由薄膜组成的小型电源(如全固态微电池)已引起人们的关注,以确保可穿戴微电子和物联网 (IoT) 设备的自主性[1-3]。然而,这些刚性元件实现的机械变形非常有限[4-8],使它们不适合某些应用,如软电子、生物医学贴片,技术挑战在于设计出具有高电化学性能和先进机械性能的储能装置,以防止裂纹引起的变形和随后的电接触损失。因此,已经提出了几种开发柔性微电池的方法来,例如纸状结构[9-12]、海绵/多孔结构[13-15]和纺织电池[16-20]。由于这些设计的可扩展能力仍然很差,据报道,其他配置可以增加微电池的可扩展性,包括纤维形[21]、3D 多孔海绵[22、23]、折纸[24]、波浪形[25]、拱形电极[26]、蜂窝结构[27]和由螺旋弹簧形成的蛇形[28]。为了防止在拉伸应变下出现开裂问题,蛇形金属互连体被用于在薄膜电极之间建立可拉伸的电接触[29]。然而,对于这种桥岛电池设计,大部分表面需要用于连接,只有 28% 的基底被活性材料占据。
s2是从山的Ney Springs中分离出来的Shasta,加利福尼亚州,在最小培养基板上,其中包含20 mM多硫化物和10毫米乙酸盐(6)。S2在含有20 mm硫代硫酸盐和10 mm乙酸盐的液体最小培养基中进行有氧培养。详细的媒体说明可在此处找到:dx.doi.org/10.17504/protocols.io.bqjgmujw。S2在室温下孵育5天,以实现由先前的生长曲线确定的近似最大浊度(6)。DNA,并使用量子荧光计(美国Thermofisher Scientific,USA)进行定量。所有测序均由单个DNA准备。纳米孔库在高智能模式(280 bp/s)下使用R10.4.4的流动池(FLO-MIN114)用天然条形码24 V14试剂盒(牛津纳米孔技术,英国牛津,英国)进行测序。用孔雀鱼V.6.4.6进行,删除了质量分数<7的读数(7)。 在Seqcenter LLC(美国匹兹堡,美国)进行了 Illumina库准备和测序。 简要地,使用Illumina DNA准备套件制备库,并用10 bp独特的双指数进行条形码,并在Illumina Novaseq(2×150个测序)上进行测序。 使用BCL-Convert(v.4.0.3)进行反复式,质量控制和适配器修剪。 纳米孔序列> 2,000 bp用菲尔隆(V.0.2.1)(8)过滤质量,并去除了最差的10%的读取碱基。 过滤的长读数与Flye组装(v.2.9.1)(9)。 进行了四轮抛光。 质量评估和基因组统计数据,删除了质量分数<7的读数(7)。Illumina库准备和测序。简要地,使用Illumina DNA准备套件制备库,并用10 bp独特的双指数进行条形码,并在Illumina Novaseq(2×150个测序)上进行测序。使用BCL-Convert(v.4.0.3)进行反复式,质量控制和适配器修剪。纳米孔序列> 2,000 bp用菲尔隆(V.0.2.1)(8)过滤质量,并去除了最差的10%的读取碱基。过滤的长读数与Flye组装(v.2.9.1)(9)。进行了四轮抛光。质量评估和基因组统计数据Illumina读取的质量是用FastQC(v.0.12.1)(10)过滤的,所有读取的质量得分> Q30。简短的读数与Burrows -wheeler对准器(V.0.7.17)(11)对齐,并用Pilon(V.1.24,-fix all)(12)抛光组件。
6泰国Mahidol University,Mahidol University,Mahidol University,泰国Mahidol University的医学院生理系 *电子邮件:ekachai.j@tggs.kmutnb.ac.th(通讯作者)摘要。 本文的目的是提出一个数值设计的多个稀释微流体芯片,该芯片可以同时递送几种血清稀释液。 被选择以稀释为稀释,并通过蛇形混合通道实现,其中诱导院长涡流以增加接触面积和时间以更好地扩散。 使用五个常用混合指数对该稀释芯片出口的混合性能进行数值评估,其目标是混合通道的出口横截面区域的均匀性必须大于93.319%,以实现六sigma质量控制。 关键字:微流体,稀释,混合流,混合指数,人血清。6泰国Mahidol University,Mahidol University,Mahidol University,泰国Mahidol University的医学院生理系 *电子邮件:ekachai.j@tggs.kmutnb.ac.th(通讯作者)摘要。本文的目的是提出一个数值设计的多个稀释微流体芯片,该芯片可以同时递送几种血清稀释液。被选择以稀释为稀释,并通过蛇形混合通道实现,其中诱导院长涡流以增加接触面积和时间以更好地扩散。使用五个常用混合指数对该稀释芯片出口的混合性能进行数值评估,其目标是混合通道的出口横截面区域的均匀性必须大于93.319%,以实现六sigma质量控制。关键字:微流体,稀释,混合流,混合指数,人血清。
• 使用优化参数的 Renishaw AM400 机器制造了无裂纹的 HAYNES ® 282 ® ,这是一种专为高温结构应用而开发的超级合金。打印合金中孔隙率的降低与激光参数有关,包括激光速度、图案填充距离和其他因素。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 的典型结构由柱状结构、等轴晶粒和超细晶粒组成。加工参数对强化相的析出起着至关重要的作用,在使用棋盘和蛇形图案打印的合金中分别观察到球形和立方体强化相。 • L-PBF 制造的 HAYNES ® 282 ® 在打印和热处理状态下都表现出优异的机械性能,具有高屈服强度和极限拉伸强度 (UTS)。
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eels-darts是一种模拟器,旨在用于自治的自由开发和分析,以用于太空探索的蛇形机器人。介绍了鳗鱼点模拟器设计的详细描述。这包括用于建模各种不同的蛇机器人配置的多功能多体动力学表示以及用于描述螺丝冰相互作用的各向异性摩擦模型。讨论了其他模拟组件,例如图形,可进口地形,关节控制器和感知。讨论了用于设置和运行模拟的方法,包括如何使用ROS模拟蛇机器人的自主堆栈关闭命令和信息循环。描述了多种用例,以说明如何在整个项目的生命周期中使用模拟来帮助和告知机器人设计,自主性开发和现场测试用途。对螺丝冰接触模型进行了验证分析。最后,讨论了最近对加拿大Athabasca冰川进行现场测试期间的模拟使用概述。
在印度尼西亚,宫颈癌是仅次于乳腺癌的第二大致命疾病。人们使用各种诊断成像方式来确定宫颈癌的位置和严重程度,其中一种是计算机断层扫描 (CT) 扫描。本研究处理的 CT 图像数据集由两类组成,即宫颈癌患者的异常宫颈图像和其他疾病患者的正常宫颈图像。它侧重于分割和分类程序定位宫颈癌区域并根据图像中包含的特征将图像分为正常和异常类别的能力。我们提出了一种新的方法来检测宫颈器官周围的轮廓,并用人工神经网络 (ANN) 对图像数据进行分类。使用的分割算法是基于区域的蛇形模型。宫颈图像区域的纹理特征以灰度共生矩阵 (GLCM) 的形式排列。添加了支持向量机 (SVM) 来确定哪种算法更适合比较。实验结果表明,ANN模型的受试者工作特性(ROC)参数值优于SVM模型和现有方法,灵敏度为96.2%,特异性为95.32%,准确率为95.75%。