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World File Search System无序
随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
高性能锂离子电池的无序材料
无序材料（DMS）已成为锂离子电池（LIBS）的进步方面的有前途的材料。它们无序的开放结构是有导电的，可促进锂离子储存。dms还具有可与Li +相互作用的大量缺陷，从而进一步增强了其在LIB中的电化学性能。然而，揭示了基于DM的LIB的优质电化学特性的结构起源仍然是一个挑战。在本文中，我们回顾了开发基于DM的LIB的成分的最新进展，例如阳极，阴极，涂料层和固态电解质。我们概述了准备和表征DM的主要方法，同时还描述了DM合成所涉及的机制。本评论文章还涉及DMS的结构特性与其电化学性能之间的相关性。此外，我们阐明了基于DM的Libs的发展中的挑战和未来观点。我们概述了DMS在增强LIB性能而不是结晶的功能方面的关键优势，从而通过量身定制的DM开发为开发出色的LIB提供了见解。
界面破裂：热效应和材料无序
亲爱的读者，您即将阅读的手稿将提到蜘蛛网、神经受体和恒星表面温度等内容。如果您期待的是一篇关于破裂物理学的论文，请不要担心。您确实在阅读。然而，开始一个混乱的开始似乎是相当合适的。毕竟，如果不是一种无序形式，骨折又是什么呢？撰写博士论文本身就是一个过程，就像生活中的许多事情一样，它包含相当多的无序性。学习和研究（就我现在被允许说的而言）是经常受到间歇性进展影响的活动。知识的进程必然会受到各种障碍的阻碍，这些障碍要么是需要阐明的有趣观点，要么是需要忍受或绕过的恼人挫折。当这些障碍最终被克服时，人们的推理就会产生一些有益的结论。大脑在这件事情上的作用，或者我应该直截了当地说是思考，很可能是探索足够多的可能的心理路径，希望这些路径不是完全随机选择的，但肯定不是完全预先减轻的，这样困难就可以被克服。与本论文的主题，即无序如何影响物质的破裂，一个不那么微妙的类比，我们学习道路上的异质（淬灭）障碍可能部分地被我们思维的（热）无序所克服。虽然我在这里试图说明本文件不是一条长而静的河流的产出，但我希望你会发现它本身足够有序，可以令人愉快地阅读。本稿主要由不同的研究文章组成，其中一些文章现已出版，而其他文章要么正在经历科学出版的混乱过程，要么正在等待首次提交。在这些文章之间，您会发现一些其他元素，这些元素最好只存在于本论文报告中。由于我所介绍的工作是由斯特拉斯堡大学和奥斯陆大学（以及其他参与者）合作完成的，因此您会发现所有要点都用英语处理，一些中间摘要也翻译成法语。为了完整说明，此设置写在挪威语 1 上。在进入本文摘要和第一章，进而进入一些实际的断裂动力学之前，我想感谢直接或间接参与该项目并帮助我实现该项目的每一个人。本稿末尾将有一个更正式、更明确、希望几乎详尽的致谢部分。亲爱的读者，祝您阅读愉快。
解决 γ‐Ga2O3 中的无序问题
氧化镓是一种超宽带隙 (UWBG) 半导体，有望扩展电力电子、日盲紫外光电探测器、气体传感设备和太阳能电池等领域的功能和应用极限。[1,2] 它已成功应用于一些领域，包括荧光粉和电致发光 (EL) 设备、[3] 日盲光电探测器、[4,5] 光催化 [6] 和电力电子。[7,8] Ga 2 O 3 与许多其他多态氧化物体系（如 Al 2 O 3 、In 2 O 3 和 Sb 2 O 3 ）相似，除了热力学稳定的单晶 β 相（C 2/ m）之外，至少还存在四个相。这些相包括菱面体 α -Ga 2 O 3 ( 3 ) R c 、立方 γ -Ga 2 O 3 ( 3 ) Fd m 、正交 ε / κ -Ga 2 O 3 ( Pna 2 1 ) 和立方 δ -Ga 2 O 3 ( 3) Ia 相。需要注意的是，δ 相的存在仍有待讨论，有人认为它可能是由 β 相和 ε / κ 相混合形成的。[9]
无序数据集：社会技术错位......
人工智能 (AI) 在行为健康领域的应用引起了人们对使用机器学习 (ML) 技术识别人们个人数据模式的兴趣，目的是检测甚至预测抑郁症、躁郁症和精神分裂症等疾病。本文通过对三个自然语言处理 (NLP) 训练数据集的情境分析，研究了人工智能介导的行为健康背后的数据科学实践和设计叙述。通过将数据集视为与特定社会世界、话语和基础设施安排密不可分的社会技术系统，我们发现数据集构建和基准测试的技术项目（行为健康领域人工智能研究的当前重点）与行为健康的社会复杂性之间存在一些不一致。我们的研究通过阐明无序数据集的敏感概念，为日益增长的人工智能系统关键 CSCW 文献做出了贡献，该概念旨在有效地扰乱行为健康领域中人工智能/机器学习应用的主导逻辑，并支持研究人员和设计师反思他们在这个新兴且敏感的设计领域中的角色和责任。
无序的时间 - 迈向定量现象学
12.00 - 12.30，Anna Sterna Poznan医学科学大学，波兰边缘线，是对暂时性的干扰。 基于证据的现象学角度12.30 - 13.00 AnastazjaszułaPoznan医学科学大学，波兰桥接现象学和定量研究：实践中时间经验（TATE）在实践中的转诊评估（TATE）在实践中13.00 - 14.30午餐时间14.30午餐时间14.30 - 15.00 Moriz Moriz stang stang stang ochteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ochnii ofteries ochnii ochnii ofteries ochnii ochnii ofteries fien fien fien。12.00 - 12.30，Anna Sterna Poznan医学科学大学，波兰边缘线，是对暂时性的干扰。基于证据的现象学角度12.30 - 13.00 AnastazjaszułaPoznan医学科学大学，波兰桥接现象学和定量研究：实践中时间经验（TATE）在实践中的转诊评估（TATE）在实践中13.00 - 14.30午餐时间14.30午餐时间14.30 - 15.00 Moriz Moriz stang stang stang ochteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ofteries ochnii ofteries ochnii ochnii ofteries ochnii ochnii ofteries fien fien fien。
有缺陷和无序材料中的热传输
随着热科学的最新进展，例如开发新的理论和实验技术，并发现了新的运输机制，这有助于重新审视振动热传导的基本原理，以制定更新的和知识的物理理解。模拟和建模方法的成熟度的越来越多，激发了利用这些技术来通过数字工程和多规模的电子热模型来快速改善和开发技术的愿望。考虑到这一愿景，这篇综述试图通过关注子领域之间通常未解决的关系来建立对热运输的整体理解，这对于多尺度建模方法至关重要。例如，我们概述了模式（计算）和光谱（分析）模型之间的关系。我们根据扰动方法和经典的基于透射率的模型将热边界电阻模型与热边界电阻模型相关联。我们讨论了晶格动力学与分子动力学方法之间的关系，以及最近出现的两通道传输框架，并连接了晶体样和无定形的热传导。在整个过程中，我们讨论了建模实验数据的最佳实践，并概述了这些模型如何指导材料级别和系统级设计。
基于内在无序区域的 SARS-CoV-2 药物发现
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 是 SARS-CoV-1 的近亲，它导致了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19)，截至本文撰写时，该病已蔓延至全球 1990 多万人。在这项工作中，我们旨在通过相互作用建模和统计方法发现能够抑制 SARS-CoV- 2 的药物。目前，许多药物发现方法遵循典型的蛋白质结构-功能范式，设计药物以结合固定的三维结构。然而，近年来，这种方法未能解决耐药性问题，并限制了可能的药物靶点和候选药物的范围。出于这些原因，我们转而专注于靶向缺乏稳定结构的蛋白质区域，称为内在无序区域 (IDR)。此类区域对于导致各种病毒毒性的众多生物途径至关重要。在这项工作中，我们发现了 11 种针对 IDR 的新型 SARS-CoV-2 候选药物，并为 IDR 参与病毒过程（例如酶促肽裂解）提供了进一步的证据，同时证明了我们独特的对接方法的有效性。
“无序系统中的最新发展”摘要
摘要：无序系统统计力学中最多面的区域之一是自旋玻璃。经典的自旋玻璃模型，例如Sherrington-Kirkpatrick（SK）的最初引入了一些金属合金的异常磁性特性，其中具有竞争性的铁磁相互作用和抗铁磁相互作用，其中，该组件原子的磁链在常规模式中不排列。 此类模型中的旋转配置表现出挫败感和/或新兴的分层组织。 从数学角度来看，诸如SK模型之类的平均场自旋眼镜触发了众所周知的概率理论子场。 物理学家预测的许多结构都可以转变为数学技术。 这与对旋转玻璃物理学的命运有关的研究与例如。 横向场。 自1990年代以来，这一直是物理界不断兴趣的话题。 数学研究最近仅在最近才掌握了这个领域。 在我的讲座中，我将介绍该领域，概述一些结果以及背后的技术。最初引入了一些金属合金的异常磁性特性，其中具有竞争性的铁磁相互作用和抗铁磁相互作用，其中，该组件原子的磁链在常规模式中不排列。此类模型中的旋转配置表现出挫败感和/或新兴的分层组织。从数学角度来看，诸如SK模型之类的平均场自旋眼镜触发了众所周知的概率理论子场。物理学家预测的许多结构都可以转变为数学技术。这与对旋转玻璃物理学的命运有关的研究与例如。横向场。自1990年代以来，这一直是物理界不断兴趣的话题。数学研究最近仅在最近才掌握了这个领域。在我的讲座中，我将介绍该领域，概述一些结果以及背后的技术。
