本文介绍了一种机器学习驱动的方法,用于预测稀土(Re)掺杂玻璃系统的光谱特性,重点是DY 3+离子。使用熔融液压技术合成0.25 PBO – 0.2 SIO 2 - (0.55-X)B 2 O 3 –x dy 2 O 3,及其密度,摩尔体积和judd-offelt(jo)参数(ω2,ω4,ω6)进行了实验确定。使用judd-芬芳理论来计算光谱参数,例如振荡器强度,辐射过渡概率和辐射寿命,用于DY 3+掺杂玻璃。此外,开发了一个随机森林(RF)回归模型,以根据玻璃的组成来预测这些参数。该模型显示高精度,在0.1下,R²(确定系数)值高于0.9和根平方误差(RMSE),从而验证了RF的使用以可靠地预测光学性质。结果表明,RF模型可以有效地模拟稀土(RE)载有玻璃的发光特性,从而大大减少了对实验测试的需求。这种方法提供了优化在激光器,光学放大器和温度传感器等应用中使用的光学材料设计的潜力。
障碍和干扰:墙壁和家具削弱了信号;其他频率上的其他设备可能会导致干扰。环境条件:电磁干扰,湿度和温度影响性能。电源和电池:确保足够的电池水平以达到最佳范围。低电池可能会降低有效范围。固件和软件:维护更新和优化的固件,以进行稳定连接。
桌面。清洁。自动化。G1/F1 将 GENERA 专用眼镜工作流程和自动化带到您的桌面。它使用经过验证的眼镜生产材料和基于盒的材料单元来储存树脂(数字醋酸纤维)。G1/F1 利用 GENERA 穿梭技术实现清洁安全的工作流程。F1 使用汞闪光灯在惰性气体中固化部件。镜框在两个专门设计用于与 IPA 安全使用的清洁槽中清洁。整个工作流程均采用 RFID 跟踪。材料单元与材料盒相结合,确保清洁和安全的处理。材料单元由 G1 自动打开并自动分配。集成的重涂器有助于混合树脂桶内的树脂,以确保一致的打印效果。树脂桶可以加热并跟踪低树脂水平以及薄膜的寿命。打印完成后,G1 自动将部件存放在穿梭机中。然后,F1 自动对框架进行后处理。
当前的工作旨在计算六个样本的伽马射线屏蔽系数。样品为65b 2 O 3 .20bi 2 O 3 .10Al 2 O 3。(5-X)MGO。XMNO(0≤x≤1mol%)。使用熔体淬火方法准备了这些样品。该研究测量MAC(质量衰减系数)和线性衰减系数(μm,μ)。它还计算半价值层,十值层(TVL)和平均自由路径(MFP)。使用PHY-X/PSD和XCOM程序进行计算,以1keV-100GEV为单位。该研究讨论了将结果彼此比较,表明了良好的一致性。该研究显示了许多结果,例如何时能量高于10 MEV。低光子能区域中有许多峰(<0.1 MEV)。具有最大MNO组成S6的玻璃样品显示了M-,L-和K-吸收光电边缘的许多峰。PHY-X/PSD和XCOM软件产生的测量值显示出良好的一致性。另外,HVL与材料密度之间存在负相关。此外,随着光子的入射能增加到5 MeV,MFP和HVL值开始较低,不断增加。超过5 MeV,具有能量,HVL和MFP轻轻掉落。半价值层值随密度和MNO内容的增加而下降。
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摘要:隐形眼镜(CL)已成为一种非常流行的视力矫正手段,为全球数百万人提供了舒适感。然而,镜头上生物膜形成的持续问题引起了重大问题,导致各种眼部并发症和不适。这篇评论的目的是制定更安全,更有效的策略,以防止和管理CL上的微生物生物膜,从而改善眼睛健康和佩戴者的舒适性。考虑到这些考虑,本研究通过探索微生物粘附,细胞外聚合物物质的产生和透镜材料本身的特性来研究生物膜形成的复杂机制。此外,它强调了所涉及的微生物,包括细菌,真菌和其他机会性病原体,阐明了它们在透镜和其他与医疗器械相关的感染和炎症反应中的影响。超越了生物膜对CL的挑战,这项工作探讨了生物膜检测技术的进步及其临床相关性。它讨论了诊断工具,例如共聚焦显微镜,遗传测定和新兴技术,评估了它们识别和量化与生物膜相关感染的能力。最后,本文研究了当代策略和创新方法,用于管理和防止CL上的生物膜开发。总而言之,这篇综述为眼保健从业者,镜头制造商和微生物学研究人员提供了见解。关键词:假单胞菌,葡萄球菌,显微镜,遗传,微生物角膜炎它突出了生物膜与CL之间的复杂相互作用,为开发有效的预防措施和创新解决方案的基础,以增强CL安全性,舒适性和整体眼部健康。对CL上微生物生物膜的研究正在不断发展,就CL佩戴者而言,探索了几个未来的方向,以应对挑战并改善眼睛健康结果。