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World File Search System电位
空间表面的电位
在过去十年中，地球磁层中的航天器测量到的静电电位高达数十 kV 量级。太空观测结果显示太阳系中的自然物体也存在巨大电位。静电放电可能对航天器造成物质损坏和操作干扰。尘埃等自然物体可能受到干扰，其运动受到电磁力的影响。太空中物体的电位由各种充电电流之间的平衡决定。最重要的是等离子体粒子的电荷转移、光电发射和二次电子发射，有时其他充电机制也会起作用。物体的电荷和运动以及局部磁场和电场都会影响电流。电介质表面可能具有表面电位梯度，这可以通过产生势垒来影响电流平衡。这些过程针对太阳系和星际空间中的物体进行了评估。预期的平衡电位范围从电离层的负几十分之一伏到安静磁层和行星际空间的正几伏。然而，在热等离子体（如受扰磁层）中，尤其是在阴影表面上，可能会出现较大的负电位。星际空间中的电位可以是正的也可以是负的，这取决于当地辐射场和等离子体的特性。在已测量过航天器电位的地区，结果通常与这些预期一致。偏差可以归因于偏置或介电表面的影响，或天线等大型结构中的磁感应效应。已经开展了深入的研究工作，以测量材料特性、研究充电和放电过程、将电流平衡建模为真实的航天器配置，并获取太空中的更多数据。已经使用被动方法（例如仔细选择表面材料）和主动方法（例如发射带电粒子束）进行了航天器电位控制实验。该评论最后对充电效应可能发挥重要作用的天体物理应用进行了调查。
释放分子电位：生成
佐治亚州，美国摘要： - 生成人工智能（AI）的进步正在通过引入自动数据驱动的工作流程来大大减少开发时间和成本来重塑药物发现景观。本文探讨了针对药物发现中生成的AI应用程序量身定制的过程发现和自动化工作流，涵盖了数据摄入和预处理到分子生成，验证和优化的关键阶段[1]。通过过程发现的镜头，我们确定了传统药物发现工作流程中的关键瓶颈和自动化机会，以证明生成的AI，尤其是生成对抗性网络（GAN）和变异自动编码器（VAES）等生成模型如何有效地产生多样的分子候选者。工作流的每个阶段都集成了自动化，以简化高通量虚拟筛选，优化铅化合物并提高药理学特性（例如生物利用度，功效和安全性）的预测精度。通过将自动化嵌入到这些过程中，生成的AI不仅可以加速候选化合物的产生，还可以针对复杂的生物学标准进行评估。本文进一步解决了数据质量，可解释性和法规依从性的挑战，同时展示了现实世界中的案例研究，其中AI驱动的过程自动化导致了突破性的治疗发现。这个结构化的工作流为寻求利用工艺自动化和生成AI的研究人员和行业专业人员提供了蓝图，以推动药物发现中的创新，效率和可扩展性[1]。关键字： - 生成AI，药物发现，过程改进，医疗保健，自动化。
估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
Neuroport生物电位信号处理系统
•用于神经记录和刺激的自定义电极阵列体系结构•模拟和数字电路设计•嵌入式系统•自定义ASIC开发•密封包装•无线数据传输•实验控制，数据采集的自定义软件开发，
用于药物测定的电位传感器
目录 1. 介绍 ................................................................................................................................ 4 2. 离子选择电极 (ISE) .......................................................................................................... 6 3. 带有聚合物膜的 ISE ................................................................................................ 6 4. 电位传感器在药物测定中的应用 ...................................................................................................... 7 5. 结论和展望 .................................................................................................................. 23 6. 致谢 ............................................................................................................................. 25 7. 参考文献 ............................................................................................................................. 25
电位和完全速率系数的影响
v/ ϵ v,j =0 UMN Morse NN 0 0.1466 0.1457 0.1479 1 0.4380 0.4340 0.4411 2 0.7259 0.7180 0.7307 3 1.0104 0.971 1.2616 30 1.2988 5 1.5686 1.5440 1.5771 6 1.8423 1.8107 1.8515 7 2.1124 2.0731 2.1221 8 2.3789 2.3312 2.388 2.65 10 2.9008 2.8344 2.9102 11 3.1563 3.0795 3.1651 12 3.4081 3.3203 3.4161 13 3.6562 3.5568 3.6633 1.6563 7.973 4.1414 4.0168 4.1463 16 4.3785 4.2404 4.3821 17 4.6118 4.4596 4.6142 18 4.8415 4.6745 4.8427 19 5.05 4.85 4.85 96 5.0913 5.2885 21 5.5080 5.2933 5.5059 22 5.7226 5.4909 5.7197 23 5.9333 5.6842 5.9298 24 6.14025 2.3626 .0579 6.3388 26 6.5422 6.2382 6.5377 27 6.7372 6.4143 6.7327 28 6.9281 6.5860 6.9239 29 7.1148 6.753 7.1716 5 7.2941 31 7.4753 7.0753 7.4730 32 7.6488 7.2298 7.6475 33 7.8179 7.3799 7.8176 34 7.9821 7.5257 7.183 1.66 1438 36 8.2960 7.8044 8.2995
DFT计算和第二代REBO电位
在涂料和薄膜中经常观察到高压缩应力（有关评论，请参见[1]。然后，它们容易出现分层和屈曲，这种现象在大多数情况下导致功能丧失，而该功能损失是赋予膜/底物复合材料的。在实验上观察到的基本屈曲结构通常由电话绳，圆形水泡或直侧扣组成[2-14]。过去对涂料的屈曲进行了研究，主要是在薄板的弹性理论的框架中。特别是，föppl-vonKármán（FVK）方程允许确定屈曲结构的平衡形状和临界应变（或应力）发生在屈曲中[15，16]。也已进行了有限的电源模拟，以找出
epoiriant原子中心的原子间电位
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具，在过去的十年中，它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中，机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展，它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响（NEQuip），这是一个具有信息的神经网络，具有等效性特征，当时表现出了最先进的精度。在这里，我们构建了一个统一这些模型的数学框架：原子聚类的扩展是扩展的，并作为多层体系结构的一层重新铸造，而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具，用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究，该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远，阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本，我们称为Botnet（用于身体订购的张量网络），具有可解释的体系结构，并在基准数据集上保持其准确性。