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World File Search System电形
柔性电永磁体
软体机器人领域发展迅速，其目标是创造出机械柔顺性更强、功能更全、与人类交互更安全的机器人 [1]。为了实现这一目标，研究人员开发出了与传统机器人部件类似的柔性部件，用于传感 [2]、[3]、驱动 [4] 和计算 [5]。一部分软体机器人利用电磁力实现驱动 [6]–[8]。许多研究人员将磁性粒子嵌入有机硅弹性体中，制成可通过外部磁场 [9]–[12] 或局部磁场 [13]、[14] 驱动的软磁复合材料。Kohls 等人设计了一种带有液态金属线圈和软磁复合材料的软电磁铁 [15]，然后将这项工作扩展为生产全软电动机 [16]。Li 等人引入了磁性油灰作为软体机器人的可重新编程、自修复建筑材料 [17]。为了替代耗电的电磁铁，机器人专家使用了电永磁体 [18]。电永磁体由两个磁化强度相同但矫顽力不同的永磁体组成 [19]。导电线圈缠绕在磁体周围，使得短暂的电流脉冲可以产生足够强的磁场来反转低矫顽力磁体的磁化，但不足以影响高矫顽力磁体。因此，通过选择性地反转低矫顽力磁体的极性，可以打开（非零净磁化）或关闭（中性净磁化）。与持续吸取电流的电磁铁相比，电永磁体仅在切换状态时短暂消耗能量；永磁体即使在开启状态下也不会消耗电能 [20]。
在滑动铁电
先前的实验提供了分别在二维材料中滑动铁电性和光激发层间剪切位移的证据。在这里，我们发现通过激光照明，在H -BN双层中令人惊讶的0.5 ps中可以实现垂直铁电的完全逆转。综合分析表明，铁电偏振转换源自激光诱导的层间滑动，这是由多个声子的选择性激发触发的。从上层n原子的P z轨道到下层B原子的P z轨道的层间电子激发产生所需的方向性层间力，激活了平面内光学TOTO TOTO TOS TOTO to-1和LO-1声音声模式。由TO-1和LO-1模式的耦合驱动的原子运动与铁电软模式相干，从而调节了动态势能表面并导致超快铁电偏振反转。我们的工作为滑动铁电的超快偏振转换提供了一种新颖的微观见解。
增材制造坚固合金上的保形涂层
开发具有以下特征的新型高温合金：（1）。高机械强度完整性；（2）。高抗氧化性；（3）。高抗渗碳性。所设计的合金有望应用于在高温（超过 750 ºC，例如 800 ºC）和高压（30 MPa）下在 sCO 2 中运行的热交换器。
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件.................................................. ... 14 6.2 车辆牵引和引导系统.................... ... . ... ... . ...
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.1 测试设施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.2 车辆牵引和引导系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.3 测试车辆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 6.4 数据采集系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.4.1 加速度计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.4.2 速率传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.4.3 高速摄影。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.4.4 压力胶带开关。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
单光子轨道角动量钟形成像...
Bell态是实现量子信息任务的最基本资源，在量子力学中具有非常独特的地位，而利用轨道角动量（OAM）编码单光子Bell态可以实现高维Hilbert空间，这对于量子信息领域至关重要。本文设计了一种基于Sagnac干涉仪的单光子OAM Bell态演化装置，可以将输入Bell态与输出态一一对应。此外，我们还发展了一种单光子单像素成像（SPI）技术来获取输出态的干涉图像，该技术在提高空间分辨率的同时减少了采集时间。结果表明，通过对比干涉图像的差异可以完全识别单光子OAM Bell态，创新性地将SPI技术应用于单光子OAM Bell态的识别。这表明SPI技术有效促进了基于OAM的量子信息研究，而基于OAM的量子信息又为SPI技术提供了明确的应用场景。
关于保形预测集的预期大小
虽然共形预测因子在其频率上获得了严格的统计保证的好处，但其相应的预测集的大小对其实际利用而言至关重要。不幸的是，目前缺乏有限样本分析，并保证了其预测设置尺寸。为了解决这一短缺，我们从理论上量化了在分裂的共形预测框架下的预测集的预期大小。由于通常无法直接计算此精确的形式，我们进一步得出了可以在经验上计算的点估计和高概率间隔边界，从而提供了一种表征预期设置大小的实用方法。我们通过在现实世界数据集上实验回归和分类问题来证实结果的功效。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解哪些大脑区域与特定的1个神经系统疾病或认知刺激有关，一直是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，这是一个图神经网络-3工作（GNN）框架，以分析功能磁共振图像4（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊5属性，我们设计了新型的Roi Awaw Agraw consolu-6 Tional（RA-GCONV）层，以利用fMRI的拓扑和功能7信息。是在需要透明度的透明度分析中的动机中，我们的braingnn包含ROI选择的池池9 ers（R-Pool），突出了显着的ROI（图中的节点），因此10我们可以推断出哪个ROI对预测很重要。此外，我们11提出正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和12个组级别的一致性（GLC）损失 - 通过汇总结果，以鼓励13个可追溯的ROI selection，并提供完全14个个人或与小组级别数据一致的单个个人或模式。我们将15个BRAINGNN框架应用于两个独立的fMRI数据集：自闭症16频谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Con-17 Nectome Project（HCP）900主题释放的数据。我们研究了超参数的18种选择，并表明Braingnn优于19的替代fMRI图像分析方法，该方法在四个不同的20个ENT评估指标方面。获得的社区聚类和显着的21 ROI检测结果表明，与先前的22个神经影像学衍生的ASD和特定任务的生物标志物的证据相应很高。23为HCP解码的状态。25接受后，我们将公开公开24。
乌干达心形 - 内部 - 外部 - job-odvert-october-2023.pdf
乌干达心脏研究所（UHI）由《 2016年乌干达心脏研究所法》（UHI）建立，是一个自治政府实体，以进行和协调乌干达心血管疾病的预防和治疗。UHI获得了乌干达政府的资金，用于开展12张病床的心脏重症监护病房（ICU）病房。除其他关键干预措施外，UHI打算招募合同人员，以增强其在ICU病房履行职责的人力资源能力。申请邀请合格的乌干达人填写列出的帖子。合格的人应讨论其申请，包括求职信，其学术/专业证书和成绩单的副本，注册证书和执业许可证，即申请，课程Vitae（CV）（CV）以及工作经验的证据，需要给执行董事，乌干达心脏病研究所执行董事。框37392，坎帕拉。还可以将申请手工交付给穆拉戈山脉–Kampala的乌干达心脏研究所总部。在线申请应在UHI官方电子邮件info@uhi.go.ug上发送。所有申请必须不迟于2023年11月2日。此职位广告也可以从研究所的网站下载：www.uhi.go.ug