XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子段
通过子频带光吸收
抽象过渡金属二甲化合物（TMD）分层半导体在光子，电子，光电和传感器设备的设计中具有巨大的潜力。然而，从近红外（NIR）到短波长红外（SWIR）的TMD的子频率光吸收不足以超出带隙极限。在此，我们报告说，MOS 2 /AU异质结构的子频率光响应可以通过所采用的电极制造方法进行牢固调节。我们在MOS 2 /AU异质结构中观察到多达60％的亚带gap吸收，其中包括杂交界面，其中通过溅射沉积应用了AU层。sub-Bandgap光的吸收大大增强是由于MOS 2和AU形成的平面腔。因此，可以通过改变MOS 2层的厚度来调整吸收光谱。在SWIR波长范围内的光电流增加，由于吸收增加而增加，这意味着可以从可见到SWIR的宽波长检测。我们还以1550 nm的激发波长达到了快速的光响应（〜150 µs）和高响应性（17 mA W -1）。我们的发现展示了一种使用金属电极工程的光学性质调制方法，并在宽带2D材料中实现SWIR光电进行。
1300-302 - 我的海军人力资源
海外和远程任务分配的适用性和适用性报告 • 更新参考文献 • 第 3p 子段，将 PERS-811 更改为 BUPERS-328 • 第 4a 子段，将加利福尼亚州更新为布里奇波特、中国湖、圣克莱门特岛和圣尼古拉斯岛 • 第 6f(3) 子段，增加了向官方军事人员档案提交电子文件。 • 文章已通篇修订以与参考文献保持一致，应全文审阅。（COG：PERS-454）
嵌段共聚物定向自组装基础
对于需要高分辨率图案化的实验室成员，嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时，可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中，组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥，以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离，同类聚合物会被同类聚合物吸引，从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中，对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
灵活至终端输电扩建 - C 段
该项目涉及从犹他州格兰茨维尔附近的拟建林伯变电站到犹他州盐湖城的终端变电站修建一条高压输电线，如下图所示。该项目将包括约 56 英里的新输电线、一个新变电站、对两个现有变电站的升级以及重新布置一些现有输电线。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
2022-25 年全龄段策略
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织（附录 2），这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标，我们共同合作分享信息、专业知识和学习，以改变健康和社会护理服务，如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。
半导体工程学系固态电子组Department of Microelectronics ...
合计 71 16 16 17 11 9 2 本系最低毕业学分为 130 学分 Minimum Credits(130 credits) must be completed 全校共同 24 学分、专业必修 71 学分、自由选修 2 学分、专业选修（必选） 18 学分、其他非通识专业 自由选修 15 学分（限理工相关课程且程式语言课程仅可认列一门） 24 credits University Core Curriculum 、 71 credits Major Required Courses 、 2 credits from chosen elective courses 、 18 credits Professional Electives (Required) 、 15 credits from optional non-general education courses in fields required by the major (Limited to STEM-related courses and only one programming language course can be counted)
提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：