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World File Search System单芯铜
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
以液态铜（I）酰胺前驱体为原料，原子层沉积超薄铜金属膜
我们报道了一种通过原子层沉积 ALD 在长宽比超过 35:1 的非常窄的孔内共形生产薄的、完全连续且高导电性的铜膜的方法。纯铜薄膜由新型铜 I 脒基前体、铜 IN、N -二仲丁基乙脒和分子氢作为还原剂生长。该铜前体在汽化过程中为液态，因为其熔点 77°C 低于其汽化温度 90-120°C 。因此，前体蒸汽的传输非常可重复且可控。碳和氧杂质低于 1 原子%。每个循环的生长在 SiO 2 或 Si 3 N 4 表面上为 1.5-2 Å/循环，但在金属 Ru、Cu 和 Co 表面上仅为 0.1-0.5 Å/循环。在氧化物表面，铜原子形成孤立的铜晶体，经过更多沉积循环后合并为粗糙的多晶膜。在 Ru 和 Co 金属表面上，ALD Cu 密集成核，形成光滑且附着力强的薄膜，即使对于薄至 4 个原子层的薄膜，这些薄膜也是连续的。在 2 nm Ru 基底上沉积 4 nm Cu 时，薄层电阻低于 50 / ，这足以制作用于电镀 Cu 互连线的种子层。© 2006 电化学学会。DOI：10.1149/1.2338632 保留所有权利。
通过新方法测量单层独立网格在不同毛细管压力下的渗透性
网状芯的渗透性对于各种应用都很重要，包括两相传热。然而，人们对单层、独立式网状芯（两侧都有液气界面）的渗透性的理解有限。本文提出了一种新颖且更简单的方法来确定独立芯的渗透性并将其应用于代表性网格。该方法包括通过升高来修改毛细管压力，并同时测量渗透性以确定渗透性-毛细管压力关系。当应用于经过表面清洁的平纹铜网时，发现渗透性随着去离子水的毛细管压力的增加而降低。本文提出了一种维度分析，以将此数据推广到具有类似编织和流体的其他网格尺寸。基于达西定律与测量数据拟合的解析函数的结合，对网格在应用中的行为进行了建模，并根据获得的毛细管压力-渗透率关系进行了参数研究，以研究液体在不同驱动压力、输送长度和液体粘度下通过网格的表观速度。这项研究为网格芯的输送特性提供了宝贵的见解，并可能应用于电子冷却、电化学设备和流体净化技术等领域。
通过部分芯鞘混溶性提供的最小能量界面实现芯功能化同轴纤维的稳定电纺丝
摘要：芯鞘电纺丝是一种生产含有一种或多种封装功能材料的复合纤维的强大工具，但许多材料组合很难甚至不可能一起纺丝。我们表明，成功的关键是确保明确界定的芯鞘界面，同时保持该界面上恒定且最小的界面能。使用热致液晶作为模型功能芯，使用聚丙烯酸或苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物作为鞘聚合物，我们研究了使用水、乙醇或四氢呋喃作为聚合物溶剂的影响。我们发现理想的芯和鞘材料是部分可混合的，其相图显示内部可混合间隙。完全不混溶会产生相对较高的界面张力，这会导致芯断裂，甚至阻止芯进入产生纤维的喷射流，而在完全混溶的情况下，由于缺乏明确的界面，会消除芯-鞘形态，并将芯变成鞘溶液的凝固浴，导致泰勒锥中过早凝胶化。此外，为了最大限度地减少由于局部界面张力变化而导致的泰勒锥中的马兰戈尼流，在纺丝之前应在芯中添加少量鞘溶剂。我们的发现解决了长期以来关于在芯-鞘静电纺丝中选择芯和鞘流体的指导方针的困惑。这些发现可以应用于除本文研究的材料组合之外的许多其他材料组合，从而能够制备出具有广泛兴趣和应用潜力的新型功能复合材料。■ 简介
用于输电线的轻质、高导电性 CNT 芯导体
在受控条件下，为材料和设备（包括但不限于武器系统组件）的开发、质量保证或可靠性而进行的户外测试和实验。涵盖的行动包括但不限于燃烧测试（例如电缆耐火性或燃料燃烧特性测试）、冲击测试（例如使用指定并经常用于此目的的土堤或混凝土板进行的气动喷射器测试）或跌落、穿刺、浸水或热测试。涵盖的行动不涉及源、特殊核或副产品材料，但根据适用标准制造的包含源、特殊核或副产品材料的封装源可用于非破坏性行动，例如探测器/传感器开发和测试以及急救人员现场培训。B3.15 使用纳米级材料的小规模室内研究和开发项目
半导体芯片中的工程两次波函数和交换统计数据
高维纠缠的光状态为量子信息提供了新的可能性，从量子力学的基本测试到增强的计算和通信效果。在这种情况下，自由度的频率将鲁棒性的资产结合在一起，并通过标准的电信组件轻松处理。在这里，我们使用集成的半导体芯片来设计直接在生成阶段的频率键入光子对的波函数和交换统计，而无需操作后。量身定制泵束的空间特性，可以产生频率与年轻相关，相关和分离状态，并控制光谱波函数的对称性，以诱导骨气或费米子行为。这些结果是在室温和电信波长下获得的，开放有希望的观点，用于在整体平台上使用光子和光子的量子模拟，以及利用反对称高度高维量子状态的通信和计算方案。