该图说明了如何实现这一点。当目标 (A) 首次进入雷达波束 (1) 时,开始记录每个发射脉冲的反向散射回波。随着平台继续向前移动,在目标处于波束内的整个时间内,记录每个脉冲的目标回波。一段时间后,目标离开雷达波束视野 (2) 的点决定了模拟或合成天线 (B) 的长度。远距离目标的波束最宽,照射时间会比近距离物体更长。随着地面距离的增加,波束宽度的扩大,加上目标在波束内的时间增加,相互平衡,从而使整个扫描带的分辨率保持不变。这种在整个成像扫描带上实现均匀、精细的方位角分辨率的方法称为合成孔径
图2:流程图说明了使用EMAP频繁的子图挖掘的三个主要步骤。第一步(i)生成一个图数据集,该图由由EMAP的单蛋白版本创建的蛋白质图组成。在第二步(ii)中,为经常发生的子图模式挖掘了图数据集。对于每个已确定的模式,使用图匹配发现数据集中的所有上述模式实例,该图形匹配产生一组蛋白质亚图。在最后一步(iii)中,与所选模式相匹配的蛋白质子图被基于相似性聚集成组。是Web界面,它使用户可以浏览类似蛋白质子图的簇,并在2D和3D蛋白质结构中可视化。
方法:为了应对这些挑战,我们提出了一个基于区块链的模型,旨在增强保单持有人对数据访问的私人控制,并在整个NHI索赔过程中提高可追溯性。我们的方法采用了三个补充体系结构 - 功能,逻辑和物理 - 指导系统实现。通过用例图说明了功能架构,该用例图概述了每个参与者的角色和动作。逻辑体系结构采用业务流程模型和符号(BPMN)图来描绘修订的流程流和数据移动,同时还结合了分层设计概念。物理数据体系结构提供了一个详细介绍数据结构和参与者关系的类图。开发了概念验证原型,以证明新系统的核心功能。
图。2。示意图说明了对带电缺陷的DFT超级电池计算的远程筛选能量的评估。(a)带电荷Q的批量缺陷具有介电筛选,该筛选有限地扩展,刻有正方形,表明计算超级电池的范围。(b)DFT Supercell在超级电池并行教的全净电荷Q中汇总,通过从超级电池边缘绘制电子来筛选近场的区域,从而降低边缘区域。(c)等效体积球,半径为R Vol,需要评估远程筛选能量。(d)R皮肤减少了此半径以解释未经筛选的细胞体积,从而导致R JOST定义的JOST经典介电筛选。
图 1 无脊椎动物和水产养殖软体动物的训练免疫反应模型比较。该图说明了在无脊椎动物和海洋软体动物中观察到的训练反应的多样性。图中显示了训练诱导(初级反应)和挑战(次级反应)后随时间推移的免疫反应。文献中描述的不同反应模式用不同颜色的曲线表示。图例表示观察到不同模式的物种:训练后诱导的持续反应,没有消退阶段,一直持续到次级反应(深蓝色线);免疫转变显示出性质上不同的初级和次级反应,涉及不同的基因组(浅蓝色和深绿色线);耐受反应有初级反应但没有次级反应(浅蓝色线)。双相反应,称为回忆反应,有初级反应后是消退阶段,对后续挑战有类似或更强和更快的次级反应(浅绿色线)。
洛伦兹变换告诉我们,c 的不变性要求空间和时间混合在一起;一个观察者眼中的“空间”对另一个观察者来说可能是“空间”和“时间”的混合。就空间方向而言,这应该是很熟悉的——一个观察者眼中的“左”对另一个观察者来说可能是“左”和“前”的混合——但像这样混合时间和空间肯定感觉有些奇怪。我们不能再将空间和时间视为独立的东西了;我们反而将它们描述为一个新的统一实体:时空。每个惯性观察者都将时空分为空间和时间;然而,它们分为空间和时间的方式不同。这从根本上解释了为什么不同的惯性观察者测量的时间间隔和距离间隔不同。我们将使用时空图来研究时空几何形状的工具之一。该图说明了空间和时间的布局,就像某个特定惯性系中的观察者所看到的那样。制作此类图形的惯例是纵轴表示时间,横轴表示空间。
图1(a)设备的示意图。将封装在两个HBN薄片(紫色)中的BLG薄片(黑色)组成的异质结构放在金属后门(BG,深橙色)上。分裂的门(SG,浅橙色)和手指门(FGS,浅橙色)通过绝缘氧化铝层分开。金属触点(黄色)用于检测传输电流。(b)设备的有限偏置光谱测量。数字𝑁表示库仑封锁区域中的电子职业。(c)3 rd,第4和第5次COULOMB钻石的放大,从中提取第一壳能量δ𝐸SH1。红色箭头指示与激发态相对应的过渡线。左下方示意图说明了前5个电子的壳结构。(d)分别从正面(上图)和负SD分支(下图)提取第4个电子的激发状态能量。
图1:所选接口的干涉4D-STEM暗场成像。(a)4D-STEM方法的示意图,其中光束干扰用于提取堆叠顺序。(b)示意图说明了用于标记石墨烯三层的扭曲角,θ和层编号约定。(c)在扭曲的三层Moir'ES中实现的各种高对称堆叠配置的插图。(d,e)具有θ13≈0°(d)和θ13= 0的三角形的平均收敛束电子衍射图。22◦(e)。插图中突出显示了重叠的ttlg bragg磁盘。每个bragg磁盘归因于一层,在SI第6节中进行了主动。(f,h)虚拟暗场图像对应于1&3的重叠。(g,i)与所有三层重叠相对应的虚拟暗场图像。比例尺分别为1 nm -1和25 nm(d,e)和真实空间(F – i)。