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World File Search System导序
SD6804S 说明书
4.FB 过零检测（谷底开通）和副边导通时间检测 在 FB 过零时，功率 MOSFET 开通，而后功率 MOSFET 开通时间达到 COMP 控制的时间，功率 MOSFET 关断，
非共线反铁磁序的复合自旋霍尔电导率
非共线反铁磁体 (AFM) 是一个令人兴奋的新平台，可用于研究本征自旋霍尔效应 (SHE)，这种现象源于材料的能带结构、贝里相位曲率和对外部电场的线性响应。与传统的 SHE 材料相比，非共线反铁磁体的对称性分析不禁止具有 ̂ x、̂ z 极化的非零纵向和平面外自旋电流，并预测电流方向为磁晶格的各向异性。本文报道了在非共线状态下唯一生成的 L1 2 有序反铁磁 PtMn 3 薄膜中的多组分平面外自旋霍尔电导率 𝝈 x xz 、𝝈 y xz 、𝝈 z xz。最大自旋扭矩效率 (𝝃 = JS / J e ≈ 0.3) 明显高于 Pt (𝝃 ≈ 0.1)。此外，非共线状态下的自旋霍尔电导率表现出预测的取向相关各向异性，为具有可选自旋极化的新设备开辟了可能性。这项工作展示了通过磁晶格进行对称性控制作为磁电子系统中定制功能的途径。
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：
注意差距：自动驾驶汽车的逻辑英语，序言和多代理系统
在本文中，我们提出了一个模块化系统，用于代表和推理，并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规（HC）的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆（AV）将在道路上进行交互，尤其是在城市环境中，我们声称应该存在一个可访问，统一的高级计算模型，并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变，不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建：使用逻辑英语编码规则的自然语言接口；序言中规则的内部表示；以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用：逻辑英语被转化为序言（以及一些支持代码）； Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo，我们可以可视化建模规则的效果，并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为，以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后，验证者利用有关潜在违规行为的信息，以确定违规行为是否应处以惩罚，在异常和案件之间进行区分。
“磁感应能带边缘偏移作为 CrPS4 晶体管磁导机制”
在二维反铁磁半导体 CrPS 4 上实现的晶体管表现出大的磁导，这是由于磁场引起的磁状态变化。电导和磁状态耦合的微观机制尚不清楚。我们通过分析决定晶体管行为的参数——载流子迁移率和阈值电压——随温度和磁场的变化来确定它。对于接近尼尔温度 TN 的温度 T ，磁导源于由于施加的磁场导致的迁移率增加，从而降低了自旋涨落引起的无序。当 T << TN 时，变化的是阈值电压，因此在固定栅极电压下增加场会增加积累的电子密度。该现象通过导带边缘偏移来解释，该偏移是通过从头算正确预测的。我们的结果表明，CrPS 4 的能带结构取决于其磁状态，并揭示了一种以前未被发现的磁导机制。
通过乳腺导管内注射将基因递送至小鼠乳腺上皮细胞
小鼠乳腺由导管树组成，导管树内衬上皮细胞，每个乳头顶端都有一个开口。上皮细胞在乳腺功能中起着重要作用，是大多数乳腺肿瘤的起源。将感兴趣的基因引入小鼠乳腺上皮细胞是评估上皮细胞基因功能和生成小鼠乳腺肿瘤模型的关键步骤。这一目标可以通过将携带感兴趣基因的病毒载体注射到小鼠乳腺导管树中来实现。注射的病毒随后感染乳腺上皮细胞，带来感兴趣的基因。病毒载体可以是慢病毒、逆转录病毒、腺病毒或腺病毒相关病毒 (AAV)。这项研究展示了如何通过小鼠乳腺导管内注射病毒载体将感兴趣的基因传递到乳腺上皮细胞中。携带GFP的慢病毒用于显示传递基因的稳定表达，携带Erbb2（HER2/Neu）的逆转录病毒用于显示致癌基因诱导的非典型增生性病变和乳腺肿瘤。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。