XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对称轴
CIRA(EXT) 022 - NPL 出版物
麦克风安装在扬声器前面，这样声音就沿着它们的圆柱对称轴入射。扬声器由一系列频率的正弦信号驱动，以产生大约 74 dB 的声压级，麦克风输出在 Norsonics 830 实时分析仪上测量。在测量过程中，麦克风被交换以消除声场或前置放大器和分析仪输入通道增益的任何差异。应用了校正来解释 WSI 麦克风和 WS2 麦克风之间前置放大器的不同电负载。使用正弦信号而不是粉红噪声来避免由于两个麦克风在目标频率下的频率响应非常不同而导致的任何错误。
TIP4P/2005和SPC/FW水模型的准确性
表1：用于每个水模型的力场参数。Lennard-Jones位点位于氧原子上，参数为σ和ϵ。氧和氢的电荷分别为Q O和Q H。TIP4P/2005 28模型具有四个相互作用位点 - 在三个原子上，以及沿着氢和氧原子之间的对称轴的第四位位置，该位点被称为M位点Q m，距离为M位，距离为M位，距离为负电荷Q和氧气d om
节能惯性驱动器，用于振动机的双频激发
摘要：大规模振动机的电动机的低效率和过多的电动机用于处理散装材料，这激发了惯性驱动器的新设计。此驱动器由一个电动机和两个同轴不平衡的质量组成，其旋转频率与比率2：1相关。这种方法允许产生具有可变振幅和频率的激发力，这取决于惯性特征和轴旋转频率，并且与不平衡质量的相位差无关。因此，可以更改所得矢量hodograph的对称轴。刺激力的光谱成分高达200 Hz含有较高的谐波，其能量份额比第二谐波含量为25.4％，比第三和更高的谐波相比改善了与单频率振动器相比改善散装物质处理的14.1％。有限元模型用于检查双频驱动器最负载单元的强度容量。它的使用允许实现复杂的运动轨迹，这些运动轨迹在技术上更有效地用于处理媒体的可变参数和筛分屏幕和其他振动机中的能源节省。
![arxiv：2501.01734v1 [cond-mat.supr-con] 2025年1月3日](/simg/2\20903f5adaf0cb2181b38789f5a3a4a92c0ccc14.webp)
arxiv：2501.01734v1 [cond-mat.supr-con] 2025年1月3日
磁耦合：总体考虑一个固体式圆柱体，其围绕其对称轴均匀地旋转，其固定角速度ω均匀地旋转。在零温度下，所有电子形成库珀对，并将其凝结成带电的超氟，该超流体与旋转的，带正电荷的离子晶格相互作用。在离子晶格与带电的超氟凝结物之间的机械摩擦力中，可能会天真地认为，超氟体成分将保持在静态的，非旋转状态，以最大程度地减少其动能。这种行为类似于缺乏局限于非常缓慢旋转容器中的中性超流体的旋转反应。在这里，晶格的旋转诱导带正电荷离子的圆形电流。该电流沿旋转轴产生一个磁场，被带电的超流体视为外部背景场。
对MCM8/9 Helicase Complex>的结构和机械见解
摘要MCM8和MCM9形成了一种功能性解旋酶复合物（MCM8/9），该复合酶在DNA同源重组修复中起着DNA双链断裂的作用。但是，DNA结合/放松的MCM8/9的结构表征尚不清楚。在这里，我们使用冷冻电子显微镜单粒子分析报告了MCM8/9复合物的结构。结构表明，MCM8/9通过三倍的对称轴排列到异己盒中，从而形成一个可容纳DNA的中央通道。MCM8/9的N-最小寡糖/寡核苷酸（OB）结构域的多种特征发夹突出进入中心通道，并放松双链DNA。被HROB激活时，MCM8/9的N层环的结构将其对称性从C3转换为C1，并通过扩展MCM8/9的Trimer界面的构象变化。此外，我们的结构动态分析表明，柔性C-Tier环相对于N层环表现出旋转运动，这是MCM8/9的放松能力所必需的。总而言之，我们的结构和生物化学研究为理解同源重组中MCM8/9解旋酶的DNA解体机制提供了基础。
NASEC 2024小册子
Supernova Remnant Cassiopeia A表现出严重的不对称性，主要是两个大型喷气结构，它们沿相反方向延伸到标称的正向冲击。这些喷气机已通过高度不对称的超新星爆炸来解释。我们使用超新星残留物的三维流体动力模拟来探讨这样的假设，即这种结构可能是由球形超新星与非对称室内媒体（CSM）的相互作用引起的。我们强加了一个轴对称的CSM，其密度区域附近赤道平面和较低密度区域附近的轴对称CSM，这是从恒星和行星星云的观察结果以及近距离二进制系统中风的建模所推断的。我们发现，如果对称轴和一个大约10度离轴的角度之间的CSM对比度的密度对比度超过了临界值，则射流形成是这些模型的强大特征。这些喷气机的长度可以超过CSM密度对比度向前冲击的标称半径的三倍以上，低至3.00。这些喷气机有时会倒塌，跌落到一侧，但迅速再生。将这些模型扩展到较高的数值分辨率会产生相似的演化，但在后期导致更大的喷气机。
数字图像中的镜像对称检测 - SciTePress
对称性是解决数字图像和视频分析与识别各种问题的重要分类特征。镜像对称性可用于分割和分类对象。通过找到的对称轴，可以在图像上确定对称对象的方向。例如，可以在通过分割远程图像中的图像获得的众多对象中确定飞机的对称轮廓及其方向（图 1）。确定图像中对称对象的方法可以在各种设置中解决问题，例如，它们寻找具有轴向或中心、全局或局部对称性的对象（Liu 等人，2010 年）、（Lee 和 Liu，2012 年）、（Widynski 等人，2014 年）。该方法的另一个重要方面是使用图像中对象的初步分割或直接处理图像而无需初步处理。我们考虑确定分割图像的全局轴对称性的问题。假设对物体进行了分割，但这种分割的质量不是很高。图 1 显示了一个例子。在分析通过地球遥感获得的图像时会出现这样的问题。图像尺寸非常大，在没有初步分割的情况下寻找对称物体需要大量的计算时间。根据阈值或使用训练有素的神经网络对源图像进行分割。结果是二进制图像，其中
基于2 ...
摘要 - 对称检测是一种从脑磁共振（MR）图像中提取理想的中型平面（MSP）的方法，可以显着提高脑部疾病的诊断准确性。在本文中，我们提出了一种基于2通道卷积神经网络（CNN）的2D切片中脑MR图像的自动符号检测方法。不同于主要依赖本地图像特征（渐变，边缘等）的现有检测方法为了确定MSP，我们使用基于CNN的模型来实现大脑对称性检测，该检测不需要任何局部特征检测和功能匹配。通过训练以学习大脑图像中的各种基准测试，我们可以进一步使用2通道CNN来评估脑斑块对之间的相似性，这些相似性是根据泊松采样从整个大脑切片中随机提取的。最后，使用评分和排名方案来识别每个输入脑MR SLICE的最佳对称轴。在2166个人工合成脑图像和3064中收集的体内MR图像中评估了我们的方法，其中包括健康和病理病例。实验结果表明，我们的方法在对称性检测中实现了出色的性能。与最先进方法的比较还证明了与以前的竞争对手相比，我们在获得更高准确性方面的有效性和优势。
由于失去感知依赖性运动而引起的旋转
自组装成旋转的凝聚力组是活生物体在较宽的长度尺度上使用的常见策略[1]。在公共中心周围执行圆形轨迹已显示出可以增加对外部扰动的结构，并用于觅食捕食者保护目的的优化[2]。在宏观层面上，例子是鱼类[3]或一群昆虫[4]，在微观水平上，细菌菌落中的涡流形成[5]。人为地，通过使用外部磁场来控制胶体微型机器人[6]和纳米颗粒[7]获得了旋转。通过使用光来局部控制Janus颗粒[8,9]；或通过使用外部电场来进行圆形隔热[10-14]。涡旋形成的大多数机制都涉及内在的粒子手性[15-17]或吸引力的组合，以确保群体形成和颗粒间比对[18]。涡流形成，在该系统中，代理会积极转向人群[12]，具有外部施加的扭矩[19,20]，延迟的景点[21,22]或沉积活性液滴[23]。找到导致可控涡流形成的不同且简单的策略仍然是一个挑战。这可以在开发智能活动材料或自组织的微型机器人的开发中找到非常有趣的应用[6,24 - 29]。视觉类型的感知类型将相互作用限制在有限锥体内，将其作为对称轴和尖端处于粒子位置的邻居。基于视觉概念类型的导航策略对于许多生活系统都是固有的，并且导致了非常丰富的羊群行为，例如聚集，铣削或曲折[30 - 38]。这种有限的相互作用领域对于大多数动物来说都是共同的，这意味着已显示导致丰富的集体行为的非偏置相互作用[32,39 - 42]。受到此类生物系统的启发，最小的微观模型已显示为
在Cu上生长的石墨烯的补充材料结构（...
在1000 K处的参考文献[7]中合成了石墨烯。从表面制备实验室，荷兰获得Cu（111）样品，并以0.1°精度将其表面对齐（111）平面。将样品生长在附着在扫描隧道显微镜（STM）室的样品生长容器中。随后，将样品通过超高真空手提箱转移到正常的X射线立波（XSW）室。将样品保存在10-10 mbar压力范围内。图像1-4（表S2）和图S1-4均在同一样本上测量，并显示了XSW测量。使用单色的AlKαX射线源来评估溅射和退火过程后晶体的清洁度。STM和低能电子差异（LEED）测量表明Cu（111）晶体上的较大梯田。STM。沿Moir´e模式的高对称轴的多个STM图像采集了线条。对于每种情况，通过拟合正弦曲线提取了它们的周期性（P）以及最大值和最小值（∆ D）之间的明显高度差异。p和∆ d是通过沿着每个moir'e模式的高对称方向进行三条线扫描的平均来计算的（图S1-S5）。均方根位移值（RMS-D）是根据假设高度的正弦分布的每个STM Moir´e图像的平均波纹计算得出的。[8]。通过LEED确定铜方向（图这些RMS-D值可以转换为Debye-Waller因子（DWF），并在参考文献中的步骤后进一步转换为相干分数。表S2中总结了结果以及文献[9]的NC-AFM数据，为此，我们使用报告的∆ D以与我们自己的STM数据相同的方式来计算RMS-D和相干分数。s6），我们能够为图像1-4分配Moir´e和Cu晶格之间的角度，这在表S2中总结了。对于图像5（图S5）无法确定这个角度，因为该样品未获得低能电子差异（LEED）。参考。 [7]提出了与本研究相同的叠氮酮生长程序生长的石墨烯的LEED模式。 LEED数据显示了弧，这些弧以前归因于Cu（111）底物上的石墨烯的多个方向[10]。参考。[7]提出了与本研究相同的叠氮酮生长程序生长的石墨烯的LEED模式。LEED数据显示了弧，这些弧以前归因于Cu（111）底物上的石墨烯的多个方向[10]。