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World File Search System几何特性
遥感基础知识
4 校正 56 4.1 辐射校准 56 4.1.1 传感器校准的主要元素 56 4.1.1.1 绝对辐射校准 – 从辐射到 DN 并反之 56 4.1.1.2 均匀性校准 57 4.1.1.3 光谱校准 57 4.1.1.4 几何校准 58 4.1.2 校准方法 58 4.1.2.1 发射前校准 58 4.1.2.2 机载校准 59 4.1.2.3 替代校准 59 4.2 大气 – 从辐射到反射或温度\发射率 60 4.2.1 将不同日期的图像校准为类似值 62 4.2.2 内部平均相对反射率 (IARR) 63 4.2.3 平场 63 4.2.4 经验线 63 4.2.5 大气建模 64 4.2.5.1 波段透射率计算机模型 66 4.2.5.2 逐线模型 67 4.2.5.3 MODTRAN 67 4.2.5.4 太阳光谱中卫星信号的第二次模拟 – 6s 代码 69 4.2.5.5 大气移除程序 (ATREM) 70 4.2.5.6 ATCOR 72 4.2.6 图像的温度校准 73 4.2.7 材料的热性能 73 4.2.8 从热图像中的辐射中恢复温度和发射率 77 4.3 几何校正 79 4.3.1 几何配准 80 4.3.1.1 平面变换 81 4.3.1.2 多项式变换83 4.3.1.3 三角测量 83 4.3.1.4 地面控制点 84 4.3.1.5 重新采样 85 4.3.1.6 地形位移 86 4.3.2 LANDSAT – 几何特性 90 4.3.2.1 TM 几何精度 90 4.3.2.2 TM 数据处理级别 90 4.3.2.3 原始数据 90 4.3.2.4 系统校正产品 90 4.3.2.5 地理编码产品 91 4.3.2.6 级别 A – 无地面控制点 91 4.3.2.7 级别 B – 有地面控制点 91
通过相图和模糊递归图探索大脑功能中的非线性动力学
自然界中发现的大部分复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于非线性动力学与大脑之间的关系也是如此。计算机模拟表明，包括大脑在内的许多生物系统都表现出近乎混乱的行为。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度解释了大脑功能，统计物理学领域在理解大脑连接和功能方面继续取得实质性进展。本研究使用生物物理非线性动力学方法深入研究复杂的大脑功能连接。我们的目标是发现高维和非线性神经信号中隐藏的信息，希望提供一种有用的工具来分析功能复杂网络中的信息转换。通过利用相图和模糊递归图，我们研究了复杂大脑网络功能连接中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列、物理上真实的非线性动力学模型和生物物理上真实的神经质量模型，结果表明，相图和模糊递归图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们还可用于根据结构连接预测功能连接。此外，结果表明，神经元活动的相轨迹编码低维动力学，相图形成的极限环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相图和模糊递归图可以使用真实的 fMRI 数据捕捉大脑中的功能连接，并且这两个指标都能够捕捉和解释特定认知任务期间的非线性动力学行为。总之，我们的研究结果表明，相图和模糊递归图可以作为非常有效的功能连接描述符，为大脑中的非线性动力学提供有价值的见解。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
AR辐射性偷偷摸摸的预览顺序浸润两光子聚合的3D光子晶体，用于中等光谱应用，3月15日，20
AR辐射偷偷摸摸的预览连续浸润，两光子聚合的3D光子晶体用于中等光谱镜应用，2024年3月15日，2024年3月15日，也称为PHCS，是空间有组织的结构，具有与光波长相等的光学晶格参数。自发现以来，PHC一直在电信行业中找到应用，包括MID-IR光谱应用，电子门和光学计算和ICS的偏振滤波器以及压力强力传感。PHC还可以实现设备小型化（包括微流体），生物传感和化学感应。PHC的唯一几何特性和折射率可以允许或限制在特定频率范围内电磁波的传播。频率的受限范围称为光子带隙（PBG），其存在使结构可以减慢并塑造光。将其应用于气光谱应用中的传感器时，较慢的光会增加光和目标气体之间的相互作用时间，从而增强了灵敏度。PBG高度依赖于PHC和背景材料（通常是空气）之间的折射率（RI）对比度。当存在较差的RI对比条件时，PHC的应用受到限制。在这份新报告中，伊利诺伊大学的伊利诺伊大学科学家和Argonne National Lab通过将内部光学表面覆盖具有ALD沉积的高折射率ZnO的内部光学表面，从而提高了高级三维（3D）PHC的RI，从而使未来的改进能够改进，从而实现了敏感性，准确性，基于pHC的限制。，无论极化如何，带有频带结构中禁光传播频率的完整PBG区域都使三维（3D）PHC在光谱应用中优先于2D和1D PHC，但证明更难制造。唯一设计用于支持顺序浸润合成（SIS）过程，Arradiance的Gemstar TM ALD系统比常规ALD降低了反应温度，更高的反应压力和更长的反应时间。这使前体气体能够在3D聚合物基质内浸润并在深处反应，从而确保没有降解，材料损失或脱气。
可重新配置的二维DNA晶格
2纽约大学化学系，纽约，纽约10003，美国 *通讯作者。电子邮件：bw@tsinghua.edu.cn（B.W.）; ned.seeman@nyu.edu（n.c.s.）。抽象的分支DNA基序是所有合成DNA纳米结构的基本结构元素。但是，分支方向的精确控制仍然是进一步增强整体结构秩序的关键挑战。在这项研究中，我们使用两种策略来控制分支方向。第一个基于固定的霍利迪连接，该连接在分支点上采用特定的核苷酸序列，以决定其方向。第二个策略是使用角度构造支柱在分支点上使用柔性垫片固定分支方向。我们还证明，可以通过规范的Watson-Crick碱基配对或非典型的核酶相互作用（例如I-MoTIF和G-Quadruplex）动态地实现分支方向控制。具有从化学环境的精确角度控制和反馈，这些结果将使新型的DNA纳米力学传感设备和精确有序的三维体系结构。在过去的四十年中，随着DNA纳米技术的快速发展，多功能的DNA纳米结构具有越来越增强的复杂性[1] [1]。作为分支结构基序在DNA纳米结构中无处不在，对螺旋分支的精确角度控制是关键挑战之一。相比之下，几何控制在很大程度上避开了DNA网络设计。对这些方案的拓扑控制已在很大程度上通过序列设计，螺旋时期和连接连通性的处方[2]阐明。Angle and lattice morphology is generally observed to be an emergent property of topological self-assembly—indeed the tensegrity triangle, a hallmark three-dimensional (3D) DNA lattice [3] , has three attainable internal angles, 101 º, 111 º, and 117 º, which is an apparent result of lattice stress by changing the edge length in otherwise topologically-similar structures.考虑到这一点，在现场中，获得更高的结构顺序（包括拓扑和几何特性）仍然是一个关键的挑战，可以作为实现设计师纳米材料功能的更雄心勃勃的目标的基础（例如酶促活动，刚性晶体支架，固定的晶体支架，纳米粒子阵列等）。类似于减数分裂的移动霍利迪交界处的固定的四臂连接是DNA纳米技术中最早的结构图案[2A，4]。它不仅在由无脚手架的DNA“乐高”方法构建的纳米结构中广泛使用[5]，而且还使用脚手架的DNA折纸方法在不同的结构中呈现[6]。已证明分支方向由分支点序列[7]和交叉类型[8]定义，这表明了精确几何控制的机会。这种合成性指出了具有精确和动态原子布置的高阶DNA纳米结构的可行性。
母校档案馆bolognas ...
碳是一种极具吸引力的支撑材料，因为它并不昂贵，当前的化学和热稳定性，并且通过修改其结构，更改了对确定催化性能至关重要的电子和几何特性，它具有多种用途[12-15]。此外，通过简单地燃烧（焚化）碳材料或提取，金属NP可以很容易被回收[16]。的确，碳表面结构特征强烈影响金属支持的相互作用[17-19]。Zhao等。 报道了碳纳米纤维（CNFS）结构中表面菌株的PD NP结合能的增加[20]。 PD-C相互作用在存在空缺的情况下也得到了加强，并从PD 4D轨道转移到C悬挂键[21]。 为了调整碳材料的表面是杂原子的引入，例如 o，n，b和p在其蜂窝晶格结构中。 沉积在杂种掺杂的碳表面上的 NP吸引了研究人员的注意，因为NPS结合更强并防止了烧结问题[22]。 这些催化剂的电子结构也会影响其在诸如水力氧合[23]，电催化氧还原[24]，光催化氧化等反应中的活性[25]。 氧作为掺杂剂会影响碳和金属纳米颗粒之间的电荷转移，实际上，大多数杂原子增强了相邻碳原子的电子密度，从而增加了从C到金属原子的反向构成[26]。Zhao等。报道了碳纳米纤维（CNFS）结构中表面菌株的PD NP结合能的增加[20]。PD-C相互作用在存在空缺的情况下也得到了加强，并从PD 4D轨道转移到C悬挂键[21]。为了调整碳材料的表面是杂原子的引入，例如o，n，b和p在其蜂窝晶格结构中。NP吸引了研究人员的注意，因为NPS结合更强并防止了烧结问题[22]。这些催化剂的电子结构也会影响其在诸如水力氧合[23]，电催化氧还原[24]，光催化氧化等反应中的活性[25]。氧作为掺杂剂会影响碳和金属纳米颗粒之间的电荷转移，实际上，大多数杂原子增强了相邻碳原子的电子密度，从而增加了从C到金属原子的反向构成[26]。氮和硼掺杂的C材料已受到越来越多的考虑因素，因为它们直接影响了固体的费米水平[27,28]，而对其支持的PD和PD合金NP在FA分解反应中显示出有希望的活动和耐用性[29-32]。尽管PD NPS在氧气和磷掺杂碳上的沉积是甲酸脱氢反应仍然是一个挑战，但Xin等人。通过XPS揭示了磷掺杂的影响，即P掺杂会影响PD的电子特性增强其活性和催化剂稳定性[33]。
相干态的乌尔曼相和乌尔曼-贝里对应关系
Berry相[1]通过绝热循环过程后获得的相位揭示了量子波函数的几何信息，它的概念为理解许多材料的拓扑性质奠定了基础[2–13]。Berry相理论建立在纯量子态上，例如基态符合零温统计集合极限的描述，在有限温度下，密度矩阵通过将热分布与系统所有状态相关联来描述量子系统的热性质。因此，将Berry相推广到混合量子态领域是一项重要任务。已有多种方法解决这个问题[14–21]，其中Uhlmann相最近引起了广泛关注，因为它已被证明在多种一维、二维和自旋j系统中在有限温度下表现出拓扑相变[22–26]。这些系统的一个关键特征是 Uhlmann 相在临界温度下的不连续跳跃，标志着当系统在参数空间中穿过一个循环时，底层的 Uhlmann 完整性会发生变化。然而，由于数学结构和物理解释的复杂性，文献中对 Uhlmann 相的了解远少于 Berry 相。此外，只有少数模型可以获得 Uhlmann 相的解析结果 [ 22 – 30 ] 。Berry 相是纯几何的，因为它不依赖于感兴趣量子系统时间演化过程中的任何动力学效应 [ 31 ] 。因此，Berry 相理论可以用纯数学的方式构建。概括地说，密度矩阵的 Uhlmann 相是从数学角度几乎平行构建的，并且与 Berry 相具有许多共同的几何性质。我们将首先使用纤维丛语言总结 Berry 相和 Uhlmann 相，以强调它们的几何特性。接下来，我们将给出玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的解析表达式，并表明当温度趋近于零时，它们的值趋近于相应的 Berry 相。这两种相干态都可用于构造量子场的路径积分 [32 – 37]。虽然单个状态中允许有任意数量的玻色子，但是泡利不相容原理将单个状态的费米子数限制为零或一。因此，在玻色子相干态中使用复数，而在费米子相干态中使用格拉斯曼数。玻色子相干态也用于量子光学中，以描述来自经典源的辐射 [38 – 41]。此外，相干态的Berry相可以在文献[ 42 – 45 ]中找到，我们在附录A中总结了结果。我们对玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的精确计算结果表明，它们确实携带几何信息，正如完整概念和与 Berry 相的类比所预期的那样。我们将证明，两种情况下的 Uhlmann 相都随温度平稳下降，没有有限温度跃迁，这与先前研究中一些具有有限温度跃迁的例子形成鲜明对比 [ 22 – 30 ] 。当温度降至零度时，玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相接近相应的 Berry 相。我们对相干态的结果以及之前的观察结果 [ 22 , 24 , 26 ] 表明，在零温度极限下，Uhlmann 相还原为相应的 Berry 相。
什么是积极的确认声明
散热器通过调节其热输出来维持电子设备的最佳工作温度，从而起着至关重要的作用。有效的设计对于确保有效的散热量至关重要，从而延长了组件寿命和整体系统性能。随着表面积的增加，由于更多的接触点而引起的热量耗散速率也会增加。这意味着更大的表面积可以从散热器到周围的空气中更大的热传递，从而增强冷却。在紧凑的系统中，在包含结构的同时达到一个较大的表面积至关重要。鳍和销阵列，微通道散热器或折叠鳍结构等技术可以增强热量消散而不会增加尺寸。多孔材料，例如金属泡沫，为热传递提供了巨大的内部表面区域。选择散热器的材料时，导热率是关键参数。铜的高热电导率为390-400 w/m·K，使其非常适合高端应用。但是，其成本和密度可能构成挑战。铝的导热率相对较低，但更具成本效益和更轻。像石墨烯这样的新材料具有出色的热导率，并且可能在HSF设计方面具有希望。材料的选择取决于特定的应用要求，即考虑效率，成本，质量和坚固性等因素。有效的散热器设计取决于三种主要的传热机制：传导，对流和辐射。鳍片或销阵列可以增加表面积，而风扇或鼓风机可以提高流速。传导对于将热量从组件转移到外部环境至关重要，从而进一步耗散。总而言之，选择合适的材料和优化散热器设计对于有效的热管理至关重要。热性能优化涉及通过改善热量交换的热界面材料保持热源和散热器之间的良好接触。适当的热路径分布和避免间隙对于有效的热传导至关重要。对流在冷却中起着至关重要的作用，最大化表面积对于提高对流效率至关重要。辐射是散热器设计中的另一个重要机制，Stefan-Boltzmann定律描述了它。使用高发射率的涂料可以显着增强辐射传热。散热器的几何特性在优化热辐射方面也起着至关重要的作用。为了实现有效的热量散热，特征应尽可能多地暴露表面积。散热器的效率在很大程度上取决于其表面，对流传热取决于表面积。计算给定的散热速率的必要表面积涉及使用方程q = h×a×Δt。傅立叶传导定律描述了通过材料的传热：QCONDUCTION = -K×A×ΔT/L。要确定鳍有效性，请使用等式q = h×a×ΔT来计算单个鳍片的传热速率。通过优化热电阻，对流和辐射，可以设计有效的散热器，以有效地将热量从表面散开。制定散热器的过程涉及几个阶段，这些阶段需要特定的工程计算以最大程度地提高热效率。要定义其性能，需要考虑三个关键因素：瓦特，环境温度（TA）和最高连接温度（TJ）中的散热耗散需求（Q）。例如，如果电子组件耗散20 W的热量，则Q = 20 w。然后通过从连接温度中减去环境温度来计算所需的温度升高（ΔT）。散热器的热电阻必须达到所需的温度升高，rth =ΔT/q = 55/20 = 2.75°C/w。散热器选择的类型和材料取决于诸如热量，重量和成本等因素。铝的导热率约为205 W/m·K，因此由于其有效性和成本而适合使用。调整散热器的尺寸和形状，以满足所需的热电阻水平，其中包括鳍片类型，销型或两者。鳍间距计算为：鳍间距=散热器的高度/鳍数。选择散热器设计时，请确保满足热电阻计算。空气对流传热系数（H）通常为10 - 50 W/m²·k。有效的热电阻计算为：rth，总计= rth，散热器+rth，界面+rth，结。按照设计信息构建物理散热器，并通过使用温度计测量温度差异来评估。取决于结果，可以对设计进行一些修改，以达到必要的热电阻。在设计电子设备时，适当的热管理至关重要，因为错误可能会产生负面影响。一个常见的错误是低估了适当的散热所需的表面积，这可能导致温度状态增加，甚至会导致组件的热冲击。制造有效的铝热散热器对于冷却电子设备至关重要，并防止它们过热。散热器用于消散由晶体管，CPU和功率放大器等组件产生的热量。制作散热器的过程涉及多个步骤，包括选择合金，设计散热器以进行最佳性能，准备材料，完成表面以增强与组件的接触，创建鳍以增加表面积，并将所有部分组装在一起。铝是一种流行的选择，因为其出色的导热率和轻质性质。但是，并非所有铝合金都适合散热器。通常使用6061和6063，因为它们具有良好的导热率且具有成本效益。散热器的设计应考虑尺寸，形状和鳍排列等因素，以确保最佳性能。准备材料涉及使用锯或CNC机器将其切成所需的尺寸，并在此过程中佩戴安全齿轮。整理表面需要砂纸逐渐磨碎的砂纸，然后使用金属抛光化合物进行抛光。这会产生光滑的表面，从而促进与热生成分量更好的接触。创建鳍涉及使用CNC机器或类似工具将其均匀地切入铝材材料，从而大大增加了散热器的表面积并允许更好的散热。散热器的鳍的尺寸和形状均匀，以确保在整个散热过程中保持稳定的性能。