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关于研讨会:ANRF-SERB 赞助的为期六天的“用于医疗保健和国防应用的先进材料的制造和表征”研讨会计划于 2024 年 11 月 18 日至 23 日举行。医疗保健中使用的材料需要一些独特的性能,由这些材料制成的组件具有复杂的形状和尺寸。对于国防应用,广泛使用机械加工困难的复合材料和合金。因此,本次研讨会重点关注这两种应用所需的这些材料的制造工艺和最新表征技术。本次研讨会将详细介绍生物材料、形状记忆合金、智能材料、多功能级材料等材料的进展,以及使用这些材料制造现实产品的最新趋势。制造产品所需的工艺,例如 3D 和 4D 打印技术、通过激光和电子束源的微连接和加工工艺、微电火花加工、微电化学加工等。
使用具有Strutinsky-Intolal壳和配对校正的四阶延长的托马斯 - 弗米方法和配对校正,我们将中子恒星与BSK31的内在外壳计算出功能的功能,其配对具有两个术语:(i)在同质核问题上对同质核效应的结果(均具有更高的核化效应)(i)对中等效应的术语(i),并且是在核问题上的效果(功能; (ii)一个经验术语取决于密度梯度,这允许对核质量的出色拟合。质子和中子配对都考虑在BCS理论中,而后者则在局部密度近似中。我们发现,在考虑中子配对的整个密度范围内,质子数Z的平衡值保持40。新的状态方程和组成与我们先前首选的功能BSK24非常相似。但是,预测的中子配对场完全不同。特别是发现簇对中子超级流体不可渗透。对中子超级流体动力学的含义进行了讨论。由于新配对更现实,因此功能性BSK31更适合研究中子星形壳中的中子超级流动性。
生成模型(例如Di usion模型)在近年来已取得了显着的进步,从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里,探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明,生成的图像类似于实验图像,并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性,将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图(SISR)方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像,改进了重建图像的重建质量和空间分辨率,从而展示了分解模型图像产生的潜力,以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后,该管道公开可用,可在线运行和用户友好,以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献,并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
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最近几十年,这两个替代性环境市场一直在迅速扩展,也广泛用于自然保护目的。因此,他们也可以激发促生物多样性的行动。尽管如此,最近出现了对现有信贷/抵消工具的严厉批评。科学影响评估表明,在目前的形式中,许多人提供了“热空气”,而不是其他环境保护:它们并不能保护真正受到威胁的事物,也没有补贴没有信贷的新环境资产。通过提供减轻行动的幻觉感,一种不真正可信的信用显然会使情况变得更糟 - 假装解决环境危机,但实际上未能产生积极的差异。信用或偏移可能在最坏的情况下成为烟雾和镜子的复杂工具,以照常证明业务是合理的。
深索特恢复的图像的全范围。Zeiss DeepScout在大型FOV量中可以在各地提供高分辨率。在低分辨率下捕获一个较大的视野,并针对一个小区域。高分辨率扫描目标。 使用DeepScout以高分辨率恢复全卷。 现在,您可以以所需的分辨率检查整个样本,以识别,量化甚至分割样本多个区域的缺陷。高分辨率扫描目标。使用DeepScout以高分辨率恢复全卷。现在,您可以以所需的分辨率检查整个样本,以识别,量化甚至分割样本多个区域的缺陷。
图 3. A) 松香油的参考光谱(红色,顶部)及其库匹配(绿色,底部);B) 两个位置的图像,有明显不一致之处;C) 化学图表示收集的光谱与松香油的参考光谱之间的相似性。(红色高相关性和蓝色低相关性)
由于其出色的物理,化学和电化学特性,热解碳已成为各种技术应用的有前途的材料[1]。热解碳可以通过在受控条件下在高温和惰性气氛中的受控条件下的聚合物碳前体进行热解。通过调整热解条件,碳原子的杂交以及衍生碳的物理化学特性可以量身定制。尽管一些研究人员试图以原子量规模研究石墨化过程,但全面的理解仍然难以捉摸。透射电子显微镜(TEM)非常适合研究纳米级热处理过程中聚合物薄膜的石墨化[2]。的确,TEM提供了原位分析能力的优势,这些功能可以揭示热解过程中热解碳的纳米结构。但是,聚合物薄膜样品的制备仍然是一个挑战。这项工作介绍了通过两光子聚合物化(2pp)3D打印技术的基于mems的TEM加热芯片(密集溶剂)上悬浮的聚合物薄膜结构的微结构[3]。我们还报告了原位研究的结果,用于追踪热解碳的石墨化。