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World File Search System深度分布
陷阱深度分布决定余辉动力学
摘要：持续的发光材料在智能信号，抗矛盾和体内成像等各个领域都有应用。但是，缺乏对控制持续发光的确切机制的透彻理解，因此很难开发优化它的方法。在这里，我们提出了一个精确的模型，以描述Znga 2 O 4：Cr 3+的持续发光的各种过程，这是现场的主力材料。已经解决了一组速率方程，并且已经对电荷/放电和热发光测量进行了全局拟合。我们的结果建立了陷阱深度分布和余滴动力学之间的直接联系，并阐明了与Znga 2 O 4：Cr 3+纳米颗粒相关的主要挑战，确定了较低的陷阱概率和光学偏差，这是限制Znga 2 O 4：CR 3+的主要因素，并与大型Margin进行改进。我们的结果强调了准确建模对于未来余辉材料和设备设计的重要性。
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。
利用 SRIM/TRIM 模拟研究钛和氮离子的浓度-深度分布 // 利用 SRIM/TRIM 软件研究钛和氮离子的浓度-深度分布
发布日期：2019年12月12日 |接受日期：2020年7月29日 |出版日期：2021 年 10 月 12 日 Andrea Carolina Pabón-Beltrán 哥伦比亚桑坦德工业大学 Orcid：0000-0003-3877-7678 Felipe Sanabria-Martínez 哥伦比亚材料科学与技术研究人员基金会：dio Vásquez 哥伦比亚桑坦德工业大学 Orcid：0000-0001-6563-0044 José José Barba-Ortega 哥伦比亚哥伦比亚国立大学 哥伦比亚材料科学与技术研究人员基金会 西班牙材料、应用和纳米结构中心 哥伦比亚材料科学与技术研究人员基金会 Orcid：0000-0003-4154-7179 * 研究文章 通讯作者。电子邮件：foristom@gmail.com DOI：https：//doi.org/10.11144/Javerina.iued25.scpt
深度预测的对比度学习-IRIS
深度预测是几种计算机视觉应用程序的核心，例如自动驾驶和机器人技术。通常将其作为回归任务进行表达，其中通过网络层估算深度阀。不幸的是，很少探索深度图上值的分布。因此，本文提出了一个新颖的框架，结合了对比度学习和深度预测，使我们能够更加关注深度分布，从而对整体估计过程进行改进。有意地提出了一个基于窗口的对比学习模块，该模块将特征映射划分为非重叠的窗口，并在每个窗口内构造对比损失。形成和排序正面和负对，然后在代表空间中扩大两者之间的间隙，约束深度分布以适合深度图的特征。对Kitti和NYU数据集的实验证明了我们框架的有效性。
土壤有机碳的深度分布作为土壤质量的标志Alan J. Franzluebbers A USDA - 农业研究服务，1420实验
Depth distribution of soil organic carbon as a signature of soil quality Alan J. Franzluebbers A A USDA – Agricultural Research Service, 1420 Experiment Station Road, Watkinsville GA 30677 USA, Tel: 1-706-769-5631, Fax: 1-706-769-8962, Email alan.franzluebbers@ars.usda.gov Abstract Soil有机物是土壤质量的关键组成部分，它通过提供能源，底物和生物学多样性来支持生物学活动，从而维持许多重要的土壤功能，这会影响聚集（对栖息地空间，氧气供应和预防土壤侵蚀），浸润（对浸出，径流和径流和作物水的摄入量重要）和decositions和Decomposition（重要）（对于刺激性）（重要的是cycomposition）（重要）。缺乏残留覆盖物和土壤暴露于高强度的降雨量导致聚集不佳，植物水的可利用性降低，侵蚀以及沉积的异地影响以及土壤养分损失对接收水体。在美国佐治亚州的土壤调查数据集中，土壤有机碳（SOC）的曲线分布与指数函数密切相匹配（即，在土壤表面最高，并在深度下呈指数下降）。建议，如果可以收集与SOC的配置文件分布相关的足够的生态系统服务数据，那么SOC分层率和各种生态系统服务之间将会建立牢固的关系。简介土壤，水和空气资源是农业系统的基本组成部分。在农业生产与自然资源保护之间达到平衡是实现可持续性的必要步骤。2000; Blanco-Canqui等。2006; Jinbo等。 2007）。2006; Jinbo等。2007）。2007）。土壤质量可以看作是可持续性的指标，因为土壤质量与粮食生产，粮食安全和环境质量（例如，水质，全球变暖和粮食生产中的能源使用）间接相关。土壤质量是一个复杂的主题，涵盖了人类从土壤中获得的许多有价值的服务，以及土壤影响陆地生态系统的许多方式（Doran and Parkin 1994）。达到高土壤质量要求土壤能够在固有的土壤特征和气候条件的限制内执行几个关键的生态系统功能。农业感兴趣的一些关键土壤功能是：•为最佳植物生长提供和循环养分； •接收降雨并储存水以供根利用； •过滤水从土壤中保护地下水质量； •存储SOC以进行营养积累和减轻温室气体排放； •分解有机物和异种生物，以避免对植物和环境的有害暴露。土壤有机物 - 作为能源，底物和生物学多样性的来源 - 是土壤质量的关键属性之一，对许多土壤功能至关重要。SOC分层具有深度的分层，在许多自然生态系统，托管的草原和森林以及环保耕地（Franzluebbers等）中很常见（Franzluebbers等人。Franzluebbers（2002a）描述了一种土壤质量评估方案，该协议将土壤有机物分层的程度与土壤质量或土壤生态系统的功能相关联，该协议通过其与侵蚀控制，水浸润和养分保护的概念关系来运作。土壤表面是至关重要的界面，它接收了大部分肥料和农药施加到农田和牧场上，受到降雨的巨大影响，在地表骨料破坏后可能导致表面密封，并将气体的通量隔离到土壤中。SOC的分层是随着土壤不受耕作（例如，耕作和牧场）不受干扰的时间而发生的，并提供了足够的有机材料（例如，覆盖作物，草皮旋转，多样化的农作物系统）。SOC的分层已经以不同的深度增量计算，从而得出了一些不同的研究结论。例如，No-Tillage（NT）农田的SOC（1.3，0-10 cm / 10-20 cm）的分层率高于阿根廷的传统耕地（CT）农田（1.0）（Quiroga等人（Quiroga等）2009），但在佐治亚州的典型kanhapludult上使用较小的深度增量（在NT和
诉讼程序 - OSTI.GOV
玻璃上 22 层氧化锆/二氧化硅多层的 2.2MeV RBS。光谱和 DataFurnace 拟合（上图）和计算深度分布（下图：为清晰起见，省略了玻璃基板）。DataFurnace 只需要元素名称：在这种情况下，我们提供分子。氧化锆含有一些 Hf。该多层的典型层厚度为 40nm，精度约为 5%。必须正确包含此多层涂层的能量散乱。
诉讼程序 - OSTI.GOV
玻璃上 22 层氧化锆/二氧化硅多层的 2.2MeV RBS。光谱和 DataFurnace 拟合（上图）和计算的深度分布（下图：为清晰起见，省略了玻璃基板）。DataFurnace 只需要元素名称：在这种情况下，我们提供分子。氧化锆含有一些 Hf。该多层的典型层厚度为 40nm，精度约为 5%。必须正确包含此多层涂层的能量散乱。
dme：揭示偏见以获得更好的全身性单眼估计
本文旨在设计具有更好概括能力的单眼深度估计模式。为此，我们进行了定量分析，并发现了两个重要的见解。首先，在长尾分类问题中发现的模拟相关现象也存在于单眼深度估计中，这表明训练数据中深度分布的不平衡分布可能是导致泛化能力有限的原因。第二，深度值的不平衡和长尾分布范围超出了数据集量表，并且在每个单独的图像中也表现出来，进一步表达了单眼深度估计的挑战。通过上述发现，我们提出了距离感知的多专家（DME）深度估计模型。与先前的方法不同地处理不同深度范围的方法不同，DME采用了分歧和诱使哲学，每个专家都负责对特定深度范围内的区域进行深度估计。因此，每个专家看到的深度分布更加统一，并且可以更容易预测。一个像素级路由模块的进一步设计和学会了，以将所有专家的预测缝合到最终的深度图中。实验表明，DME在NYU-DEPTH V2和KITTI上都达到了最先进的性能，并且还可以在看不见的数据集上提供有利的零拍概括能力。
磷端基聚合物对硅的掺杂
半导体技术依赖于通过在半导体基质材料的晶格中控制引入替代杂质（掺杂）来调整基板的电性能的能力，以便调整其电子、光学和/或磁性。1 然而，目前的原位掺杂策略不能轻易扩展到纳米级。随着半导体器件的尺寸缩小到纳米级，半导体内单个原子的标准随机分布变得至关重要，因为均匀掺杂分布的假设不再成立。2,3 目前，科学界正在努力开发一种新技术，以展示纳米级半导体结构的确定性掺杂。传统的掺杂技术主要基于离子注入，即用高能含掺杂剂的离子轰击目标半导体，随后使用高温热处理诱导离子替换晶格中的原子。 1 该技术的主要优势在于可以独立控制半导体主体内的掺杂剂量和杂质原子的深度分布。这种方法已被广泛探索，并已成为微电子领域的主力，因为它可以保证大面积的出色掺杂均匀性。
bjstr.ms.id.008015.pdf
在本文中，基于高浓度下硅硅的分析建模，可用于硅酸盐在高浓度上的分析建模，适用于Boron扩散和二氧化硅的薄膜上的薄膜，这是基于大量微加工（BMM）技术的生物医学应用的设计和制造的先进结果，该硅电容传感器的生物医学传感器的设计和制造。The boron diffusion in silicon for the fabrication of the silicon capacitive sensors for biomedical applications and other Microelectromechanical Systems (MEMS) is a critical process, because the boron diffusion profile depends on the diffusion oxidizing (BBr 3 , B 2 O 3 )/non-oxidizing (BN – Boron Nitride) sources, and furthermore, the subsequent etching速率（因此蚀刻时间）取决于硅体积中硼浓度C的深度分布x，因此对此曲线C（x）的精确模拟允许进行膜设计和制造的准确蚀刻过程。为此，为硼扩散和蚀刻过程提供了分析显式关系，适用于上述情况（BBR 3，B 2 O 3或使用），也适用于非线性扩散方程的一般溶液的一般形式，其溶液的一般形式具有与浓度C的扩散系数D的扩散系数D的扩散系数D的脉冲，以D〜C m（M M）的浓度（m - a - a - a sil difff contection dife contection） c = c（x），也作为反向关系x = x（c），以便于C.