纺织品是一种柔软而耐用的材料,可用于低成本制造舒适的机器人可穿戴设备和辅助设备,具有巨大的发展前景。然而,由于缺乏可以使用传统织物材料和纺织品制造工艺实现的可行的基于薄片的逻辑架构,完全由纺织品组成的智能可穿戴设备的开发受到了阻碍。在这里,我们开发了一个完全纺织品平台,用于在可穿戴设备中嵌入气动数字逻辑。我们的逻辑纺织品支持组合和顺序逻辑功能、板载内存存储、用户交互以及与气动执行器的直接接口。此外,它们设计轻巧,易于集成到普通服装中,采用可扩展的制造技术制造,并且足够耐用,可以承受日常使用。我们展示了一种纺织品计算机,它能够通过输入驱动的数字逻辑来控制不受束缚的可穿戴机器人,帮助功能受限的用户。我们的逻辑平台将促进未来可穿戴设备的出现,这些可穿戴设备由嵌入式流体逻辑驱动,充分利用其纺织品结构的先天优势。 15
简单的苏格兰胶带将其剥落到本构单层。[1]高温超导体(HTSC)提供多种这样的分层相关系统。Remarkably, even the atomically thin Bi 2 Sr 2 CuCa 2 O 8 + δ (BSCCO) layers, i.e., the layers containing a single or a few ele- mentary cells, have been found to possess the superconducting transition tempera- ture close to that of the bulk samples [2,3] and showed the superconductor–insu- lator transition driven by the evolution of the density of states.[4]由于这些属性,HTSC可以用作VDW异质构造的起始块。但是,隔离拥有超导性的铜酸盐单层仍然是一项艰巨的任务,尤其是如果人们希望实现薄而结晶的界面。关键是,如果在环境气氛下被氧气污染,原子上的BSCCO薄片会高度绝缘。[1,5]拉曼测量结果[5,6]报道了薄BSCCO薄片中氧气的高化学活性。更详细的研究[7]表明,水分子也可以迅速恶化BSCCO薄片的表面。此外,铜层中的氧气掺杂剂在上方移动
1纳米科学学院,UMR CNRS 7588,法国索邦大学2 EsycomUniversité(UMR 9007),Univ Gustave Eiffel,CNR,F-77454,F-77454 Marne-la-valléecedex 2,France 3 Universite,Frive Infferity thr Fircation:complate cropplation intrance:conflance:conflass in University cropcess:形态蝴蝶的蓝翼尺度的正交轴,而以前的大多数研究都模拟了比例结构,仅考虑一个或两个光子晶体尺寸。此外,这些尺度的先前的光学研究集中在翼反射的光上,而我们研究沿着薄片的光传播,该方向与光子晶体结构的第三维相对应。使用有限元方法获得的仿真结果与测量和/或文献进行了比较。这些计算是针对不同尺度模型和方向执行的,表明非反过来的光(基本上是红色和红外)的很大一部分由层层引导到尺度的底部,在那里可以更容易地吸收它,并且热量更快地转移到了血液中。这种新现象可能有助于昆虫的热平衡,并进一步说明了鳞翅目翅膀的多功能性。
通过氧化石墨烯膜(GOM)的水转运,并且已经广泛研究了无机和有机溶质的排斥。然而,GO薄片的横向大小对膜性能的影响尚不清楚。在这里,我们研究了使用各种尺寸的薄片制造的GOM的水渗透和分离性能。用较大的薄片制备的膜显示出更高的水通量。我们的实验清楚地表明,GOM由薄片和空隙结构组成。蒙特卡洛模拟表明,通过空隙的水运输比通过GO膜中的薄片快于薄片。此外,对于用更大尺寸的Go片制备的膜而言,空隙更为主导,因此,对于较大的薄片膜而言,较高的水通量。此外,用大薄片制备的GOM有效地拒绝了98%以上的Geosmin(GSM)和2-甲基异位酚(MIB),具有高可重现性,稳定的水通量为1.49 LMH。我们的结果有助于更好地理解GOM的复杂结构,其中膜的排斥性能主要取决于层间空间,但水的运输受空隙的控制。我们的研究还证明了GOM在饮用水净化技术中的工业潜力。
石墨烯是第一种真正的二维材料,[1] 是形成简单六边形晶格的单层碳。剥离的石墨烯薄片表现出了高迁移率和异常量子霍尔效应 (QHE) 等显著的电学特性,引起了人们对其在许多实际应用中的极大兴趣。[2–5] 然而,由于剥离的石墨烯薄片的尺寸限制(通常高达几十微米),石墨的机械剥离无法提供适用于商业晶圆尺寸电子器件或精确电阻计量的石墨烯。当 SiC 衬底在超高真空或惰性气体氛围中以高于 1000°C 的温度退火时,Si 升华后碳会残留在 SiC 表面并重新排列形成石墨烯层。这种外延石墨烯 (EG) 已准备好用于大规模器件制造,无需转移到另一个绝缘基板上。在六边形 SiC 晶片的硅端面 (Si 面) 上生长的石墨烯由于与 SiC 晶体的方位角取向一致,可以形成大域。与在相反 (碳) 面上生长的石墨烯相比,在 Si 面上,EG 还具有更可控的生长动力学。最近,通过优化
石墨烯是第一种真正的二维材料,[1] 是形成简单六边形晶格的单层碳。剥离的石墨烯薄片表现出了高迁移率和异常量子霍尔效应 (QHE) 等显著的电学特性,引起了人们对其在许多实际应用中的极大兴趣。[2–5] 然而,由于剥离的石墨烯薄片的尺寸限制(通常高达几十微米),石墨的机械剥离无法提供适用于商业晶圆尺寸电子器件或精确电阻计量的石墨烯。当 SiC 衬底在超高真空或惰性气体氛围中以高于 1000°C 的温度退火时,Si 升华后碳会残留在 SiC 表面并重新排列形成石墨烯层。这种外延石墨烯 (EG) 已准备好用于大规模器件制造,无需转移到另一个绝缘基板上。在六边形 SiC 晶片的硅端面 (Si 面) 上生长的石墨烯由于与 SiC 晶体的方位角取向一致,可以形成大域。与在相反 (碳) 面上生长的石墨烯相比,在 Si 面上,EG 还具有更可控的生长动力学。最近,通过优化
摘要:在本文中,对纳米-ZRO 2和聚醚酮2和聚醚酮(PEEK)颗粒填充的聚乙烯(PTFE)复合材料的摩擦学特性通过线性互换式摩擦和磨损实验机进行了摩擦测试。在材料的各个摩擦阶段获得了有关传递局面的摩擦学性能和光学图像的数据。MATLAB软件被用来制定转移胶体形态特征的定量分析程序。该程序可以增强传输图像的图像增强和形态处理,然后识别,提取和量化转移范围的几何和纹理特性,以分析特性的变化及其与材料摩擦学特性的关系的基础。结果表明,转移薄片的几何,形态和质地特征在摩擦过程中动态发展,各种摩擦阶段之间存在明显的差异,并且对材料的摩擦学特性产生了显着影响。定量分析表明,转移仪的某些形态和纹理特征的趋势(覆盖率,面积,直径,圆度,圆度,一致性和纹理熵)与PTFE复合材料的磨损抗性之间存在良好的相关性。因此,这些形态和纹理特征可用于量化转移效果的质量,并用作材料摩擦学特性的间接指标。
抽象相干量子发射器是高级量子技术的中心资源。六角硼硝酸盐(HBN)容纳了一系列量子发射器,可以使用诸如高温退火,光学掺杂和用电子或离子辐照等技术进行设计。在这里,我们证明了此类过程可以降低HBN中量子发射器的连贯性,从而降解功能。具体来说,我们表明,在HBN纳米化方案中常规使用的HBN退火和掺杂方法会导致B-中心量子发射器的脱谐。详细表征了Decerention,并归因于在SPE激发期间静电波动并诱导光谱扩散的电荷陷阱的缺陷。当发射器是通过HBN生长的原始薄片的电子束照射来设计的,在HBN的电子束辐射中,B-中心线宽接近涉及干扰和纠缠所需的量子应用所需的寿命极限。我们的工作强调了晶格质量对于在HBN中实现相干量子发射器的至关重要性,尽管人们普遍认为HBN晶格和HBN SPE非常稳定,并且对化学和热降解具有弹性。它强调了对纳米制作技术的需求,这些技术在工程HBN SPES和量子交联技术的设备上时避免了晶体损伤。
由于其缩放限制,一大批新兴材料和设备正在广泛地进行替代硅。锗已被硅替代大约半个世纪前,通过在周期桌子的第四组上移动一个街区。有趣的是,我们又向上移动一个块,我们到达碳,由于其令人印象深刻的晶体结构或同素体性,该碳被广泛用作下一代电子产品的替代品。随着我们在摩尔定律结束时采用基于硅技术的技术,在碳同素异形物中,石墨烯有可能成为未来技术的下一项候选材料,并有助于将电子设备超越摩尔的定律。发现石墨烯是一个碳薄片的单个原子层,2004年促使其研究了其出色的电子,光子和机械性能,研究其在开发未来电子和光子设备方面的潜力。制造石墨烯的各种方法仍处于早期阶段,工程师需要设计用于大规模生产纯净的单牌石墨烯片的大量生产方法。超快速发展的技术的开发主要依赖于对具有独特属性的新型2D材料以及具有更多样化和更好功能的设备架构设计的基本理解。
我们探讨了多模式行为线索的疗效,以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元,原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实,运动和动作单元可以发现多种特征的行为,同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示,我们探讨了决策和特征级融合,以及基于添加剂的融合策略,该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查(FICS)数据集中检查各种长期长期记忆(LSTM)架构,用于分类和回归数据集,我们注意到:(1)多模式的方法优于非模态反应,以达到0.98的最高PCC,以获得激动人心的特质,以实现MIT和0.57的高级特征,以实现fick和0.57。 (2)通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释,并且(3)遵循薄片的方法,即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供:https://github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。