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势垒附近的纳秒光发射...
时间分辨电子显微镜引起了人们的极大兴趣，可用于研究空间分辨率低于光学衍射极限的超快分子、表面和体积动力学[1–8]。为了实现最佳成像条件，需要精确控制自由电子的发射和传播，这些控制现在也推动了电子-物质相互作用实验[9–14]和显微镜设计[15–18]的进步。对于任何电子显微镜，由于稳定性、相干性以及空间、时间和光谱分辨率之间的权衡，电子发射器和发射机制的选择限制了可实现的成像条件。包含大量电子的短脉冲可用于减少显微镜的曝光时间，并且是生成不可逆动力学的单次图像所必需的，这需要每个脉冲多达 10 9 个电子，但库仑相互作用会展宽大电流脉冲的空间和能量分布，增加像差并降低分辨率[5]。在较长的脉冲中，这些效应会被抑制，大量电子可以在纳秒脉冲包络内传播，同时仍能保持研究相变、反应动力学和蛋白质折叠等过程所需的时间分辨率[19–22]。此外，纳秒脉冲非常适合依赖快速电子门控的仪器，如多通透射电子显微镜[23–25]。这些脉冲可以通过使用光束消隐器及时过滤电子束来产生，也可以通过短激光脉冲触发发射[26]。消隐器通常与连续电子源集成在一起，可以模糊或位移电子束[27]。或者，激光触发需要对电子源进行光学访问，但会引入不同的自由度来控制光发射脉冲的电流、时间持续时间和能量扩展。
飞秒激光微加工的发展...
Kirana 工厂由不同实验室中的多个微加工平台组成。Kirana 技术人员可以完全控制这些平台，从而实现极大的灵活性，以满足客户的要求。微加工装置配备了不同的激光源，从纳秒到飞秒不同波长的激光，以及用于在线检查的可定制视觉系统
飞秒激光加工的氮化硅钻孔
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第13个亚得利亚神经病学论坛
anf是来自该地区的神经科医生的传统聚会，与往年一样，我们计划为您提供癫痫，多发性硬化症和神经退行性疾病领域的一些顶级专家的精致演讲，并在Cephalea中充满了一些热门话题。
网络亚微秒时间同步...
摘要 — 本文介绍了一种用于网络连接微控制器边缘设备的 IEEE 1588 精确时间协议 (PTP) 的裸机实现，可在汽车网络和多媒体应用中实现亚微秒级时间同步。该实现利用微控制器 (MCU) 的硬件时间戳功能来实现两级锁相环 (PLL)，以校正硬件时钟的偏移和漂移。使用 MCU 平台作为 PTP 主机，可通过网络分发亚微秒级精确的全球定位系统 (GPS) 计时信号。使用主从配置评估系统性能，其中平台与 GPS、嵌入式平台和微控制器主机同步。结果表明，MCU 平台可以通过网络与外部 GPS 参考同步，标准偏差为 40.7 纳秒，从而为各种应用中的裸机微控制器系统实现精确的时间同步。索引术语 —PTP、精确时间协议、微控制器、嵌入式系统、TSN、时间敏感网络
大面积石墨烯纳米多孔原子级薄膜的孔径可调范围从亚纳米到几纳米
摘要：膜是化学净化、生物分离和海水淡化的关键部件。传统的聚合物膜普遍存在渗透性和选择性之间的权衡，这严重阻碍了分离性能。纳米多孔原子薄膜（NATM），如石墨烯 NATM，有可能打破这种权衡。由于其独特的二维结构和潜在的纳米孔结构可控性，NATM 有望通过分子筛获得出色的选择性，同时实现极限渗透性。然而，石墨烯膜的概念验证演示和可扩展的分离应用之间存在巨大的选择性差异。在本文中，我们提供了一种可能的解决方案来缩小这种差异，即通过两次连续的等离子体处理分别调整孔密度和孔径。我们证明，通过缩小孔径分布，可以大大提高石墨烯膜的选择性。首先应用低能氩等离子体来使石墨烯中高密度缺陷成核。然后利用受控氧等离子体选择性地将缺陷扩大为具有所需尺寸的纳米孔。该方法具有可扩展性，制备的具有亚纳米孔的 1 cm 2 石墨烯 NATM 可以分离 KCl 和 Allura Red，选择性为 104，磁导率为 1.1 × 10 −6 ms −1 。NATM 中的孔可以进一步从气体选择性亚纳米孔调整到几纳米尺寸。制备的 NATM 在 CO 2 和 N 2 之间的选择性为 35。随着扩大时间的延长，溶菌酶和牛血清白蛋白之间的选择性也可以达到 21.2，渗透性比商用透析膜高出大约四倍。这项研究提供了一种解决方案，可以实现孔径可调的 NATM，其孔径分布较窄，适用于从气体分离或脱盐中的亚纳米到透析中的几纳米的不同分离过程。关键词：纳米多孔石墨烯膜、纳米多孔原子级薄膜 (NATM)、蛋白质选择性膜、等离子蚀刻、纳米孔工程
美国 - 赠品 - 粉碎 - 级 - 级 - 曼加纳人 -
South32是一家全球多元化的采矿公司。我们的目的是通过开发自然资源，改善人们的生活和几代人的生活来有所作为。我们受到所有者和合作伙伴的信任，以实现其资源的潜力。我们从我们在澳大利亚，南部非洲和南美的业务中生产商品，包括铝土矿，氧化铝，铝，锌，铅，铅，银，镍和锰。我们还拥有高质量开发项目和选择的投资组合，以及探索前景，这与我们将投资组合重塑的策略一致，这对于低碳未来至关重要。
EASA 概念文件：1 级和 2 级机器指南...
当前的突破与机器学习有关，机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令，通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，它随着更深的神经网络 (NN) 而出现，近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进，实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而，最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习，这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
2 级和 3 级自动驾驶概念的人为因素设计指南
高度自动化为提高现有道路网络的安全性、机动性和效率提供了机会，人们对此期待已久。然而，直到开发出复杂的传感和计算系统后，此类车辆才在技术上可行。许多汽车制造商和一级供应商正在开发或测试具有某种自动化形式的车辆。为了支持机动车自动化工作，NHTSA 正在与其他 USDOT 机构协调，计划开展一项自动驾驶系统 (ADS) 研究计划，以提高机动车安全性。驾驶员车辆界面 (DVI) 设计指南是作为一项更大规模研究工作的一部分而开发的，该研究工作旨在对 2 级和 3 级自动驾驶下的驾驶员表现和行为进行初步的人为因素评估。任何机动车的安全高效运行都需要以符合驾驶员限制、能力和期望的方式设计 DVI。本文档旨在帮助 DVI 开发人员实现这些成果。