基于高功率和短脉冲激光器的几项未来实验涉及高能光子的产生,从而将新的重点放在了高能伽马极光法的挑战性主题上。在不久的将来,罗马尼亚的Eli-NP [1]设施将在两个10 PW激光束的帮助下,对高达〜10 23 W/cm 2的强度状态进行独特的研究。尽管低于Schwinger限制(〜10 29 W/cm 2)[2],这种强度制度为理论上预期的QED现象的实验研究开辟了道路,例如辐射反应和辅助成对的产生,在高强度激光脉冲和高能量电子之间的碰撞中(通过Laser Encelons之间的碰撞)(通过Laser Eccelfield aCcelfield aCceleratife)(创建)。在这些实验中,较高的兴趣是在接近GEV或GEV量表下对产生光子的极化和能量的测量。
在这项研究中,使用Geant4 Monte Carlo模拟工具,我们研究了氧化铝,氟化镁,氟化铝,氟化铝,二氧化钛,二吡啶镁,镁镁,硅酸镁,二氧化钙,二氧化钙和液态的燃料范围,并在0.015至10 c. 10 c. 10 c.10 c. 10 c. 10 c.10 c.10 c.10 c.10 c上。在这篇综述中,我们已经计算并分析了线性衰减系数(LAC)和质量衰减系数(MAC),半价值层(HVL),第十值层(TVL),平均自由路径(MFP),有效的原子数,有效的原子密度,有效的电子密度,等效原子原子数和构建量和构建因素和构建因素和构建因素。在工作的延续中,我们已经比较了Geant4 Monte Carlo Simulation Tool的质量衰减系数的计算结果与其他人的实验结果,并通过Xmudat代码的仿真数据进行了比较,并且它们的相对误差非常低,并且彼此吻合非常吻合。最后,以适当的数字显示了所选材料获得的结果。
这项研究介绍了使用乙烯基氟化物(PVDF)和基于聚合物的聚合物(PES,硫酸PE,硫酸PE,硫酸PES,PE,pes,pes,pes,pes)聚合物的双层型纳米纤维膜(DL-ENMS(DL-ENMS)(PES)。用单层电纺纳米纤维膜(SL-ENM)进行了比较分析,总厚度约为375μm。使用饲料溶液,包括氯化钠,硝酸钠和模拟的核废水(SNWW),评估了通过直接接触膜蒸馏(DCMD)和空气间隙膜蒸馏器(AGMD)技术进行脱盐和放射性核素去污染的DL-ENMS的性能。结果表明,DL-ENM,尤其是掺入基于PES的基于PES的亲水性层的DL-Enms表现出较高的渗透通量,在DCMD中使用NACL和NANO 3的水溶液在DCMD中达到72.72 kg/m 2。h和73.27 kg/m 2。 2。H分别在DCMD和AGMD中使用SNWW的水性进料溶液。SL-Enms和DL-Enms均表现出较高的排斥效率和饲料溶液的净化因子(> 99.9%)。此外,准备好的ENM暴露于伽马辐射中,以评估其在现实生活中的适用性。辐射的结果表明,伽马辐射对PVDF氟含量的负面影响,这可能是将PVDF用作疏水材料通过膜蒸馏将核废水衰减的关键点。
在金属氧化物中新发现的光离子效应为功能性陶瓷应用提供了独特的机会。作者概括了最近在紫外线(UV)辐射下观察到的晶界光离子效应在辐射离子效应下,可用于散装材料并用于伽马射线(𝜸砂)检测。在室温附近,掺杂的GD掺杂CEO 2,一种多晶离子导电陶瓷,在暴露于60 Co 𝜸 -ray(1.1和1.3 MEV)时,电阻比变化≈103,离子电流的可逆响应在离子电流中可逆。这归因于在晶界处的稳态空间电荷屏障的稳态钝化,该空间电荷屏障充当虚拟电极,捕获了辐射诱导的电子,进而降低了空间电荷屏障高度,从而独家调节了陶瓷电解质中的离子载体流量。这种行为允许在低场(即<2 v cm-1)下进行显着的电响应,为廉价,敏感,低功率和可微调的固态设备铺平了道路,非常适合在刺激性(高温,压力和腐蚀性)环境中运行。此发现为便携式和/或可扩展的辐射探测器提供了机会,从而使地热钻探,小型模块化反应堆,核安全和废物管理有益。
摘要:每年,数百万吨的垃圾找到了进入我们国家各地的河流和溪流,污染了水,并危及所有依赖它的人。很大一部分垃圾是漂浮的,不溶性的材料,这更危险,因为它在空气和水之间造成了障碍。建议使用海洋清洁剂的设计,以从海中取出垃圾或营造更干净的氛围。该系统可以将这种浮动垃圾从水面中取出。系统使用由电动机供电的传送带式布置。传送带不断向上延伸,借助尖峰布置,沿途收集了垃圾。之后,提供了一个垃圾收集罐,其中同时存储了。这种类型的设备的优点是它可以使其浮动,从而使其在水面上移动并连续收集浮动垃圾。在屋顶上,我们还可以使用太阳能电池来供电。河流清洁系统最终可能包括垃圾水平指示器组件。
过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马共振剂1(PGC-1)家族(PGC-1)由三个涵盖PGC-1α,PGC-1β和PGC-1相关的共同激活剂(PRC)组成的三个成员比四分之一以前。PGC-1是许多重要细胞事件的必不可少的协调员,包括线粒体功能,氧化应激,内质网稳态和炎症。积累的证据表明,PGC-1与许多疾病有关,例如癌症,心脏疾病和心血管疾病,神经系统疾病,肾脏疾病,运动系统疾病和代谢性疾病。检查PGC-1S的上游调节剂和共激活伙伴,并确定由PGC-1的下游效应子调节的关键生物事件,这有助于呈现PGC-1S的精细网络。此外,讨论PGC-1与疾病之间的相关性以及总结针对PGC-1S的治疗有助于制定个性化和精确的干预方法。在这篇综述中,我们总结了有关PGC-1家族以及分子监管网络的基础知识,讨论了PGC-1在人类疾病中的生理病理学作用,回顾PGC-1S的应用PGC-1,包括PGC-1S的诊断和预后价值以及PGC-1S的预后和几种治疗方法以及在临床前研究中的几种疗法以及对未来的一些例子和未来的研究。本综述介绍了将PGC-1靶向疾病治疗的巨大潜力,并希望促进PGC-1作为新的治疗靶标的促进。
摘要 规划和执行运动行为需要大脑多个皮层和皮层下区域协调神经活动。高伽马波段振幅与低频振荡(θ、α、β)相位之间的相位 - 振幅耦合已被提出来反映神经通信,低伽马振荡的同步也是如此。然而,低伽马波段和高伽马波段之间的耦合尚未得到研究。在这里,我们测量了执行伸手任务的猴子和执行手指屈曲或读词任务的人类的低伽马和高伽马之间的相位 - 振幅耦合。我们发现在所有任务期间,两个物种的多个感觉运动和运动前皮层中都存在低伽马相位和高伽马振幅之间的显著耦合。这种耦合随着运动的开始而变化。这些发现表明,低伽马波段和高伽马波段之间的相互作用是与运动和言语生成相关的网络动态的标志。
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复合材料是材料科学和工程中最重要的材料,包含两种或两种以上的材料。在材料工程中,扫描电子显微镜 (SEM) 技术是一种测量材料粒度的方法。一种替代 SEM 的新程序被称为人工智能 (AI)。人工智能 (AI) 是一门跨学科科学和计算机科学的分支,涉及解决需要人类智能和能力的问题。计算机视觉是人工智能的一个子领域,它使用一些算法通过使用计算机(称为图像处理)来检测图像的细节。检测粒子并测量 SEM 扫描的材料尺寸是一项重要任务,有助于描述其特征,传统上,尺寸是通过在 SEM 图像中添加网格或在任意粒子中绘制对角线来手动计算的。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的新模型,使用计算机视觉来分析所有粒子的尺寸。该模型用于检测复合材料(如石墨烯薄片)中添加剂的粒度,并根据扫描电子显微镜 (SEM) 上固定的参考尺寸测量它们的尺寸。该模型基于开源计算机视觉(OpenCV)库,利用多层 Canny 边缘检测、Sobel 滤波器、亮度和对比度算法,使用 Python 3。结果以非常低的处理时间 = 0.2 毫秒实现了非常满意的指示。
摘要:由带有天然纤维增强的聚合物基质组成的材料称为天然纤维增强聚合物复合材料(NFRCS)。科学家最近对这些复合材料非常感兴趣,因为它们比常规合成纤维增强的聚合物复合材料提供了改进的性能,其成本较低,并且具有环境优势。然而,包括γ辐射暴露在内的几个因素和纳米颗粒的添加会影响NFRC的性质。本综述将集中于伽马辐射和纳米颗粒对NFRC的机械,热和防水特性的影响。为了帮助创建新的和改进的NFRC用于不同的应用,本综述旨在通过促进纤维和矩阵之间的更好键合,以增强复合材料的整体性能,从而对NFRCS的性质以及伽马射线和纳米颗粒的影响提供全面的了解。关键词:天然纤维,聚合物矩阵,复合材料的性能,伽马射线,纳米颗粒1介绍,一般而言,复合材料可以描述为在微观上至少两种不同材料的异质混合物,具有与其组成部分不同的新型特性,通常具有几乎同质的结构,并且具有几乎同质的结构。可以根据机会结合这种属性混合的机会来量身定制复合材料的质量以满足所需应用的需求(Erden&Ho,2017)。复合材料的机械性能受到纤维结构的极大影响。此外,许多部门目前都在寻找复合材料的新型特性,例如可更新性,几乎没有环境效应和负担能力。天然纤维增强复合材料的优势比传统材料和合成纤维增强的复合材料导致这些领域的研究和创新增加(Neto等,2022)。此外,天然纤维价格便宜,密度低,并且具有许多独特的特征。与其他增强纤维不同,它们是柔性,无毒,无育和生物降解的。此外,它们很容易访问,其独特特性与用作增强剂的其他纤维的特征相似(Aravindh等,2022)。天然植物材料中发现的纤维素纤维由无定形木质素和一些螺旋纤维素微纤维的基质制成。木质素有助于将水保持在纤维内并赋予茎的强度以承受风和重力,这是防御生物学攻击的防御。半纤维素是纤维素和木质素之间的兼容剂,是天然纤维的组成部分。图1描绘了天然纤维的结构(M. K. Gupta&Srivastava,2016年)。