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在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动
1引言2锂离子电池类型和预处理3绿色的回收方法3.1 Biolething 3.1.1生物渗入过程中使用的微生物3.1.1.1 Libs Biolbs Bioreaching 3.1.1.2。libs for for Libs for for for for for for for for for for for for for for for for for fribs fribsing生物无能的过程3.1.3提高生物素质过程中的浸出效率为3.2食物废物废物（W4W）浸出方法3.2.1。食物浪费的预处理3.2.2用于用户用的不同食物废物回收3.2.2.1茶和植物废物3.2.2.2葡萄种子废物3.2.2.3橙皮废料3.2.3食物废物浪费的还原剂3.2.3.1葡萄糖3.2.3.3.2.2.3.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.3乙醇3.3乙醇3.3电化学方法3.3.3.1.3.1。电化学辅助水平铝过程
从体现的头像的角度来看，调节了替代性痛苦和愉悦的时间动态：一项合并的沉浸式虚拟现实和脑电图研究
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月29日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.14.598683 doi：biorxiv Preprint
带有分层头发和衣服的仿真准备头像
1。引言创建照片现实和动态的人类化身具有广泛的应用，包括虚拟试验，电影和游戏制作，虚拟助手，AR/VR以及远程介绍。传统上，此过程需要培训，这使得普通用户无法访问。最近，基础扩散模型的进步加速了旨在使3D Human Avatar创建民主化的研究工作，从而可以通过文本[16、46、51、88]或图像[39]易于用户控制。早期的3D人头像创作的方法将头发，身体和衣服作为单层表示，因此由于其纠缠的几何形状，很难独立模拟或编辑每个区域。为了解决这一限制，重新制作的工作使用了分层结构来分别反映身体，服装或头发[27，36，82，96]。，这些方法中的许多方法都依赖于nerf [58]等隐性代表来定义服装或毛发地理。尽管隐式表示有助于从基础扩散模型中利用先验知识，但它们在现有模拟器中进行动画挑战，这是由于身体运动而引起的头发和服装的现实运动。结果，这些方法难以生产动画时看起来很现实的化身。因此，出现了一个自然的问题：我们可以设计3D化身生成管道，该管道可以利用图像扩散模型中的丰富的先验知识，同时与现有的模拟管道兼容？解决此问题的关键挑战在于连接当前模拟器和文本驱动的头像生成管道中使用的不同表示。前者通常会重新使用平滑清洁的非紧密网格或特定设计的头发链，其拓扑是可以优化的，并且很难约束。十大的后者采用隐式表示（例如NERF [58]或SDF [83]），尽管它们可通过嘈杂的监督信号来优化来自扩散模型的嘈杂监督信号，但不能轻易地转换为适合模拟的开放网格或发束。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的框架Simavatar，该框架从文本提示中生成了3D人体化身，可以很容易地通过现有的头发和服装模拟器来动画。关键思想是为不同的人类部位（例如头发，身体和服装）采用合适的代表，并利用图像扩散模型和模拟器的先验知识。为此，我们提出了使用头发束代表人头发，身体和饰物的几何形状，参数身体模型SMPL [55]，
单细胞分析和斑马鱼头像揭示了LGALS1作为胶质母细胞瘤的免疫调节靶标的
胶质母细胞瘤（GBM）仍然是最恶性的原发性脑肿瘤，中位生存期很少超过2年。肿瘤性质和免疫抑制微环境是导致当前治疗方法反应率较差的关键因素。GBM相关的巨噬细胞（GAM）经常表现出可促进肿瘤进展的免疫抑制特征。但是，他们与GBM肿瘤细胞的动态相互作用仍然很熟悉。在这里，我们使用了患者衍生的GBM干细胞培养物，并结合了GAM-GBM共培养的单细胞RNA测序，并在正局主题斑马鱼异种移植模型中对GAM-GBM相互作用的实时监测进行实时监测，以洞悉细胞，分子和空间异质性。我们的分析表明，GBM诱导的GAM极地和吸引和激活GAM的能力（与患者生存相关的特征），GBM患者的定位异质性。差异基因表达分析，原始肿瘤样品的免疫组织化学以及斑马鱼中的敲除实验随后将LGALS 1鉴定为免疫抑制的主要调节剂。总的来说，我们的工作高光可以在临床上研究GAM-GBM相互作用
iac – 20 – d1.6.4设计和测试机器人头像...
摘要在2019年底，宇航员卢卡·帕尔米塔诺（Luca Parmitano）远程控制了配备了机器人操纵器的漫游者，并在ISS的月球 - 纳尔格网站上执行地质任务。一年零7个月后，在2021年7月，他将在更现实的月球 - 分析环境中控制同一条漫游者：意大利埃特纳山上的火山岩和雷果石领域。这些实验在ESA的Meteron项目框架中构成了模拟1活动。作为有效负载开发人员，我们想创建一个宇航员的接口，以直观地在行星或月球表面上操作机器人系统：我们如何才能最大程度地提高任务效率和沉浸式 /透明度的感觉？同时，我们如何最大程度地减少操作员的疲劳以及身体和精神效果？以及在人类空间的框架中，我们如何执行此操作，并具有质量和软件要求，并具有延迟，低宽带和不可靠的通信？我们展示了如何创建具有直观图形和触觉用户界面的远程动物系统。这包括力量反馈设备和自定义操纵杆，控制一个移动机器人平台。机器人平台由一个全地形底盘和两个带有扭矩传感的7-DOF机器人臂组成。一只手臂安装在漫游车的前部，用于操纵；另一个被安装在顶部，用于重新放置相机。使用该系统，宇航员完全控制了机器人以收集岩石样品。唯一的外部输入是从科学家组成的科学家，而不是语音循环和文字，关于地质样本的选择。通过Sigma.7触觉输入设备提供了操纵臂的全部稳定的6-DOF力反馈。这意味着宇航员可以（第一次从空间开始）不仅与轨道的行星表面接触，而且还可以感觉到它们所抓住的岩石的重量。系统状态反馈是在用户界面上的视觉和直觉上显示的 - 在ISS上的笔记本电脑上运行 - 以及两个摄像机的视图。在开发过程中，我们不断整合来自各种利益相关者的要求，以及宇航员和宇航员培训师的反馈，以改善用户界面。模拟测试提供了有关如何设计远程呈现系统来控制行星表面上从轨道上控制机器人的宝贵见解。我们希望这些见解对于在类似情况下的远程制定行星机器人技术以及陆地应用的未来开发非常有用。关键字：（最大6个关键字）远程操作，机器人技术，低带宽，触觉，实时，延迟