定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*,Faith Corman 1,Joshua Homan 1,Brady Jones 1,Brady Jones 1,Abbeigh Schroeder 1,Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学,化学,数学和物理系,美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者:clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成,以确保X射线光谱(SEM/EDIMENS)不需要一定的情况。错误。特别是,为了准确的定量EDS分析,标本表面必须足够平坦,并且与SEM的电子束具有正交性[1,2]。在本演示文稿中,我们报告了一种在SEM中,肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证,使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化,而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴,在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值,它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础,比以前的方法更有效,更精确[3]。SEM具有两个操作,可以实现对象的原位操纵:旋转和倾斜。要应用该方法,我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束(定义为轴)的轴的角度旋转样品,而倾斜操作则通过围绕轴(轴)垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面,我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标,使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面,我们可以通过以下步骤确定适当的角度:(1)以增量旋转角度进行一系列SEM图像,((2)用一定角度倾斜样品,(3)重复(3)重复(1)和(4)度量,对于每个旋转角度,在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位,并将理论上确定的曲线与数据拟合,从而计算出适当的角度。具有50 m的视野,每10°旋转以0°,20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的,如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序,确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量,易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广,以提供同样方便的表示形式,用于加权单纯复形,例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形,然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明,WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类,并且这种聚类与患者生存时间相关。
列B:子代理或组件。C列C-G:这些列包含有关每个帮助清单程序的预填充信息。栏H:确定负责监督该计划的高级政治任命的电子邮件。列I:指示该程序是否有任何未决的资金公告。 列J:指示此程序是否有预期的义务或资金支付,直到3/15/2025。 列K:指示此程序是否具有任何法定要求,要求在3/15/2025之前义务或支付资金。 列L:提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T:对每个问题(是/否)提供回答。 列U:提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列I:指示该程序是否有任何未决的资金公告。列J:指示此程序是否有预期的义务或资金支付,直到3/15/2025。列K:指示此程序是否具有任何法定要求,要求在3/15/2025之前义务或支付资金。列L:提供下一项义务或资金支出的估计日期。 列M-T:对每个问题(是/否)提供回答。 列U:提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列L:提供下一项义务或资金支出的估计日期。列M-T:对每个问题(是/否)提供回答。列U:提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。列U:提供有关程序或项目活动的任何其他相关信息。
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博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
攻击树是对安全性决策,支持网络攻击的识别,文档和分析的流行方法。它们是许多系统工程框架的一部分,例如umlSec [1]和sysmlsec [2],并得到了工业工具(例如Isograph's Attacktree [3])的支持。攻击树(AT)是系统图的层次图,以绘制系统的潜在攻击方案,请参见图。1和2。该图顶部的根部对攻击者的目标进行了建模,该目标通过门进一步将其重新定义为子目标:AN和GATE表示,如果所有儿童攻击成功,则攻击成功;一个或门表示任何单个儿童舒服。树的叶子是基本的攻击步骤(BAS),它模型不可分割的动作,例如切线。
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较,确定了感应性的,活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状,因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像,胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下,相应的时间点也从症状严重性曲线中删除,因为在一个数据中缺少数据的情况下,这两条曲线无法比较这两条曲线。此外,这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如,如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点,则可能不会被认为是症状的足够重大变化,无法评估其与胃活动的关系。正式地,我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
个性化教育通过人工智能和数据分析的整合而彻底改变了革命,从而创造了适合个人学生需求的自适应学习体验。这些技术利用复杂的学习分析引擎,AI决策模型,自适应内容输送系统和实时反馈机制来处理大量的学习者数据。本文涵盖了各种AI方法 - 包括用于学生建模的机器学习,用于内容分析的自然语言处理以及用于途径优化的强化学习 - 同时应对数据互操作性,算法透明度以及平衡自动化等技术挑战。诸如可汗学院的精通学习系统和卡内基学习的认知导师等成功实施的案例研究表现出具体的好处,而多模式学习分析,边缘计算和知识表示的新兴技术有望进一步提高教育效率。
材料(ISSN 1996-1944)于2008年推出。The journal covers twenty-five comprehensive topics: biomaterials, energy materials, advanced composites, advanced materials characterization, porous materials, manufacturing processes and systems, advanced nanomaterials and nanotechnology, smart materials, thin films and interfaces, catalytic materials, carbon materials, materials chemistry, materials physics, optics and photonics, corrosion, construction and building materials, materials simulation and design, electronic materials, advanced and功能性陶瓷和眼镜,金属和合金,软物质,聚合物材料,量子材料,材料力学,绿色材料,一般。材料提供了一个独特的机会,可以贡献高质量的文章并利用其庞大的读者。
用于差异方程求解,数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是,在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是,输出有用的信息可能需要很困难的后处理,而量子数据处理和机器学习的基本障碍是,输入数据是一项单独的任务。在这项研究中,我们证明,当组合在一起时,这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入,从而可以通过主组件,功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点,我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。