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增材制造 316L 不锈钢：热处理对微观结构的影响
摘要 对采用激光粉末定向能量沉积 (LP-DED) 制备的 316L 不锈钢 (SS) 在经过应力消除 (SR)、固溶退火 (SA) 和热等静压 (HIP) 等各种热处理 (HT) 步骤后的微观结构和拉伸性能进行了表征。使用光学和扫描电子显微镜 (SEM) 分析了 HT 之前和之后的微观结构。进行了准静态单轴拉伸和硬度测试以测量机械性能。拉伸结果表明，与其他 HT 条件（即 SR、SA、HIP、SR+SA 和 SR+HIP）相比，非热处理 (NHT) 条件具有更高的强度但更低的延展性。通过采用两步 HT 条件（即 SR+SA 和 SR+HIP），与单个单步 HT 条件（即 SA 或 HIP）相比，拉伸性能没有显著变化。研究结果表明，除非需要进行 HIP 来最大限度地减少体积缺陷含量，否则 LP-DED 316L SS 不需要进行两步 HT。
回声声学液体处理和下一代TNX ...
2.0是最快的图书馆准备化学。使用Seqwell的高性能TNX转座酶（专门针对NGS库制备设计），它对样品输入的自动归一化，片段输入DNA成适合Illumina测序仪的尺寸，并在单步中使用Sembers Input dna进行适用于Illumina序列的尺寸，并用组合型二异形指示剂将DNA标记。测序导致数百至数千个样本的统一读数统计数据。ExpressPlex 2.0通过为测序项目提供强大的多重功能来补充Beckman Coulter Echo 525。它旨在最大化吞吐量和数据产量，并允许研究人员同时处理数千个样本。这种可伸缩性对于合成生物学的大规模努力至关重要，在合成生物学方面，对并行多个样品进行测序的能力可以显着加速发现。
宽带钙壶中的缺陷工程，用于有效的钙钛矿 - 西里孔串联太阳能电池
erovskite太阳能电池（PSC）近年来取得了前所未有的进展，最高的认证效率达到了25％以上1。为了进一步提高PSC的效率和过度提高单一结构太阳能电池的详细平衡理论限制，通常通过与成熟光伏技术的宽带（WBG）Perovskites进行整合来应用串联太阳能电池，例如CrystallineIne，例如Crystallineine Silicon（C-SI），Copper（C-SI），Copper（copper），copper（in，ga）2（cigs per）2（cigs per）2 - 4或其他cig pers peh of pers pers peh of peacs 2 - 4或其他。在这些基于钙钛矿的串联光伏技术中，Perovskite – Silicon串联太阳能电池已成为一种易于商业化的，报告的有效性超过29％（参考文献8）。单片的两末端钙钛矿 - 锡的串联设备仍然主要基于前侧和后方胶片和后侧胶合晶体C-SI的基础，不幸的是，由于光反射9造成的光电损失很大。双面纹理的C-SI具有增加的光捕捞，可为钙钛矿 - 硅串联设备提供高效的上限10-12。第一个完全纹理的钙钛矿 - 丝状细胞具有前纹理的质地，其尺寸最高为6 µm，其中WBG钙晶硅质的质感硅上的硅酸盐是通过蒸发和溶液涂层的组合结合形成的。最近已证明在硅前表面上的质地较小或以下，具有可比的抗反省特性，可以使用更简单的基于单步分解的基于单步的叶片涂料或自旋涂料或旋转甲基ODS 11、11、12，从而实现了完全纹理的perovskite-silicon串联装置。然而，所报道的钙钛矿 - 硅串联太阳能电池的效率仅达到25-26％，低于双面纹理的硅结构的全部潜力。比在平坦硅11-14上产生的串联电池的低功率转换效率（PCE）主要由较小的开路电压（V OC）和填充因子更小。在技术上仍然很难使用溶液方法沉积钙钛矿层以覆盖纹理的硅，甚至
发电机坐标方法的量子算法
本文讨论了可用于基准分子系统的发电机坐标方法（GCM）的量子算法。由指数运算符定义的GCM形式主义，其指数通过Fermionic U（N）Lie代数（Thouless Theorem）定义的指数定义，提供了使用低密度量子电路探测大子空间的可能性。在本研究中，我们说明了用于构建地面和激发态能量的山骑车方程的量子算法的性能。我们还将标准的GCM公式推广到多辐射扩展，当正确探测集体路径时，可以系统地引入更高的等级效应，并为对称性纯化提供基本机制，当时发电机状态破坏空间或旋转对称性。GCM量子算法也可以看作是现有变异量子本素层的替代方法，在该量子量子算法中，多步经典优化算法被单步操作替换，以求解山上轮车特征eigennvalue问题。
一种独特的两种脱离热稳定片剂的口服胰岛素配方：初步结果
我们报告了一种用于开发热稳定口服胰岛素片的新型配方方法。使用冷冻干燥在单步过程中形成热稳定的片剂，我们证明了使用胆汁盐Achieves Intestinal Achoives肠肠吸收和持续的格糖果水平，证明了羟丙基β环糊精（HP-β-CD）封装的胰岛素的亲脂性离子对配合物。使用这种简单方法生产的片剂只有两种赋形剂可保护酶促和胃酸降解并促进胰岛素的吸收，而无需使用专门的药物制造或肠涂层。这种创新配方中的胰岛素是热热剂，即使在30-40°C/65-75％RH的热应力下也能够保持稳定性。胰岛素作为热稳定口服片剂的方便表现提供了一种低成本的可伸缩制造方法，可简化任何情况下的存储，运输和分配的物流，包括冷藏可能有限或不可用的区域。
使用SEGIS-NET纵向扩散MRI分析
这项工作为纵向图像分析的单步深入学习框架，即segis-net。为了最佳利用纵向数据中可用的信息，此方法同时学习了多级序列和非线性注册。分割和注册是使用卷积神经网络建模的，并同时优化了它们的相互利益。提出了一个目标函数，以优化跨时间点的分段结构的空间对应关系。我们将Segis-net应用于n = 8045的3249名老年人的n = 8045纵向脑MRI数据集中的白质大道的分析。segis-net方法表明，登记精度，时空分割一致性和可重复性的显着提高。这也导致样品大小的显着降低，在分析特定的统计指标时获得相同的统计能力所必需的。因此，我们期望Segis-NET可以作为支持纵向成像研究的新工具，以研究随着时间的推移研究宏观和微结构大脑的变化。
通过...
本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。
从脑电信号实现完全端到端的语音解码
从脑电信号进行语音解码是一项具有挑战性的任务，其中大脑活动被建模以估计声学刺激的显著特征。我们提出了 FESDE，一种从脑电信号进行完全端到端语音解码的新颖框架。我们的方法旨在根据脑电信号直接重建所听语音波形，其中不需要中间声学特征处理步骤。所提出的方法由脑电模块、语音模块和连接器组成。脑电模块学习更好地表示脑电信号，而语音模块从模型表示中生成语音波形。连接器学习连接脑电和语音的潜在空间分布。所提出的框架既简单又高效，允许单步推理，并且在客观指标上优于以前的工作。进行了细粒度的音素分析以揭示语音解码的模型特征。源代码可在此处获取：github.com/lee-jhwn/fesde。索引词：语音解码、语音合成、脑电图、神经活动、脑信号
科学+工程
Zaworotko 教授还因其“SYNSORB – SYNergistic SORBents”项目获得了近 250 万欧元的奖金。该项目将通过单步净化工艺解决气体和蒸汽净化的高能耗问题，该工艺涉及使用新一代固体材料，即吸附剂。这些吸附剂就像海绵一样吸附杂质，可以自发捕获杂质，并在温和加热时释放杂质。最重要的蒸汽是水蒸气。大气中到处都有水蒸气，即使在最干旱的地区也是如此，但使用现有的干燥剂从水蒸气中获取纯水会消耗大量能源，因此尽管人类面临水资源压力，但这种方法在商业上不可行。二氧化碳和乙炔等气体是商品生产中的杂质，必须使用通常涉及化学反应的工艺将其去除。这些工艺总共消耗了全球约 20% 的能源供应，对水和工业商品的需求持续增长。我们的目标是发现和开发新的吸附剂，将这些过程的能源足迹降低 50-90%，从而显著降低这些过程的能源足迹，进而减少碳足迹。”
生物传感器接口的石墨烯纳米纤维
近年来，新型二维（2D）材料的开发在推进生物传感器设备的医疗保健应用程序中起着关键作用，这是由于其独特的特性。1这些材料具有显着的属性，例如高表面与体积比，特殊的电导率和生物相容性。此外，它们的超薄性质允许与生物分子的有效相互作用，从而增强了检测各种生物标记物的灵敏度。2D材料的固有特性促进了高度敏感和选择性的生物传感器的发展，从而可以准确，快速检测与健康状况相关的生物标志物，从而对医疗保健诊断和监测产生了重大贡献。在为医疗保健应用提出的一系列技术中，电化学感知成为最有希望的，这主要是由于其成本效果，易于操作，高灵敏度，高灵敏度以及与服务点（POC）设备的兼容性。2这项技术已熟练地集成到可穿戴，便携式和可植入系统中。3，例如，基于单壁碳纳米管屏幕打印电极的电化学设备已成功用于单步监测SARS-COV-2 SPIKE蛋白。4