软X射线断层扫描(SXT)可以实现完全水合,低温保存的生物样品的三维(3D)成像,揭示了超微结构的细节,而无需染色,嵌入或切片。传统上仅在同步基因设施上可用,激光驱动的等离子源的最新进展导致了紧凑的软X射线显微镜(例如SXT-100)的发展。SXT-100将成像分辨率降低到54 nm全螺距,在30分钟到两个小时内获得了断层图。SXT-100与落叶显微镜整合在一起,通过桥接荧光和电子显微镜来促进相关工作流,同时保留玻璃化样品的结构完整性。我们通过各种用例演示了SXT-100的功能,包括成像Euglena Gracilis,酿酒酵母酵母细胞和哺乳动物细胞中的纳米颗粒。相对较短的断层图采集时间,软X射线断层扫描的几乎没有破坏性的性质以及其定量成像功能强调了其作为高级生物成像的强大工具的潜力。未来的发展有望增强吞吐量和更深入的整合,并与新兴的相关成像方式以及包括组织在内的各种样本类型。
Results: The independent factors for differentiating lung cancers from benign solid pulmonary nodules included diameter, Lung-RADS categorization of diameter, volume, Zeff in arterial phase (Zeff_A), IC in arterial phase (IC_A), NIC in arterial phase (NIC_A), Zeff in venous phase (Zeff_V), IC in venous phase (IC_V), and NIC in venous phase (NIC_V)(全p <0.05)。由直径和NIC_V组成的IC_V,NIC_V和组合模型表现出良好的诊断性能,AUC为0.891、0.888和0.893,它们优于直径,直径,直径,体积,体积,Zeff_a和Zeff_A和Zeff_V(Zeff_A和Zeff_V(所有p <0.001))的直径分类。IC_V,NIC_V和组合模型的灵敏度高于IC_A和NIC_A的灵敏度(全部p <0.001)。与IC_V(P = 0.869)或NIC_V(P = 0.633)相比,组合模型没有增加AUC。
3拜占庭的断层:拜占庭故障是指问题是在陆军将军之间就攻击还是撤退建立共识,每个将军都不直接与其他将军联系。将军需要就达成共识的机制达成共识。这通常是通过同意有利于多数的算法来完成的,但也必须确保没有叛徒可能会危害共识。拜占庭式容错是解决方案或系统的特征,该解决方案或系统可容忍类似于拜占庭断层的问题。在区块链,POW,POS和PBFT中是BFT的方法,但即使少数节点存在恶意行为,PBFT的目的也是要达到的。
研究区域的岩石主要在SɵkineTerrane(SɵKinia)中,这是一种古生代到中生代岛弧,在最新的三叠纪到早期的侏罗纪,然后在中间侏罗纪的北美占领之前变形。最新的三叠纪至早期的侏罗纪褶皱与岩浆和沉积的裂缝相同,至少跨度为30 m.y。(图1)。这种畸形在整个哥伦比亚西北部的哥伦比亚西北部记录下来,已被归结为育空 - 塔纳纳和sɵkineTerranes之间的碰撞(Nelson等,2022)。随后在北美祖先的地面上,由地图区域的北部侏罗纪褶皱带记录了,其中包括两个区域北倾式推力,鲑鱼国王鲑鱼和Kehlechoa断层。在国王鲑鱼断层的悬挂墙中是Cache Creek Terrane的岩石,它代表了上部细分区域蛇片,Mafim and BimodalPrimiɵve-coceanic Arc的连续相连,海洋岛屿型基板,以及schiairizza,schiairizza,2012年;白马槽的单位,它代表了最新的三叠纪至侏罗纪早期的同步重叠组合。向南稍稍稍微向南,白马虽然在Kehlechoa断层的悬挂墙中的单位在结构上与SɵKinia并列。
摘要 - 支队是表面衍生的流体和岩石之间相互作用的特权区域,可能导致矿石沉积。然而,脱离的流体动力和特定的表面衍生液体达到地壳深度的方式仍然神秘。当由合成的花岗岩埋入引起的加热会增加流体的浮力,从而阻碍了它们的下降时,这个问题更加令人困惑。在这里,执行了2D水热数值模型。几何形状包括悬挂墙中的脱离和次要正常断层。灵敏度测试,以评估地形梯度,合成岩浆活性以及脱离与地壳之间的深度依赖性渗透性对比的影响。几个流动指示器,随着时间的流逝集成并与粒子跟踪结合,使我们能够突出流体循环的主要控制。我们的研究表明,表面衍生的流体在脱离区域中的内化可以通过深度的热源(例如同步型pluton)的存在来增强。次要断层是表面衍生的流体的主要渗透路径,使脱离脱离。这些断层之间已经发现了羽状热异常。岩浆入侵的动态渗透率,取决于亚果的温度,在空间和时间上重现了南部Armorican Variscan域中铀矿化的概念模型,该模型被用作示例。
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中,两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示,但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反,断层扫描技术在高度方向上实现了真正的几何分辨能力,并为许多应用和反演问题带来了新的可能性。即使是由重叠和缩短效应引起的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理来解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念,并讨论了由有限数量的飞行轨迹引起的限制。我们提出了一种减少与成像位置的不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性的方法。最后,我们解决了极化机载 SAR 层析成像的实验要求,并展示了使用德国航空航天中心的实验 SAR(E-SAR)在德国上法芬霍芬附近试验场的 L 波段获取的多基线数据集的实验结果。
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中,两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示,但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反,断层扫描技术在高度方向上实现了真正的几何分辨能力,并为许多应用和反演问题带来了新的可能性。即使是由重叠和缩短效应引起的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理来解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念,并讨论了由有限数量的飞行轨迹引起的限制。我们提出了一种减少与成像位置的不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性的方法。最后,我们解决了极化机载 SAR 层析成像的实验要求,并展示了使用德国航空航天中心的实验 SAR(E-SAR)在德国上法芬霍芬附近试验场的 L 波段获取的多基线数据集的实验结果。
摘要。本文介绍了机器学习技术的新颖使用,以识别分散能源系统领域内可再生微电网中的故障。该研究研究了机器学习模型在识别动态和可变微电网环境中异常的有效性。它利用一个综合数据集,其中包括太阳能,风能和水力发电,能源存储状态和故障指示器等参数。调查表明,与常规的基于规则的方法相比,在识别故障的识别优势方面具有94%的精度,这表明了机器学习的优越性,该方法的准确率为80%。精确度和召回措施强调了机器学习模型的均衡性能,降低了误报和假否定性,并保证了精确的问题检测。断层对微电网效率的影响大大降低,在断层情况下仅记录了2%,这表明模型维持有效的能量供应的能力。一项比较研究表明,与常规技术相比,准确性提高了14%,强调了自适应和数据驱动方法在识别复杂的断层模式方面的益处。灵敏度研究验证了机器学习模型的弹性,证明了它们适应不同设置的能力。模型的实际应用通过模拟
2023 年 4 月 2 日 — 注:地质单元由 Parsons ES 于 1995 年绘制。航拍照片日期:1998 年。CS-D。CS-16。地质单元。断层带。上 Glen Rose 层。