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通过低剂量焦平面镜进行实空间晶体结构分析...
高分辨率透射电子显微镜 (HRTEM) 能够实现原子分辨率的直接成像，是当代结构分析的核心方法之一。[1] HRTEM 需要大量的电子剂量，因此它主要限于在电子束下稳定的材料，如无机晶体。[2,3] 而有机材料对电子束敏感，[4–6] 因此，目前还没有通用的有机晶体 HRTEM 成像方法，而有机晶体在药物、[7] 有机电子器件 [8,9] 和生物系统中至关重要。[10,11] 对于金属有机骨架 [12–14] 共价有机骨架 [15] 石墨炔薄膜 [16] 酞菁晶体 [17–20] 和有序聚合物的 TEM 成像已经取得了进展，分辨率有所提高。 [21] 然而，在有机物的 TEM 成像中，为了减轻电子束损伤，需要使用低电子剂量来实现对比度，这就需要强烈的散焦条件，这会导致对比度解释困难和精细结构细节的丢失。[22,23] 此外，即使是接近焦点的有机物 TEM 成像，在图像解释方面，也会对轻微的局部结构变化非常敏感。[24] 提供相位恢复图像的 HRTEM 方法可以直接解释图像对比度和精细结构信息，因为它反映了成像对象的实际物理图像。[25,26] 这种方法对于解决与有机材料典型的多态性、异质性和局部无序有关的长期挑战非常有价值。它还可以解决未知的有机晶体结构，包括纳米级域的结构分析。HRTEM 图像形成涉及两个过程：电子与样品的相互作用和电子光学成像过程。后者阻碍了根据真实物体结构进行图像解释，因为 TEM 图像的形成高度依赖于透镜的光学缺陷。[27] 在 HRTEM 中，解开物体和仪器贡献的方法包括像差校正器 [28] 或
为什么在量子计算中实值振幅就足够了
需要量子计算。对于许多实际问题，仍然需要更快的计算。例如，如果我们能够处理更多数据，目前深度学习的惊人成功（参见 [2]）可能会更加惊人。计算机处理信息的能力受到限制，其中一个原因是所有速度都受光速限制。即使以光速，将信号从 30 厘米大小的笔记本电脑的一侧发送到另一侧也需要 1 纳秒 - 在此期间，即使是最便宜的当前计算机也要执行至少 4 次操作。因此，为了加快计算速度，有必要使计算机组件更小。这些组件（例如存储单元）已经由少量分子组成。如果我们将这些细胞做得更小，它们将只由几个分子组成。为了描述如此小物体的行为，有必要考虑量子物理学 - 微观世界的物理学；参见 [1, 4]。因此，计算机需要考虑量子效应。
适应“糖尿病预防......”的形成性研究
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
不同类型小麦粒形特征比较
本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此，三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革（裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革）。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率（TS EN ISO 3376）、单边和双边撕裂强度（TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2）、抗裂和抗破裂性（TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379）、抗屈挠性（TS EN ISO 5402-1）以及干湿摩擦牢度试验（TS EN ISO 11640）。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估，并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
分割不确定性定量的心形模型
心脏图像的分割是许多患者特定计算管道的可变组成部分，但其对模拟结果的影响仍未得到充分了解。探索赛车变异性影响的障碍是建立心室统计形状模型的技术挑战。在这项研究中，我们通过创建一个统一的形状模型（包括心外膜和eCardium），改善了以前的形状分析。我们在Shapeworks中测试了四种技术，以生成心室形状模型：标准，多体，混合，混合多域和地球距离。使用所有11个分割的多域和混合多域生成了形状模型，而Geodesic距离方法使用四个分段的子集生成了形状模型。每个形状模型在分段变异性的空间依赖性特征上，包括壁厚，环直径和基础截断。虽然三种方法中的每一种都有好处，但混合多域方法为最精确的形状模型提供了最少的点，并且在大多数应用中可能最有用。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解某些大脑区域与特定神经系统疾病或认知刺激的关系是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，即图形神经网络（GNN）框架，以分析功能磁共振图像（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊特性，我们设计了利用fMRI的拓扑和功能信息的新型Roi Aware图（RA-GCONV）层。以医学图像分析需要透明度的启发，我们的Braingnn包含ROI选择池层（R-池），突出显示了显着的ROI（图中的节点），因此我们可以推断哪些ROI对预测很重要。此外，我们提出了正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和组水平一致性（GLC）损失 - 在汇总结果上鼓励有理由ROI选择，并提供灵活性，以保留个人或组级别的模式。我们将BRAINGNN框架应用于两个独立fMRI数据集：自闭症谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Connectome Project（HCP）900主题释放。我们投资超参数的不同选择，并表明Braingnn在四个不同的评估指标方面优于替代fMRI图像分析方法。获得的社区聚类和显着的ROI检测结果表明，与ASD和特定任务状态为HCP解码的ASD和特定任务状态的生物标志物的先前神经成像衍生的证据相应很高。
支撑架机翼和箱形翼配置。未来...
翼梁，肋骨和字符串也是由支柱支撑的版本。的差异在于一个事实，即通过张力吸收一部分载荷（如果存在高翼的配置，如图2所示）或压缩（如果是低翼构造）。这意味着机翼的结构可以更轻，甚至可能在相同数量的质量方面更大[1]。这意味着在结构上更轻，更长，更薄的翅膀具有较高的细长度，从而提高了空气动力学效率或L/D比。此外，提高的效率将意味着飞机还需要减少燃料，从而减轻重量。，尽管这种配置也有一些缺点，因为支撑杆本身也增加了飞机的质量，并增加了飞机湿润的表面，从而增加了其寄生虫的阻力。也必须注意干扰和添加的结构复杂性，并且这种配置可能导致的空气弹性问题[2]。对于短途飞机来说，这种设计特别有趣，其中更具空气动力的机翼可以提供更高的攀爬速度和更滑的CD（连续下降）。
形波变换多通道脑电图通道选择
本文提出了一种基于EEG形波变换的EEG通道选择方法，旨在减少受试者的设置时间和不便，并提高脑机接口（BCI）的应用性能。具体而言，该方法通过同时解决关于EEG形波学习、超平面学习和EEG通道权重学习的嵌入逻辑损失最小化问题来选择前k个EEG通道。特别地，为了学习有区别的EEG形波来加权每个EEG通道对逻辑损失的贡献，在此过程中还最小化EEG形波相似性。此外，本文采用梯度下降策略来解决非凸优化问题，最终得到称为StEEGCS的算法。结果，与所有EEG通道相比，使用StEEGCS选择的EEG通道的分类准确率有所提高，并且分类时间消耗也减少了。此外，在几个真实世界 EEG 数据集上与几种最先进的 EEG 通道选择方法的比较也证明了 StEEGCS 的有效性和优越性。
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件.................................................. ... 14 6.2 车辆牵引和引导系统.................... ... . ... ... . ...
TL-3 F 形临时支架的开发...
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