我们研究了通过定向能量沉积 (DED) 获得的 Fe-Fe 2 Ti 共晶微观结构,其过共晶成分为 Fe-17.6 at.% Ti。实现了低至 200 nm 的超细层状间距,这种特性只能通过吸铸等方法在薄样品中获得。然而,在层间边界 (ILB) 处观察到主要 Fe 2 Ti 相的球状形态,并带有 Fe 相的晕圈。因此,对于给定的 DED 条件,晶体结构在 ILB 上是不连续的。二维和三维分析方法都用于量化微观结构,包括高分辨率同步全息 X 射线计算机断层扫描 (HXCT)。通过相场建模,针对选定的成核场景和从共晶到过共晶的合金成分,探索了共晶系统在定性对应于激光增材制造条件下的一般行为。虽然模拟提供了有关微观结构形成的宝贵见解,但模拟指出,我们需要进一步加深对增材制造条件下熔化的理解,以便实施合适的成核和/或自由生长模型。模拟还表明,使用精确的共晶合金成分可以防止球状 ILB。
近年来,已经研究了经常患病儿童的免疫学状况的特征。频繁和反复的呼吸道感染有助于身体的敏感,免疫反应性的降低,代偿性和适应性机制的破坏,有助于呼吸道的慢性炎症过程的发展,最终导致儿童的身体和神经学的影响[7,8]的细胞范围。大多数CBD揭示了血细胞。在免疫功能低下的儿童中,最常记录局部特异性和非特异性耐药性的变化(吞噬作用降低,补体水平,溶菌酶,分泌LGA2,LGA1,LGA1,IgM,IgG)
对产品可能应用领域的任何说明仅应展示这些产品的潜力,但任何此类描述均不构成任何形式的承诺。无论三菱化学先进材料对任何产品进行过何种测试,三菱化学先进材料都不具备评估其材料或产品是否适用于客户制造或提供的特定应用或产品的专业知识。最合适的塑料材料的选择取决于可用的耐化学性数据和实践经验,但通常需要在实际使用条件下(正确的化学品、浓度、温度和接触时间以及其他条件)对成品塑料部件进行初步测试,以评估其是否最终适用于给定的应用。
我们研究了通过定向能量沉积 (DED) 获得的 Fe-Fe 2 Ti 共晶微观结构,其过共晶成分为 Fe-17.6 at.% Ti。实现了低至 200 nm 的超细层状间距,这种特性只能通过吸铸等方法在薄样品中获得。然而,在层间边界 (ILB) 处观察到主要 Fe 2 Ti 相的球状形态,并带有 Fe 相的晕圈。对于给定的 DED 条件,晶体结构在 ILB 上是不连续的。二维和三维分析方法都用于量化微观结构,包括高分辨率同步全息 X 射线计算机断层扫描 (HXCT)。通过相场建模探索了在定性对应于激光增材制造条件下共晶系统的一般行为,适用于选定的成核场景和从共晶到过共晶的合金成分。虽然模拟提供了有关微观结构形成的宝贵见解,但模拟指出,我们需要进一步加深对增材制造条件下熔化的理解,以便实施合适的成核和/或自由生长模型。模拟还表明,使用精确的共晶合金成分可以防止球状 ILB。
孕产妇疫苗接种策略最近在第三阶段试验中显示出巨大进展。辉瑞最近报道了一项预先计划的临时分析表明,在预防婴儿一生的前90天,在预防严重的RSV感染时,其预灌注蛋白疫苗的疫苗接种效率为81.8%(95%CI 40.6%至96.3%)。10然而,GSK对另一种预灌注蛋白母体疫苗的试验很早就停止了招募,因为担心接种疫苗的参与者的早产发生率增加。11 12辉瑞试验并未报告与疫苗相关的早产有显着增加,但是疫苗和安慰剂组之间的不平衡不平衡促使专家呼吁进一步评估这种潜在的不利影响。注释的第12条,GSK试验是在低收入和中等收入国家进行的,在低收入国家的基线率大于更高收入环境。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi:Biorxiv Preprint
摘要 - 本文介绍了超维计算(HDC)域中数据的聚类。在先前的工作中,已经提出了一个基于HDC的聚类框架,称为HDCluster。但是,现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量,HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈,我们通过探索编码数据的相似性(称为查询过量向量,分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果,本文提出了四种基于HDC的聚类算法:基于相似性的K-均值,相等的Bin宽度直方图,相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明:(i)与现有的HDCluster相比,我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性,更健壮的性能,更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法,而聚类准确性则高于2%约38%。(ii)即使对于一通聚类,即没有群集高量向量的任何迭代更新,我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。(iii)在八个数据集上,当八分之一的数据集投影到高维空间上时,八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取,当时簇数k的数量很大。
强化学习(RL)通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是,由于昂贵或危险错误的高风险,在实地世界环境中的直接培训(例如自动驾驶或医疗程序)通常是不切实际的。因此,RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是,这种依赖引入了一个关键的挑战,称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略: - 强大的RL优化:我们深入研究了扰动的战略使用,以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性,使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化:进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼(HJB)方程的应用,作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
在强相关系统中,微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如,条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一,并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里,我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维(混合)变体中的条纹形成,其中荷载载流子仅限于一个方向移动,而磁性SU(2)相互作用是二维的。在有限温度下,使用密度矩阵重新归一化组,在没有配对的情况下,我们发现了稳定的垂直条带相,以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度,因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照,可以通过量子模拟器访问,在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性,当考虑纯粹的磁背景时,抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量,其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
毛细作用可用于将各向异性胶体粒子引导到精确位置,并通过使用界面曲率作为施加场来定向它们。我们在实验中展示了这一点,在实验中,界面的形状通过钉扎到不同横截面的垂直柱上而形成。这些界面呈现出明确定义的曲率场,可沿复杂轨迹定向和引导粒子。轨迹和方向由理论模型预测,其中毛细作用力和扭矩与高斯曲率梯度和与曲率主方向的角度偏差有关。界面曲率在尖锐边界附近发散,类似于尖锐导体附近的电场。我们利用这一特性在优选位置诱导迁移和组装,并创建复杂结构。我们还报告了一种排斥相互作用,其中微粒沿曲率梯度轮廓远离平面边界壁。这些现象在微粒子和纳米粒子的定向组装中具有广泛的用途,在制造具有可调机械或电子性能的材料、乳液生产和封装方面有潜在的应用。