摘要“起源”太空望远镜(Origins)是美国国家航空航天局(NASA)为准备美国2020年天文学和天体物理学十年调查而选定的四个科学和技术定义研究之一。起源将追溯人类起源的历史,从尘埃和重元素永久改变宇宙景观到现在的生活。它旨在回答三个主要的科学问题:星系如何形成恒星、形成金属以及如何通过再电离生长其中心的超大质量黑洞?在行星形成过程中,宜居性条件是如何发展的?围绕 M 矮星运行的行星是否支持生命?起源在中远红外波长下运行,波长范围从 ~ 2.8 μ m 到 588 μ m,由于其冷(~ 4.5 K)孔径和最先进的仪器,其灵敏度比之前的远红外任务高 1000 倍以上。
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像: (a) 栅极区域截面; (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像; (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像; (d) 在漏极形成的痕迹; (e) 如图 (d) 所示,轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
图 2 测量的铁的电阻率和相应的样品温度,a) 0° 倾斜和 b) 70° 倾斜时暴露于电子束,作为加速电压、束电流和停留时间的函数。数据点根据束电流按形状分组,浅色表示停留时间为 1ms,深色表示停留时间为 1µs。
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步,一种新方法已经出现,该方法涉及将人脑建模为图结构模式,其中不同的大脑区域表示为节点,这些区域之间的功能关系表示为边。此外,图神经网络(GNN)在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而,缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中,我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后,我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究,我们概述了代表性方法和常用数据集,以及它们的实现来源。最后,我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
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