浮的聚合物薄膜结构的微结构[3]。我们还报告了原位研究的结果,用于追踪热解碳的石墨化。
CRISPR 基因编辑提供了前所未有的基因组和转录组控制,可精确调节细胞功能和表型。然而,将必要的 CRISPR 成分递送至治疗相关的细胞类型且不产生细胞毒性或意外副作用仍然具有挑战性。病毒载体存在基因组整合和免疫原性的风险,而非病毒递送系统难以适应不同的 CRISPR 载体,而且许多系统具有高度的细胞毒性。精氨酸-丙氨酸-亮氨酸-丙氨酸 (RALA) 细胞穿透肽是一种两亲性肽,它通过与带负电荷的分子的静电相互作用自组装成纳米颗粒,然后将它们递送到细胞膜上。与其他非病毒方法相比,该系统已用于将 DNA、RNA 和小阴离子分子递送至原代细胞,且细胞毒性较低。鉴于 RALA 的低细胞毒性、多功能性和有竞争力的转染率,我们旨在将这种肽建立为一种新的 CRISPR 递送系统,适用于各种分子格式,适用于不同的编辑模式。我们报告称,RALA 能够有效地封装 DNA、RNA 和核糖核酸蛋白 (RNP) 格式的 CRISPR 并将其递送至原代间充质干细胞 (MSC)。RALA 与市售试剂之间的比较表明,其细胞活力更佳,可导致更多的转染细胞并维持细胞增殖能力。然后,我们使用 RALA 肽将报告基因敲入和敲除到 MSC 基因组中,以及转录激活治疗相关基因。总之,我们将 RALA 确立为一种强大的工具,可以更安全有效地以多种货物格式递送 CRISPR 机制,用于广泛的基因编辑策略。
1。本期本文中的指导详细介绍了SSAP No.26-键(SSAP号26),SSAP号43-贷款支持和结构化证券(SSAP号43)和SSAP号21-其他录取资产(SSAP号21)根据法定会计原则(e)工作组(工作组)投资分类项目,以及响应扩大根据附表D-1:长期债券报告的投资结构。修订和讨论中详述的修订和讨论反映了一项全面的审查,称为“基于原则的债券项目”,以建立主要概念,以确定债务安全是否符合报告为债券的资格。尽管SSAP号26先前根据2017年的投资分类项目进行了修订,可以确定一些实体正在对SSAP号范围26而不是SSAP号43。作为此基于原则的债券项目的重点是投资的实质,无论它们是否包括发行SPV,该项目都包括所有债务证券,并涵盖了这两个SSAP号26和SSAP号43。
近年来,单发语音转换(VC)取得了重大进步,使能够用一个句子改变说话者特征。但是,随着该技术的成熟并产生了越来越现实的说法,它很容易受到隐私问题的影响。在本文中,我们提出了RW-Voiceshield,以保护声音免于复制。这是通过通过使用基于原始波形的生成模型产生的不可察觉的噪声来有效攻击单发VC模型来实现的。使用最新的单发VC模型进行测试,我们进行了测试,在黑盒和白色盒子方案下进行主观和客观评估。我们的结果表明,VC模型产生的话语与受保护的说话者的话语之间的说话者特征存在显着差异。此外,即使在受保护的话语中引入了对抗性噪声,说话者的独特特征仍然可以识别。索引术语:语音转换,对抗性攻击,扬声器verification,扬声器表示