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探索交替磁性 MnTe 的电子能带结构
在本研究中，我们利用偏振相关角分辨光电子能谱 (ARPES) 研究了六方 MnTe (0001) 块体单晶的电子能带结构。样品通过混合化学计量量的细粉 Mn 和 Te 来制备，并在 10 -5 pa 的真空石英安瓿中密封。我们通过固相反应法生长 MnTe 单晶并将其切割成 (0001) 面。为了获得干净的表面，我们对样品进行了溅射和退火。我们使用 2kV 的束流能量进行溅射，退火温度为 330 摄氏度。通过反复的溅射和退火循环，我们最终得到了干净的表面。通过俄歇电子能谱检查表面的杂质，并通过尖锐的六方低能电子衍射 (LEED) 斑点确认了长程有序。偏振相关 ARPES 实验是在配备 ASTRAIOS 电子分析仪的 HiSOR BL-9A 上进行的。我们将光子能量设置为 40 eV，温度设置为 200K。入射光的偏振方向由波荡器磁铁配置控制。
室友成功计划 – 第 1 部分
清洁 我很邋遢，所以我不介意房间乱糟糟的。 我喜欢干净的房间，也不介意打扫它。 我喜欢干净的房间，而且我希望室友打扫他们那一份。 我不喜欢打扫，会尽可能拖延。 我不介意作为一个团体帮忙购买清洁用品等。 我宁愿我们都有自己的清洁用品等... 我经常洗衣服。我不喜欢衣服堆积如山。 当我真的没有其他衣服可穿或衣服有异味时，我才会洗衣服。 我自己购买洗衣皂和洗衣用品，也不介意与他人分享。 我宁愿每个人都有自己的洗衣用品。 访客和客人 我宁愿你的朋友/另一半不要每天都来访。 我喜欢经常邀请朋友/另一半来家里做客。 我希望期末考试周期间我们的房间“不接待客人”。 如果你打算邀请朋友来家里做客，我希望你能和他们在一起，而不是一个人留在房间里。 我希望你能提前告诉我有客人要来。 我希望客人在过夜前提前一天通知我。 我不在乎谁住在我们的房间里。你不必问，我也不会问你。 如果我需要学习时间、安静的空间，或者我感觉不舒服，我希望你的客人另找地方休息。
医疗和疫苗冰箱使用说明书
• 清洁橱柜内部之前，请将产品取出并移至合适位置。 • 请勿使用任何腐蚀性或研磨性清洁剂。 • 切勿使用水管或高压喷射器进行清洁。 • 请勿使用尖锐或尖锐的物体进行清洁。 • 用干净的湿布或中性清洁剂清洁设备的内部和外部。 • 用干布擦干所有表面。
美国DOE氢计划和国家清洁...
参考：1。nrel MDHD分析； 2。分析NREL的生物燃料途径； 3。基于H2@scale的Synfuels分析； 4。钢和氨的需求估计基于DOE工业脱碳路线图和H2@量表。甲醇要求基于IREA和IEA估计值； 5。初步分析，NREL 100％干净的网格研究； 6。DOE太阳期货研究； 7。普林斯顿净零美国研究
Webinar-National-Hydrate-Strategy Interperency-Collaboration ...
参考：1。nrel MDHD分析； 2。分析NREL的生物燃料途径； 3。基于H2@scale的Synfuels分析； 4。钢和氨的需求估计基于DOE工业脱碳路线图和H2@量表。甲醇要求基于IREA和IEA估计值； 5。初步分析，NREL 100％干净的网格研究； 6。DOE太阳期货研究； 7。普林斯顿净零美国研究
空气冷却单元：低估的卫生风险
微生物可以在几天内在蒸发器线圈上建立任何类型的微生物。该生物膜降低了单位的冷却能力，并缩小了单个板条之间的距离。这导致能源消耗增加。此外，所有微生物均由整个生产区域的空气流分布。细菌，酵母和霉菌影响产品，包装和机械。最初干净的区域越来越受污染。
USDA/NCDA&CS 肉类设施指南...
1. 操作流程 产品在工厂内移动或流动的方向和方式是一个重要但经常被忽视的考虑因素，它可能对卫生和成品安全产生巨大影响。从产品流动的角度来看，所有生肉和家禽产品都应被视为可能受到微生物污染，并应进行相应处理。正在加工的产品应从污染风险最高的区域逐渐流向污染风险最低的区域，中间过程旨在尽可能去除或以其他方式减少污染物。空气和人的流动应该正好相反，从最干净的区域逐渐流向不太干净的区域。在设计产品流程时，请考虑以下几点： * 将产品从生产品区域移动到最终熟产品区域，以系统地降低沿途污染的风险。 * 放置垃圾箱和容器，使其不会造成产品污染的风险。 * 选择足够大的房间，以便安装所有必要的设备，并留有空间进行安装和检查。 * 定位人员通道，为产品、工作区域和生产设备提供最大的空间。
使用基于扩散的生成模型
最近，基于条件分数的扩散模型在监督语音增强领域引起了人们的关注，从而产生了最新的性能。但是，这些方法在普遍到看不见的条件时可能会面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种以无监督方式运行的替代方法，利用了扩散模型的生成力量。具体来说，在训练阶段，使用基于得分的扩散模型在短期傅立叶变换（STFT）域中学习了清晰的语音，从而使其无条件地从高斯噪声中产生干净的语音。然后，我们通过与语音信号推理的噪声模型相结合，开发了一种后验采样方法来增强语音的增强。通过迭代期望最大化（EM）方法同时学习噪声参数以及干净的语音估计。据我们所知，这是探索基于扩散的生成模型的第一部作品，用于无监督语音增强，与最近的变异自动编码器（VAE）基于无监督的方法和一种最先进的基于扩散的基于扩散的超级访问方法相比，这表明了有希望的恢复。因此，它在无监督的语音增强中为未来的研究打开了一个新的方向。