XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System层以
UMF 设备 – 原子层沉积系统
原子层沉积 (ALD) 是一种基于气相化学过程顺序使用的薄膜沉积技术。大多数 ALD 反应使用两种化学物质，通常称为前体。这些前体以顺序、自限的方式一次一个地与材料表面发生反应。通过反复暴露于不同的前体，薄膜会缓慢沉积。ALD 被认为是一种用于生产非常薄的保形膜的沉积方法，可以在原子级控制膜的厚度和成分。ALD 是制造半导体器件的关键工艺，也是可用于合成纳米材料的工具集的一部分。
碘插层 HfS2 的激子发光
1 华沙大学物理学院实验物理研究所，ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa，波兰 2 弗罗茨瓦夫理工大学技术基础问题学院半导体材料工程系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27, 50-370 Wrocław，波兰 3 华沙大学化学学院电化学实验室，ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa，波兰 4 北京航空航天大学微电子学院合肥创新研究院，合肥 230013，中国 5 巴塞罗那地球科学中心 (GEO3BCN)，CSIC，Llu ıs Sol ei Sabar ıs sn，加泰罗尼亚，08028 巴塞罗那，西班牙 6 弗罗茨瓦夫理工大学实验物理系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27，50-370 弗罗茨瓦夫，波兰
最近的微层形成和ITS- IT-ITS-IN- ...
抽象的新型药物输送系统是一种新型药物输送的方法，可解决传统药物输送系统的局限性。我国拥有阿育吠陀的庞大知识基础，其潜力仅在近年来才实现。然而，用于对患者进行草药的药物输送系统是传统且过时的，导致药物疗效降低。如果新型药物输送技术是在草药中应用的，则可能有助于提高功效并降低各种草药化合物和草药的副作用。这是将新型药物输送方法纳入草药中的基本思想。因此，重要的是将新颖的药物输送系统和印度阿育吠陀药物整合起来以对抗更严重的疾病。关键字：微球，受控释放，新型药物输送，草药药物。简介草药配方是具有各种优势的新型药物输送系统之一，包括增加药物溶解度，提高溶解速率，生物利用度等。本文的目的是检查微球对草药治疗某些疾病的影响。草药制剂是一种剂型，其中各种草药的掺入用于诊断，治疗和减轻各种生活方式疾病的指定数量中。自然健康的秘密是基于阿育吠陀定律和植物医学的标准化，这些植物医学在大论文中得到了很好的证明。谁也指出，不适当使用草药制剂是通过对草药进行治疗（例如提取，蒸馏，表达，分馏，纯化，浓度或发酵）进行处理来制备的。这些植物医学是在最卫生的条件下处理的，并以各种形式使用，例如片剂，胶囊和口服液体，这些液体被分配为以真空密封包装的不同数量。在传统知识系统中，在现代医学时代之前的各个社会中多代的草药。现在，开发生物医学系统的一天会鼓励使用与各种副作用相关的现代药物，并且各种合成药物的升级成本也是对传统医学系统的重新兴趣的原因。
在变化的热层中未来的气候变化...
（Qian＆Solomon，2011）C K Q，Co 2 -o碰撞停用率为1的平均350 km和450 km值B结果B结果。5×10 - 12或3。0×10 - 12 cm 3 S - 1
mlsea：可发现的机器学习的语义层
摘要。随着机器学习（ML）场的迅速发展，ML管道的数量，复杂性和组件不断增长。在线平台（例如OpenML，Kaggle）旨在收集和传播ML实验。但是，可用知识的分散，每个平台代表ML过程的不同组成部分或相互区域的组件，但以不同的方式。为了解决这个问题，我们利用语义Web技术来建模和集成ML数据集，实验，软件和科学作品纳入MLSEA，这是一种资源：（i）MLSO，一种模拟ML数据集，管道和实现的本体论； （ii）MLST，分类法，其中包含ML知识的收集为受控词汇； （iii）MLSEA-kg，一个RDF图，其中包含来自不同来源的ML数据集，管道，实现和科学作品。MLSEA为改善ML管道的搜索，解释性和可重复性铺平了道路。
多层超导与层间配对的分解
我们证明，与层间配对的多层超导性可以自然分解为一系列弱耦合的双层和三层超导块，以最大程度地减少其总自由能。我们的工作是由层间配对的最新提案，这是由层间互相交换在双层和三层镍超导体中的近半填充D Z 2轨道的相互作用所引起的。我们探讨了层间配对超导性的一般特性，并对有效的多层模型进行系统的Ginzburg-Landau分析。对于实际材料，我们的结果意味着强大的超导级参数调制和沿Z轴（垂直于层）的短相干长度。这揭示了多层超导与中间配对的独特特征，并为将来的实验和理论研究提供了一个基本框架。
Cu的铜金属膜的原子层沉积（...
摘要：基于Zn的金属的激光粉末床融合（LPBF）具有产生定制的可生物降解植入物的突出优势。然而，在Zn激光熔化期间发生了大规模蒸发，因此调节激光能量输入和气体屏蔽条件以消除LPBF过程中蒸发烟雾的负面影响成为一个关键问题。在这项研究中，建立了两个数值模型，以模拟扫描激光与Zn金属之间的相互作用以及屏蔽气流与蒸发烟雾之间的相互作用。第一个模型通过将蒸发对能量，动量和质量的保护作用进行影响，预测了不同激光输入的蒸发率。以蒸发速率作为输入，第二个模型通过采取气体循环系统的效果，包括几何设计和流量速率，预测了在屏蔽气流的不同条件下蒸发烟雾的消除效果。在涉及足够激光输入和优化的屏蔽气流的情况下，在LPBF过程中，蒸发烟雾有效地从加工室中删除。此外，通过比较纯锌和钛合金的LPBF来讨论表面质量致密性的影响。已建立的数值分析不仅有助于找到基于Zn的金属LPBF的足够激光输入和优化的屏蔽气流，而且还有益于理解LPBF工艺蒸发的影响。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
集成电路和功率器件抗辐射工艺加固技术研究综述
图 11 不同配置层偏压下 CSOI 器件瞬态电流典型曲线 （ a ） 和 CSOI SRAM 电路的单粒子翻转截面变化 （ b ） Fig. 11 Typical transient current curve of CSOI device (a) and single event upset cross-section variation of CSOI SRAM circuit (b) under different configuration layer biases