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World File Search System物镜
产品指南2025
JSM-IT810系列领导我们的SEM产品系列，允许以前所未有的轻松启动获得最佳的超高分辨率数据。最佳性能是由JEOL先进技术驱动的，该技术结合了我们的镜头Schottky Plus田间发射电子枪，电子光控制系统-NEO引擎以及我们的SEM Center仪表控制软件。本系列可以配备我们的完全嵌入的JEOL ENEMAL ENEMAL ENGION分散X射线光谱仪（EDS），以获取实时元素信息。此外，没有代码自动化“ NEO ACTION”是内置的，用于自动化图像和EDS分析提供简化且有效的工作流程。选择三种类型的物镜镜头：杂化镜头（HL），超级杂种镜头（SHL）和半透镜（SIL）。shl和sil每个都有两个版本，标准和素数。
混合激发UX的多目标设计优化...
摘要。带有磁桥的混合激发通量转换永久磁铁（HEFSPM）电动机是混合激发通量转换永久磁铁（FSPM）机器的拓扑。尽管其表现出色，例如高扭矩/功率密度，高UX增强/弱化的功能等等，但由于其复杂的结构，它受到了较少的关注。因此，需要进一步研究其最佳设计和性能。本文基于设计灵敏度分析提供了具有磁桥的HEFSPM电动机的多物镜优化设计。在rst上，讨论了机器结构和基本工作原理。然后，进行几何优化的设计灵敏度分析以提高运动性能。将此优化的电动机与初始设计进行了比较。最后，构建并测试了优化提出的电动机的原型，以验证仿真结果。
最佳的各向同性，可重复使用的桁架晶格材料与接近...
软木是一种天然的无定形材料，其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性，横向各向同性，复合材料，几乎无法缩放。在这里，我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料，该类似于混合桁架材料，以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的，并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料，由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造，几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6％超过20％的应变。
Mil-PRF-13830B - EKSMA 光学
更好。场镜和聚光镜中央区域的表面质量应为 20-5，外区的表面质量应为 40-15。目镜的中心透镜中央区域的表面质量应为 40-15，外区的表面质量应为 40-20。除对称目镜中的目镜外，目镜中央区域的表面质量应为 40-20，外区的表面质量应为 60-30。当场镜和目镜相同时，两者的表面质量应为中央区域 20-5，外区 40-15。位于目镜和出瞳之间的滤光片中央区域的表面质量应为 40-20，外区的表面质量应为 60-30。位于内部的滤光片应具有与 3.7.10.1 中对棱镜相同的要求。位于物镜前方的滤光片的表面质量应为 80-50 或更好。
Mil-PRF-13830B - EKSMA 光学器件
更好。视场透镜和聚光透镜在中心区域的表面质量应为 20-5，在外区的表面质量应为 40-15。目镜的中心透镜在中心区域的表面质量应为 40-15，在外区的表面质量应为 40-20。除对称目镜中的目镜外，目镜在中心区域的表面质量应为 40-20，在外区的表面质量应为 60-30。当视场透镜和目镜相同时，两者的表面质量在中心区域应为 20-5，在外区的表面质量应为 40-15。位于目镜和出瞳之间的滤光片在中心区域的表面质量应为 40-20，在外区的表面质量应为 60-30。位于内部的滤光片应具有与 3.7.10.1 中对棱镜规定的相同要求。位于物镜前方的滤光片的表面质量应为 80-50 或更高。
![arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024](/simg/f\f08f1aee69cc179cf9f481f2bc9e7e619c2cf4e0.webp)
arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024
摘要。我们介绍了Autober，这是一种用于VI-SUAL实体识别的自回归模型。我们的模型通过采用检索增强的结构发电来扩展自回归的多模态大型语言模型。它可以减轻台面外的低性能，同时在需要视觉推理的查询中出色。我们的方法学会了通过与没有外部撤回器的序列序列物镜并行进行硬性负面训练，以在巨大的标签空间内区分相似的实体。在推论期间，检索到的候选人答案列表通过删除无效的解码路径来明确指导语言构成。所提出的方法在最近提出的烤箱-Wiki基准测试中实现了不同数据集拆分的显着改善，而所见实体的准确性从32.7％上升到61.5％。它通过实质性的两位数边际表现出了在看不见和查询分裂的卓越性能，同时还可以保留有效地转移到其他无需进一步训练的基准的通用视觉问题上的能力。
Gunma大学科学研究生院和...Gunma大学科学研究生院和...
包括配位化合物hideki amii amii@ ・开发合成有机反应及其应用MD。Zakir Hossain Zakir@ ・ sic基板上的外延石墨烯的化学修改Okutsu Okutsu@ ・物理化学，光化学和晶体生长Hiroaki Ozaki ozaki ozaki h-ozaki h-ozaki@ sumiyoshi y-sumiyoshi@ ・研究由激进分子组成的瞬时物种和复合物的分子结构研究Masashi sonoyama sonoyama@ ・生物分子科学，蛋白质的生物物理化学，蛋白质的生物物理化学，生物镜，生物信息信息，生物信息，生物信息hiroshi takahashashashashashashashashashashashashashase@ shig shig shusta thaug thagi y thaber thagial thabera thabera thagia thage thabera thage thabera thabera thabera thabera thabera thabera thabera模型stakeda@ ・受体的功能分析，蛋白质自组装的表征和应用Nakamura nakamura@@新型π共轭系统的结构和属性，包括
确定位置的单键表面的动力学...
我们先前的工作中描述了带有DNA折纸（DNAO）间隔者（DNAO）间隔者（DNAO）隔离剂（DNAO）隔离剂（DNAO）隔离剂（NPOM）构建体（见下文）。[23]简而言之，通过将样品浸入DNAO溶液中，用1-mm MGCL 2，0.5×TBE Buffer浸入DNAO溶液中，用折叠的DNAO模板官能化。aunps用5 0硫醇修饰的20×多-T链功能化，以杂交至少30分钟，而先前折纸先前组装到AU基板上。一旦完全组装，底物用毫克水冲洗并用氮气吹干。AuNP的表面覆盖密度保持足够低，以允许单个AUNP特征。重要的是要注意，溶液中没有凝聚。将所得的干样品放置在配备同时SER的显微镜下，并在单个NP水平上进行深色场表征。sers收集在反向散射的几何形状中，并从0.9-Na，100倍空气放空物镜镜头进行启动。
聚合物化学
研究时间的缓解。此外，通常还使用“一次一个变量”（OVAT）方法进行优化 - 这可能导致识别false Optima。7使用实验的统计设计（DOE）方法对OVAT的更简单，更合适的替代方案之一是对反应空间的结构化研究 - 从而使用一组多元体验筛选了条件。8例如，Abetz和Comers已经说明了用于筏聚合的有效优化工作流程，9他们从DOE屏幕上展示了准确的预测和靶向聚合物性能。使用更具动态的，基于机器学习的方法是通过进一步减少用户输入的机会进行优化的机会；实际上，所谓的黑盒算法不需要任何先验知识，例如Nelder - Nelder - Mead Simplex 11,12和分支和拟合（SnobFit）13,14算法的稳定嘈杂的优化，可以实现单个客观优化 - 即找到目标15或纯度等物镜的最理想的结果。16