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。
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。
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力,生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是,通常用于特定任务的生成隐志方案,并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题,本文提出了一种通用的生成图像steganography方案,称为隐肌Stylegan(Stegastylegan),该方案符合同一框架内的安全性,容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中,使用新颖的分布保护秘密数据模块(DP-SDM)用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外,发明了一种通用和有效的秘密数据提取器(SDE),以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器(IAS),一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构(发电机和提取器)的模型,以进行无损和有损的通道隐秘通信,即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外,通过与GAN倒置交配,也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明,无论是对于无损或有损的通信陈列而言,提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
在安全的通信和数据保护领域中,隐身志通过在看似无害的载体文件(例如图像)中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面(GUI)和Python Imaging库(PIL)的Python应用程序,旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中,同时保持载体图像的视觉完整性。此外,它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面,用户可以选择图像和编码/解码消息无缝,从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性,为个人和组织提供了一种多功能工具,以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
引言广泛赞赏全球气候紧急情况,最新的预测令人震惊。在气候变化的政府间小组中1得出的结论是,自1750年以来观察到的温室气体(GHG)散发出现的增加是由人类活动造成的,它已经指出,过去的四十年中的每一个都比1850年以来一直在任何其他人的温暖,除非在1850年以来,除非在1.5°C和21°c中,否则将在21°C中进行预测。排放。有限的机会窗口,要达到全球变暖的1.5°C限制,到2030年,温室气体排放量需要减少45%。由于气候变化而产生不利的健康影响,但医疗保健本身是温室气排放的主要因素:英格兰总计2和8.5%的4%。3在医院环境中,内窥镜检查是温室气体排放的第三大贡献者,4和位于英国的绿色内孢子型组,但有一个
这篇文章基于28个月的数字自动人口研究研究。我的研究方法包括在面对面环境和数字民族志上的传统人种志研究,但我的个人经验也嵌入了工作中。在这篇文章中,您会发现“插曲”,这些插曲可以瞥见我的康复之旅。在本公共志上写作时,我提供了我如何经历疾病和康复的“厚实描述” 1(Geertz 3)。通过包括我自己的故事,我承认观察者和观察者是密不可分的。所有民族志都是关系的。民族志数据是由民族志学家和参与者之间的信任关系产生的。此外,在自发人口志上,研究人员将民族志镜头转向了自己。i扩大了进行民族志的潜在目的,包括个人康复和康复。这些“插曲”证明了功能医学患者的风险;添加(自动)人种学纹理;和序言我关于嵌套生态,社会微生物组,特权以及健康和食品正义的论点。