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World File Search System储层
无限层PRNIO2+δ...
对无限层镍酸盐的研究已经揭示了一个破裂的翻译对称性，这对其根部引起了浓厚的兴趣，与超导性的关系以及与丘比特的电荷顺序的比较。在这项研究中，在无限层Prnio 2+ 𝛿薄膜上进行了谐振X射线散射测量。与PR𝑀5共振在依赖能量，温度和局部对称性的pr𝑀5共振相比，Ni𝐿3吸收边缘在Ni𝐿3吸收边缘处的超晶格反射的显着差异。这些差异指出了两个不同的电荷顺序，尽管它们具有相同的平面内波vector。鉴于在不完全降低的prnio 2+膜中观察到谐振反射，这些差异可能与多余的氧气掺杂剂有关。此外，方位角分析表明，氧配体在Ni𝐿3共振下揭示的电荷调制中可能起关键作用。
从水，能量和土地透视的季节性抽水储存与常规储层大坝之间的比较
可再生能源的来源正在提供越来越多的发电混合物，但是它们的实时驱动了对能量存储的需求。同时，由于需求的变化，水资源越来越稀少，例如人口增长，供应侧压力，例如气候变化和与管理不善有关的挑战。大型存储库用于水管理和能源存储。但是，一些现有的和拟议的水力发电储藏室需要大量的土地，并具有相当大的社会和环境影响。越来越多地关注水和能源储能，从水能 - 陆基Nexus方法促进了这项研究。我们的目标是比较如何为水力发电服务（例如水力发电，电网和水管理）提供季节性抽水存储（SPS）和常规储层大坝（CRD）植物。我们的案例研究区是巴西，这是一个具有广泛水力发电能力和开发计划的国家，我们将CRD与潜在SPS工厂之间的成本，土地需求和社会影响进行比较。鉴于土地要求和蒸发性损失要低得多，虽然季节性抽水存储的资本成本高于常规储层大坝，但它们是一种有价值的水和储能替代方案，尤其是在具有纯形地形和高蒸发的地点。结果表明，如果今天建造了Sobradinho CRD，则将导致14.6亿美元的亏损，另一方面，MuquémSPS工厂将获得0.67B美元的收入。
用于疟原虫的杂种传输模型，占超级感染，免疫力和催眠液储层
摘要疟疾是一种媒介传播的疾病，在全球南部造成了严重的损失。疟原虫的流行病学是人类疟疾的地理膨胀剂，其特征是被称为催眠症的休眠寄生虫储层的应计。复发是由催眠岩激活事件引起的，包括大多数血液阶段感染负担，对免疫的获得和超感染的分布产生影响。在这里，我们构建了一个新型模型，用于促进疟原虫的传播，该模型同时说明了催眠岩储层的应计，（血液阶段）超级感染和对免疫性的获取。我们首先使用有限的服务器排队网络模型来表征宿主内部动力学作为蚊子到人类传输强度的函数，从而扩展了我们以前的模型以捕获离散的免疫力水平。为了模拟传播阻滞和抗异酶免疫，我们允许在成功的人类到 - 摩斯高质传播和症状血液阶段感染作为这种免疫力水平的各个概率中的几何衰减。在混合近似情况下（概率内部分布）被视为预期的人群水平比例 - 我们将伴侣寄主和向量动力学恢复与Ross-Macdonald理论一致的降低隔室模型。然后，我们对此隔室模型进行稳态分析，该模型由在主机内级别得出的（分析）分布。为了表征瞬态动力学，我们得出了一个简化的IntegrodiventionTequations的系统，同样由主机内排队网络告知，从而使我们能够为各种
在语音元结构中揭示多功能机械智能，利用物理储层计算
自主系统的最新进展促使对下一代自适应结构和材料的强烈需求，以在其机械域中拥有更多的内置智能，即所谓的机械智能（MI）。以前的MI尝试主要集中在特定的设计和案例研究上，以实现MI的有限方面，并且在以有效而有效的方式构建和整合智能的不同元素时缺乏系统的基础。在这里，我们提出了一种新方法，以通过物理储层计算（PRC）框架实现集成的多功能MI来创建所需的基础。也就是说，同时体现了计算能力和智力的各种要素，即直接在机械领域中的感知，决策和指挥，从传统的自适应结构中推进了仅依赖附加数字计算机的常规自适应结构，这些结构仅依赖于附加的数字计算机和大量的电子设备来实现智能。作为一个示例平台，我们通过利用隐藏在其高度自由的非线性动力学中的PRC功率来构建具有MI集成元素的机械智能语音元结构。通过分析和实验研究，我们发现了从自我调整波控制到基于波浪的逻辑门的多种自适应结构功能。这项研究将为建立未来的新结构提供基础，这些新结构将极大地超过最新的现状，例如降低功耗，更直接的互动以及在严酷的环境或在网络攻击下更好的生存能力。此外，它将在不承担板载计算机的负担不足的情况下向系统中添加新功能和自主权。
通过无监督的机器学习快速生成储层模型，这与地震，井和地层概念一致
评估地下储层连接的方案对于整个项目生命周期的现场耗竭计划，生产历史匹配和现场管理至关重要。连通性场景受到地质特征（例如挡板和高渗透率条纹）的存在挑战，这些条纹低于地震成像的分辨率。在这里，我们提出了一种新颖的，综合的和快速的无监督的机器学习方法，用于构建具有地震分辨率的一套储层模型，这些模型与地震数据，井原木和地层概念一致。首先，我们使用称为方向扩散的良好计算机图形方法将井的日志（垂直或横向）与地震倒的Vclay和孔隙率集成在一起。我们使用无监督的机器学习方法（称为扩散概率建模（DPM））对机器学习模型进行训练。一旦受过训练，该方法就会生成一套允许的地质场景（模型），具有替代分辨率的特征，这些特征是由基于地层概念的输入训练图像指导的，并且与地震和良好的日志数据一致。以后，我们将推断的方案采样到储层模型中，该场景允许以显着改善分辨率的流量模拟。对生产模型集的储层模拟在其动态性能上显示出显着差异，尽管如此，与地震和井原木等地面真相数据保持一致。这种方法的结果通过空间有限的数据分辨率对地下储层表征产生更广泛的影响，尤其是通过添加亚观察地质特征来加速和整合储层模型的过程。
储能的储能更美好未来
将可续签的可用性和需求调整为间歇性的增长。到2035年，过度供应量可能为25％，过剩可再生能源的限制。尽管会有极端的持续时间（例如风干燥长达3周）大多数可再生波动预计将在10 - 50小时内。PSH的理想技术，用于支持该问题的管理。
薄膜的原子层沉积
摘要 原子层沉积（ALD）已成为当代微电子工业中不可或缺的薄膜技术。ALD 独特的自限制逐层生长特性使该技术能够沉积高度均匀、共形、无针孔的薄膜，并且厚度可控制在埃级，尤其是在 3D 拓扑结构上。多年来，ALD 技术不仅使微电子器件的成功缩小，而且还使许多新颖的 3D 器件结构成为可能。由于 ALD 本质上是化学气相沉积的一种变体，因此全面了解所涉及的化学过程对于进一步开发和利用该技术至关重要。为此，我们在本综述中重点研究 ALD 的表面化学和前体化学方面。我们首先回顾了气固 ALD 反应的表面化学，并详细讨论了与薄膜生长相关的机制；然后，我们通过比较讨论 ALD 工艺中常用的前体来回顾 ALD 前体化学；最后，我们有选择地介绍了 ALD 在微电子领域的一些新兴应用，并对 ALD 技术的未来进行了展望。
应用和支持层体系结构
- 奥地利航天局（ASA）/奥地利。- 比利时科学政策办公室（BELSPO）/比利时。- 机器建筑中央研究所（TSNIIMASH）/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所（CLTC/BITTT）/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院（CAS）/中国。- 中国太空技术学院（CAST）/中国。- 英联邦科学与工业研究组织（CSIRO）/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心（DNSC）/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial（DCTA）/巴西。- 电子和电信研究所（ETRI）/韩国。- 欧洲剥削气象卫星（Eumetsat）/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织（Eutelsat）/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局（GISTDA）/泰国。- 希腊国家太空委员会（HNSC）/希腊。- 希腊航天局（HSA）/希腊。- 印度太空研究组织（ISRO）/印度。- 太空研究所（IKI）/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所（KARI）/韩国。- 通信部（MOC）/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心（MBRSC）/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所（NICT）/日本。- 国家海洋与大气管理局（NOAA）/美国。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局（NSARK）/哈萨克斯坦。- 国家太空组织（NSPO）/中国台北。- 海军太空技术中心（NCST）/美国。- 荷兰太空办公室（NSO）/荷兰。- 粒子与核物理研究所（KFKI）/匈牙利。- 土耳其科学技术研究委员会（Tubitak）/土耳其。- 南非国家航天局（SANSA）/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会（Suparco）/巴基斯坦。- 瑞典太空公司（SSC）/瑞典。- 瑞士太空办公室（SSO）/瑞士。- 美国地质调查局（USGS）/美国。
