简介:在过去的几十年中,碳纳米材料(例如碳纳米纤维(CNF)和石墨烯)由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1,2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就,但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里,我们报告了通过原位透射电子显微镜(TEM)直接观察到铜含有铜纳米纤维(CU-CNFS)的结构转化。实验:使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF(iontech。Inc. Ltd.,模型3-1500-100FC)。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu,在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM(JEM2010,JEOL CO.,JEOL CO.)的阴极微探针上,并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化,在电流 - 电压(I-V)测量过程中进行了研究。结果和讨论:在I-V测量过程中,高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化,最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明,最初,CNF在本质上是无定形的,而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化,形成了石墨烯的薄层(1-3层)。作为结果,在产生的电流大大增加的情况下,改进了结构的电性能,比初始值高1000倍(从10 -8到10 -5 a)。该过程采用三个步骤进行:Cu纳米颗粒的聚集,无定形碳扩散到Cu中,以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
为研究和解释古海岸线和海岸线位移信息,开发了一个名为古海岸线数据库 (ASD) 的 ArcGIS 地理数据库。根据可用信息的特点,它进一步分为隔离数据库 (ISD) 和海岸线地貌数据库 (SLD)。在当前的研究中,与利托里纳海最大延伸和芬兰最高海岸线相关的观测结果在 ASD 中被仔细记录和分类。ASD 中存储了总共 1625 个海岸线观测数据,其中 106 个是来自年代隔离层 (ISD) 的地层数据点,其余 1519 个是代表形态海岸线观测 (SLD) 的数据点。本文从整理数据点的可变性和可靠性的角度描述了 ASD 的内容,还介绍了如何利用现代基于 LiDAR 的数字高程模型来验证已发表的观测结果以及如何解释与缺乏信息的地区古代海岸线相关的新数据点。编译后的 ASD 用于重建利托里纳海的历时最大延伸和芬兰波罗的海盆地的最高海岸线。
美国国会图书馆出版品目数据 古代与历史金属:保护与科学研究:保罗·盖蒂博物馆与盖蒂保护研究所组织的研讨会论文集,1991 年 11 月 / David A. Scott、Jerry Podany、Brian B. Considine 编辑。页码。包括参考书目。ISBN 0-89236-231-6(平装本)1.艺术金属制品——保护与修复——会议。I. Scott,David A. II.Podany,Jerry.III.Considine,Brian B. IV.J. Paul Getty 博物馆。V. Getty 保护研究所。VI.标题:古代和历史金属。NK6404.5.A53 1995 730’.028—dc20 92‑28095 CIP 已尽一切努力联系本书中照片和插图的版权持有人,以获得出版许可。如果以书面形式联系出版商,任何遗漏将在未来的版本中得到纠正。
1. Ganguly, A. 、Roychowdhury, S. 和 Gupta, A. (2024)。粒子外部驱动和自泳推进的统一流动性表达式。流体力学杂志,994,A2。[链接] 2. Ganguly, A. 、Alessio, BM 和 Gupta, A. (2023),扩散泳动:一种新颖的传输机制 - 基础、应用和未来机遇。Front. Sens. 4:1322906。[链接] 3. Ganguly, A. 和 Gupta, A. (2023)。绕圈:自推进弯曲杆的细长体分析。 Physical Review Fluids,8(1),014103。[链接] 4. Ganguly, A. ∗ 、Bairagya, P. ∗ 、Banerjee, T. 和 Kundu, D. (2022)。自然启发算法与广义 Pitzer‐Debye‐Hückel (PDH) 细化在环状二醚体系液-液平衡 (LLE) 相关性中的应用。AIChE 杂志,68(2),e17434。[链接]
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摘要:近年来,人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美,但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如,一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能,但在麻将游戏中却未能实现,麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是,这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面,Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取(CHE),该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作,我们将 CHE 应用于麻将人工智能,该人工智能可以认领一张牌,从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中,所提出的人工智能的有效性得到了证实。