抽象的定量相显微镜(QPM)在生物形象中起关键作用,提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据,无法访问荧光技术。此外,QPM不含标签,消除了光漂白和光毒性的关注。但是,在可用的QPM技术中导航可能很复杂,因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较,重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术,即数字全息显微镜(DHM),跨颗粒波前显微镜(CGM),基于QLSI(四边形剪切干涉术),衍射相显微镜(DPM),差异相位(DPC)显微镜(DPC)显微镜,相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关(DPM)显微镜(FPM),空间光干扰显微镜(Slim)和强度方程(TIE)成像。为此,我们使用了基于离散偶极近似(IF-DDA)的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场,而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱,以使其能够建模任何类型的QPM,并考虑射击噪声。简而言之,结果表明,DHM和PSI固有地没有人工制品,而却遭受了连贯的噪音。在CGM,DPC,DPM和TIE中,精确度和真实度之间存在权衡,可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下,FPM和Slim遭受了固有的伪像,这些伪像无法在实验中被丢弃,这使得技术不是定量的,尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体,例如真核生物细胞。
定量2D和3D期对比MRI:血流和血管壁参数的优化分析A.德国弗雷堡(Freiburg)简介:由于时空分辨率和SNR的有限,CINE相对比(PC)-MRI数据的量化很具有挑战性。此处介绍的方法结合了速度及其局部衍生物的“格林定理”和B型插值插值,以提供优化的血流和容器壁参数的定量。结果,除血流量参数(如流量量或流体面积)外,还可以从数据中计算出矢量壁剪应力(WSS)和振荡剪切指数(OSI)的空间和时间变化。心血管系统的功能诊断是不断获得兴趣的(1),在这种情况下,WSS是内皮细胞功能的重要决定因素(2-4)。流量和壁参数定量,其中有19个健康志愿者在8个平面中,沿着整个胸主动脉分布,使用高分辨率平面2D和较低分辨率的体积3D Cine PC-MRI,并具有3个方向速度编码。合成流数据,模式间可变性和观察者间的可变性用于评估该方法的准确性。据我们所知,这些结果构成了对完整动脉切片的血流参数和矢量WSS的体内分析的首次报告。1。2,左)。2,右)。Methods: All experiments were performed at 3T (Trio, Siemens, Germany) using a respiration controlled and ECG gated rf-spoiled gradient echo sequence with 3-directional velocity encoding in 2D ( 2D-CINE-3dir.PC : spatial resolution: 1.24-1.82 x 1.25-1.82 x 5 mm 3 , temporal resolution: 24.4 ms, Venc = 150 cm/s)和3D(3D-Cine-3ddir.pc:空间分辨率:2.71-2.93 x 1.58-1.69 x 2.60-3.5 mm 3,时间分辨率:48.8 ms,48.8 ms,Venc = 150 cm/s)(5)(5)。在沿胸主动脉分布的8个平面上进行进行壁分析(图 3,右)使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较,如图所示 数据分析和细分集成在基于MATLAB(美国Mathworks)的内部分析工具(6)中。 对于每个Cine时间框架,使用B-Spline轮廓分割了血管腔(图1,MID)。 随后的速度数据的立方B型插值(7)提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物(图1,底部)。 基于分析血管腔轮廓,“ Green's Theorem”和B-Spline插值,面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。 WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量(8)的变形张量。 流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。 结果:系统多样化的空间分辨率的影响表明,WSS受到更大的影响,而总流量保持相对恒定(图 参考:(1)Y. Richter和E.R.进行壁分析(图3,右)使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较,如图数据分析和细分集成在基于MATLAB(美国Mathworks)的内部分析工具(6)中。对于每个Cine时间框架,使用B-Spline轮廓分割了血管腔(图1,MID)。随后的速度数据的立方B型插值(7)提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物(图1,底部)。基于分析血管腔轮廓,“ Green's Theorem”和B-Spline插值,面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量(8)的变形张量。流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。结果:系统多样化的空间分辨率的影响表明,WSS受到更大的影响,而总流量保持相对恒定(图参考:(1)Y. Richter和E.R.表中给出了流量,平均WSS和圆周WSS的百分比。2D和3D-Cine-PC之间的各种时空分辨率导致流量和面积的相对差异在18%以下,但WSS和OSI的相对误差较高,而OSI则为45%和65%(图。说明了我们方法对WSS空间分布进行详细评估的潜力,图3显示了基于2D和3D数据的一名志愿者的WSS向量和OSI。在上升主动脉(切片1)和主动脉弓(切片3)中,WSS矢量呈现出与主动脉中螺旋流量模式相似的实质性右手圆周分量。讨论:此处介绍的方法旨在使用Green的定理和Cubic B-Spline插值来量化血流和血管壁参数。与假设血流模型的其他方法相反(例如抛物面(9)或数值流仿真(10)),我们的方法不是基于关于流量轮廓的限制性假设。简单的参数,例如流量量,即使对于低分辨率数据也可以准确量化,而诸如WSS之类的派生参数则受到时空分辨率的限制。尽管WSS值在3D-Cine-3dir.pc中被系统地低估了,但志愿者之间的高一致性表明了对相对病理WSS改变的分析的潜在WSS估计,如最初的患者结果所示。Edelman,《流通》 113:2679-2682(2006)(2)Cheng C.等,循环113(23):2744-2753(2006)(2006)(3)Wentzel J.J.等,J Am Coll Cardiol。 45:846-54(2005)(4)Davies PF,Physiol。 修订版Edelman,《流通》 113:2679-2682(2006)(2)Cheng C.等,循环113(23):2744-2753(2006)(2006)(3)Wentzel J.J.等,J Am Coll Cardiol。45:846-54(2005)(4)Davies PF,Physiol。修订版我们的WSS测量值与源自相比的MRI的下降和腹主动脉(3,11-13)的发表结果非常吻合,该结果在心脏周期中提供了相似的平均WSS值(0.18至0.95至0.95 N/M 2)。对WSS沿主动脉的分析表明,WSS的相关圆周成分的存在为10-20%,这表明必须考虑WSS的向量性质以完全表征主动脉中的壁剪力。75:519-560(1995)(5)Markl M.等,J Magn Reson IM。 25:824-831(2007)。 (6)Stalder A. F.等,Proc。 ISMRM流动和运动研讨会,纽约(2006)(7)Unser M.,IEEE信号过程。 mag。 16 22–38(1999)(8)Papathanasopoulou P.等,J。Magn。 共振。 im。 17(2):153-162(2003)(9)Oyre S.等,Magn。 共振。 Med。 40:645-655(1998)(10)Shojima等,中风35:2500-2505(2004)(11)Moore Je Jr.等,动脉粥样硬化110:225-40(1994)(1994)(1994)(12) 32:128 –3475:519-560(1995)(5)Markl M.等,J Magn Reson IM。25:824-831(2007)。 (6)Stalder A. F.等,Proc。 ISMRM流动和运动研讨会,纽约(2006)(7)Unser M.,IEEE信号过程。 mag。 16 22–38(1999)(8)Papathanasopoulou P.等,J。Magn。 共振。 im。 17(2):153-162(2003)(9)Oyre S.等,Magn。 共振。 Med。 40:645-655(1998)(10)Shojima等,中风35:2500-2505(2004)(11)Moore Je Jr.等,动脉粥样硬化110:225-40(1994)(1994)(1994)(12) 32:128 –3425:824-831(2007)。(6)Stalder A. F.等,Proc。ISMRM流动和运动研讨会,纽约(2006)(7)Unser M.,IEEE信号过程。mag。16 22–38(1999)(8)Papathanasopoulou P.等,J。Magn。共振。im。17(2):153-162(2003)(9)Oyre S.等,Magn。共振。Med。40:645-655(1998)(10)Shojima等,中风35:2500-2505(2004)(11)Moore Je Jr.等,动脉粥样硬化110:225-40(1994)(1994)(1994)(12) 32:128 –34
碳材料显示出有趣的物理特性,包括在石墨烯中发现的超导性和高度各向异性的热导率。压缩应变可以在碳材料中诱导结构和键合跃迁并创建新的碳相,但是它们与导热率的相互作用仍然在很大程度上没有探索。我们使用Picsecond瞬时热室内和第一原理计算研究了压缩石墨阶段的原位高压导热率。我们的结果表明,在15 - 20 GPA时峰值至260 W = MK峰值,但降至3。0 W = 〜35 GPA的MK。与免费的原位拉曼和X射线衍射结果一起,压缩碳的异常热导率趋势归因于声子介导的电导率,受层间屈曲和SP 2的影响,SP 2转换为SP 3过渡,然后,M-Carbon Nanocrystals和Nananocrystals和Nananocrystals和Amorphous Carbos的形成。应变诱导的结构和键合变化提供了碳材料中热和机械性能的广泛操作。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid:https://orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。 许可证:CC由4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-hc8jv-v3 orcid:https://orcid.org/0000-0000-0001-7981-5162不通过chemrxiv peer-review dectect content。许可证:CC由4.0
在 IV 族单硫族化物中,层状 GeSe 因其各向异性、1.3 eV 直接带隙、铁电性、高迁移率和出色的环境稳定性而备受关注。电子、光电子和光伏应用依赖于合成方法的开发,这些方法可以产生大量具有可控尺寸和厚度的晶体薄片。在这里,我们展示了在低热预算下,在不同基底上通过金催化剂通过气相-液相-固相工艺生长单晶 GeSe 纳米带。纳米带结晶为层状结构,带轴沿着范德华层的扶手椅方向。纳米带的形态由催化剂驱动的快速纵向生长决定,同时通过边缘特定结合到基面而进行横向扩展。这种组合生长机制能够实现温度控制的纳米带,其典型宽度高达 30 μm,长度超过 100 μm,同时保持厚度低于 50 nm。单个 GeSe 纳米带的纳米级阴极发光光谱表明,在室温下具有强烈的温度依赖性带边发射,其基本带隙和温度系数分别为 E g (0) = 1.29 eV 和 α = 3.0×10 -4 eV/K,证明了高质量 GeSe 和低浓度的非辐射复合中心,有望用于包括光发射器、光电探测器和太阳能电池在内的光电应用。
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi,“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”,Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.,第 71 卷,第 197-224 页,1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund,拓扑优化,理论、方法和应用,Springer,2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi,“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”,Journal of Electrical Engineering (B),第 137 卷,第 3 期,第 245-253 页,2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama,“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”,IEEE Photonics Technol. Lett., (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi,“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”,《电气工程杂志 (D)》,第 135 卷,第 3 期,第 291-298 页,2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi,“实数编码 GA 的前沿”,《人工智能杂志》,第 24 卷,第 1 期,第 147-162 页,2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi,“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”,《IEEE 会刊》, (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi,“参数和拓扑优化的新型混合:应用于永磁电机,”IEEE Trans. Magn.,第 57 卷,第 7 期,8204604,2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi,“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化,”IEEE Trans. Magn.,第 55 卷,第 6 期,8103005,2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi,“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜,”IEICE Trans. Electron., E101-C 卷,第 10 期,第 784-790 页,2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos,“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度(CMA-ES),”进化计算,第 11 卷,第 1 期,第 1-18 页,2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund,“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”,自然,第 550 卷,23911,2017 年。
6.本次投标适用规范及投标资格的判定 本次投标适用规范及投标资格的判定将根据投标申请人提交的《合格证明书》和《特定电源配置方案》确定。决定结果将于1月15日前以书面形式(包括传真)发送给希望参加竞标的人。 (1)如果有实体满足第2(1)至(10)项中的所有必要资格,并能够以100%的可再生能源比例提交投标,则将采用“规范1(100%可再生能源比例)”,并允许该实体参加竞争。 (2)如无法满足第1款的要求,但有投标人符合第2款第(1)至(12)项的所有必要资格,且能够以可再生能源比例达到60%或以上的价格提交投标,则应采用“规范2(可再生能源比例60%)”,并允许该投标人参加竞争。 (3)如无法满足第2款的要求,但有投标人符合第2款第(1)至第(12)项的所有必要资格条件,且能够以30%或以上的可再生能源比例进行投标,则应采用“规范3(可再生能源比例为30%)”,并允许该投标人参加竞争。 (4)如无法满足第3款的要求,但有符合第2款第(1)至第2款第(12)项所有必要资格的人,则应采用“规范4(不附加可再生能源比例条件)”,不对可再生能源比例施加任何条件。
Parr, Thomas, Giovanni Pezzulo 和 Karl J. Friston [2022],主动推理:自由能