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World File Search System可压缩性
将氧化石墨烯功能化碳泡沫的表征为电势
由于其廉价的生产，高电导率，掺杂的简单性以及增强的亲水性特性，多孔碳泡沫具有很大的潜力用于储能和转换应用。在这项研究中，氧化石墨烯（GO）被成功地嫁接到碳泡沫上，并在接头的帮助下使用简单的浸入涂层技术。3D多孔碳泡沫是使用商业三聚氰胺泡沫的一步碳化产生的。使用XRD，FTIR，BET，TGA，XPS，RAMAN和FESEM来表征该材料，以确认其结构，功能组，表面积，热稳定性和形态特征。样品的应力应变测试是在电子通用测试机上进行的。这些泡沫具有足够的表面积（99 m 2 /g），高水平的C含量（79.15％）和出色的可压缩性。此外，作为针对不同应用的建议材料，这种独特的GO移植多孔碳泡沫也倾向于在不同的研究领域提供出色的性能。总而言之，由于直接的准备过程和引人入胜的特性，GO移植的多孔碳泡沫在不同应用方面具有出色的前景。关键字：储能；氧化石墨烯；三聚氰胺泡沫；多孔碳泡沫
手指的超快捕捉是由皮肤摩擦
纤维的快照已被用作跨人类文化的数千年的一种交流和音乐形式。但是，尚未对这种快速运动的动力学进行系统分析。使用高速成像和力传感器，我们分析了纤维快照的动力学。我们的分析揭示了皮肤摩擦在介导SNAP动力学中的核心作用，通过充当控制所得高速度的闩锁。我们通过用不同的材料覆盖拇指和中纤维，以产生不同的摩擦系数和不同的可压缩性来评估这种摩擦闩锁的作用。在这样做时，我们揭示了纤维垫的可压缩摩擦闩锁可能在最佳调整的摩擦和压缩方案中运行。我们还开发了一种柔软的，可压缩的摩擦的闩锁介导的春季驱动（LAMSA）模型，以进一步阐明摩擦的关键作用及其与可压缩闩锁的相互作用。我们的数学模型表明，摩擦在纤维扣中起着双重作用，既有助于载荷，也可以在阻碍能量释放的同时进行储能。我们的工作揭示了如何将表面之间的摩擦作为可调的闩锁系统利用，并为许多机器人技术和超快速的能量释放结构的摩擦复杂性提供了设计见解。
氧化甘油schottky上氧化；
β-Gallium氧化物（β-GA 2 O 3）是一种宽带gap的半子导管，具有潜在的高频和高功率设备。[1 - 3]在Ga 2 O 3的五个多晶型物中，β -ga -ga 2 O 3是最稳定的。[4]它具有单斜结构，属于c 2 / m的空间组。[5]为简单起见，ga 2 o 3表示以下文本中的β -ga 2 o 3。随着GA 2 O 3外延技术的发展，两英寸的GA 2 O 3底物已商业化，[6]，使用SN或SI的N型掺杂技术已经成熟。[1] GA 2 O 3设备织物和P型掺杂技术是当前GA 2 O 3研究中的两个主要问题。很难以纯GA 2 O 3结晶形式分离不同的相。[7]因此，模拟和填充已被用于预测GA 2 O 3晶体和降低特性。例如，他等人。通过密度功能理论（DFT）计算了频带结构。[5] Osipov等。计算了结构和弹性塑性特性，包括杨的模量和线性可压缩性。但是，直到现在，基于有限元方法的GA 2 O 3设备模拟已经稀缺了，这主要是因为GA 2 O 3不是Ma-Jor设备仿真软件中良好的半导体材料，并且宽带式半径模拟的模拟很难融合。[9]
再现微生物和流体流
微生物种群的生长和进化通常会受到空间周期环境中流体流的对流，对海洋生态学，木板的多样性和固定时间的空间种群遗传学产生了直接的影响。我们回顾了在两种受液体流动的竞争遗传微生物菌株的简化环境中，在理解这个丰富问题的情况下取得的最新进展。我们首先回顾了对液体底物的微生物范围扩展实验，然后继续讨论拮抗作用，即两个杀手微生物菌株，每种毒素分泌的毒素会阻碍其竞争者的生长（竞争性排斥），无论是在有或没有平稳流体的情况下。揭示了遗传线张力的存在的最新实验。耦合反应扩散方程，包括由二维中由特征流动基序组成的简单稳定细胞流对流的对流，揭示了局部流动剪切和可压缩性效应如何与选择性优势相互作用，从而对空间分支群体中的遗传竞争产生巨大影响。我们分析了包括来源，水槽，涡流和鞍座在内的各种一维和2D流量的几何形状，并显示了遗传界面动力学的简单分析模型如何使用来阐明核滴的成核，共存和流动驱动的遗传下降不稳定性。
体内位置大脑移位的全部MRI测量...
位置脑移位（PBS），在重力作用下大脑的下垂，与立体定向干预成功的误差缘（约1 mm）相当。由于头部方向的轻微差异而引起的这种不均匀的转移可能会导致计划的手术靶标和实际位置之间的显着差异。该复杂变形的准确体内测量对于设计和验证适当的补偿以整合到神经化系统中至关重要。PBS是由易于易于盐的头取向引起的，用11名年轻人的磁共振成像测量了头部方向。通过数字体积相关在体素基础上提取全局部位移，并在标准参考空间中进行分析。结果表明，在手术相关的结构上测量了范围从0.52 mm到0.77 mm的显着位移，需要对手术目标进行特定目标校正。应变分析进一步揭示了可压缩性的局部变异性：前区域显示出膨胀（体积和形状变化），而后区域显示出较小的压缩，主要由形状变化主导。最后，对相关性的分析证明了进一步的患者和干预特异性调整的潜力，因为颅内宽度和头部倾斜与达到统计学意义的PBS相关。
肠道衍生的尼生蛋白样的甘西位酰生物对人肠道病原体和共生的活性
摘要：由于其具有吸引力的机械，电子，折射率和其他特性而闻名过渡金属。通过在激光加热的钻石砧细胞中，通过同步加速器单晶X射线衍射实验鉴定出一类新的硼酸盐。可回收到环境条件，化合物rhenium triboride（REB 3）和四翼烷（REB 4）由近包装的单层rhenium原子组成，这些原子与硼龙网络交替与硼龙网络交替，该网络由脱落的六边形层构建，它们将短短粘合（〜1.7Å）轴向轴承轴向轴承轴承轴承（〜1.7Å），轴向轴向轴向轴承轴承轴承轴承轴承。沿着六角形C轴定向的短而不可压缩的RE -B和B -B键导致低轴向可压缩性与钻石的线性压缩性相当。REB 3和REB 4的亚毫米样品在低至33 GPA的压力下合成，用于材料表征。两种化合物的晶体都是金属和坚硬的（Vickers硬度，H V = 34（3）GPA）。几何，晶体化学和理论分析的注意事项表明，具有X> 4的潜在REB X化合物可以基于与REB 3和REB 4中相同的结构组织原理，并且具有相似的机械和电子特性。
使用超冷水的冰生成系统的性能，并用定向蒸发方法
摘要：冰浆被广泛用于冰储存空调，地区冷却，海鲜保存和牛奶加工的领域。使用超冷水产生冰是有效的，系统结构是紧凑的。然而，通常使用二级制冷剂周期来控制壁式温度并防止“冰块阻塞”问题。因此，提出并制造了使用定向蒸发方法的超冷水的冰生成系统，以改善系统性能，该系统在实验中进行了测试。然后，使用两种计算方法来研究整个冰生成系统的性能。我们得出的结论是：（1）在超冷水温度高于271.7 K且速度大于2.1 m/s的情况下，系统可以稳定而无需“冰块阻塞”。当冷凝器温度约为319 K时，整个系统COP可以达到1.6。如果额外功率的比例为3％并且冷凝器温度为308 K，则系统COP可能达到约2.5。（4）构建了正交测试，以量化不同关键参数的影响。对系统COP的影响的影响如下：冷凝器温度>水流>绝热可压缩性>制冷剂。它可以在指导使用超冷水的冰生成系统的设计中发挥重要作用。这项工作很好地看了使用有向蒸发方法的超冷水的冰生成系统的性能。
可自调和可拉伸的钙钛矿 - 弹性固体...
气体固定式摩擦式纳米生成器（GS-Tengs）为设计自动传感器设计提供了有希望的途径。然而，GS-Tengs低电输出的内在限制可能会影响传感系统的准确性和敏感性。在这里，我们通过整合具有铁电（3,3-二氟西丁基铵）2 CUCL 4 [（DF-CBA）2 CUCL 4]填充剂的胶粘剂聚（硅氧烷 - 二苯基乙二醇 - 尿氨基烷）（PSDU）弹性剂来开发多孔复合材料。psdu，一种本质上具有交替柔软的段和超分子键的底层底层负面材料，可为复合材料赋予出色的可压缩性，粘附和自我修复特性。同时，（DF-CBA）2 CUCL 4作为功能填充剂的掺入利用氢键网络的形成来增强电荷转移过程。这些填充剂通过电动波动过程有助于电荷积累，从而使功率输出的提高超过1400倍，高于基于PSDU的密集的GS-Teng。挖掘到多孔聚（硅氧烷 - 二苯基乙酰基 - 氨基甲烷） - 玻璃盐（PSDU-PK）GS-TENGS的多功能性能上，已经证明了手势/食物识别和双模式感测系统等应用，表明它们在可耐磨性的电力和智能农业中有希望的潜在潜在的潜在潜力。
科学期刊
气体固定式摩擦式纳米生成器（GS-Tengs）为设计自动传感器设计提供了有希望的途径。然而，GS-Tengs低电输出的内在限制可能会影响传感系统的准确性和敏感性。在这里，我们通过整合具有铁电（3,3-二氟西丁基铵）2 CUCL 4 [（DF-CBA）2 CUCL 4]填充剂的胶粘剂聚（硅氧烷 - 二苯基乙二醇 - 尿氨基烷）（PSDU）弹性剂来开发多孔复合材料。psdu，一种本质上具有交替柔软的段和超分子键的底层底层负面材料，可为复合材料赋予出色的可压缩性，粘附和自我修复特性。同时，（DF-CBA）2 CUCL 4作为功能填充剂的掺入利用氢键网络的形成来增强电荷转移过程。这些填充剂通过电动波动过程有助于电荷积累，从而使功率输出的提高超过1400倍，高于基于PSDU的密集的GS-Teng。挖掘到多孔聚（硅氧烷 - 二苯基乙酰基 - 氨基甲烷） - 玻璃盐（PSDU-PK）GS-TENGS的多功能性能上，已经证明了手势/食物识别和双模式感测系统等应用，表明它们在可耐磨性的电力和智能农业中有希望的潜在潜在的潜在潜力。
接受的手稿 - addi
摘要 - 基于机器学习的嵌入式系统，这些系统在安全 - 关键应用中（例如航空航天和自主驾驶）中所需的系统需要强大，以防止软错误产生的扰动。软误差是现代数字处理器越来越多的关注点，因为较小的晶体管几何形状和较低的电压使电子设备对背景辐射具有更高的敏感性。深神经网络（DNN）模型对参数扰动的弹性在很大程度上是通过模型本身的结构以及所选的数值表示并使用算术精确的。应用诸如模型修剪和模型量化之类的压缩技术来减少内存足迹和部署的计算复杂性时，模型结构和数值表示都会修改，因此，软误差稳健性也会改变。从这个意义上说，尽管DNN模型中的激活功能（AFS）的选择经常被忽略，但它不仅可以预测它们的准确性和训练性，还可以应对可压缩率和数值鲁棒性。本文涉及使用有限的AFS来提高模型鲁棒性对DNN参数扰动的适用性，同时评估了此选择对模型准确性，可压缩性和计算负担的影响。尤其是我们分析了旨在在高光谱图像上执行语义分割任务的编码器完全卷积模型，以在自主驾驶中进行场景理解。部署表征是在AMD-Xilinx的KV260 SOM上进行实验的。索引项 - 稳定性，激活功能，模型组合，边缘计算，语义分割