保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。(未经同行评审证明)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.20.25322639 doi:medrxiv preprint
支持图4:氢等离子体对kg/au(111)样品的影响。a,附加到负载锁室的等离子体设置的图片。b,典型的概述STM图像,显示等离子处理前kg/au的形态(111)(i t = 1 pa,v s = 0.1 v)。c,暴露于氢等离子体5分钟后样品形态的STM图像(i t = 1 pa,v s = 0.1 V)。等离子体是通过匹配网络通过匹配的网络在距离样品中使用13.56 MHz射频(RF)发电机使用100W的13.56 MHz射频(RF)发电机创建的。放电期间的压力为P 1×10-2 MBAR。该RF功率通过外电极(表面)耦合到管子。样品面向等离子体通量(角度= 90°)。d,暴露于氢血浆(p = 100 w)的样品形态的STM图像,(i t = 1 pa,v s = 0.1 V)。与等离子体通量相比,样品的放牧发生率(角度= 0°)。血浆处理蚀刻Kg聚合物。金表面没有显示簇,但人字重建略微修饰。e,暴露于氢血浆(P = 20 W)的样品形态的STM图像,然后在470 K处将底物退火。样品未直接暴露于等离子体方向(角度= -90°)。利用血浆中产生的原子氢在避免表面溅射的同时,如主手稿中所述,这种方法导致kg羰基的减少。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
1 Greentech,Biop fe le clermont-limagne,63360法国圣布泽尔; aureliewauquier@greencell.tech(A.W.); producty@greencell.tech(R.D.); jeanyvesberthon@greentech.fr(J.-Y.B.)2 Labgem,GénomiqueMébabolique,Genoscope,Genoscope,InstitutFrançoisJacob,CEA,CNRS,CNRS,Universitéd'évryUniversitéd'évry,Universitéparis-Saclay,2 Rue Gastoncrémieux,91057 Evry,France,France; acalteau@genoscope.cns.fr(A.C。); mbeuvin@genoscope.cns.fr(M.B.); vallenet@genoscope.cns.fr(d.v.)3植物和病原体,研究所的土地自然与环境,日内瓦工程,建筑与景观学院(HEPIA),HES-SO SO-SO应用科学与艺术大学西瑞士,瑞士1254,瑞士朱西; julien.crovadore@hesge.ch(J.C。); bastien.cochard@hesge.ch(B.C.); francois.lefort@hesge.ch(F.L。)*信函:pijoly@gmail.com;电话。: +33-(0)4-73-33-44-55
摘要三氧化铀UO 3具有弯曲的铀酰,UO 2 2+的T形结构,由赤道Oxo协调,O 2-。阳离子UO 3 +的结构相似,但具有赤道oxyl,o• - 。中性和阳离子铀三氧化物由硝酸盐协调的。CID的硝酸铀酰,[UO 2(NO 3)3] - (复杂的A1),消除了2号no 2以产生硝酸盐配位的UO 3 +,[UO 2(o•)(o 3)2] - (b1),它弹出3号no 3以在[uo 2(o 2(o)(否3)(否3)(c1)中,它会产生3号。最后,C1与H 2 O相关联,以在[UO 2(OH)2(no 3)]](D1)中提供氢氧化物。B1,C1和D1的IRMPD IRMPD证实了由硝酸盐配合的铀酰和以下配体:(b1)自由基Oxyl O• - ; (C1)Oxo O 2-; (d1)两个羟基,哦 - 。 由于硝酸盐是二齿,赤道配位为A1中的六个,B1中的五个,D1中的四个,C1中的四个。 低坐标C1中的配体充血表明轨道定向键合。 C1中赤道氧的水解体现了UO 3中的反式反式影响,UO 3中是铀酰,带有惰性的轴向氧和反应性赤道甲氧蛋白。 铀酰ν3ir频率表示以下供体排序:o 2- [最佳供体] >> o• - > oh--> oh-> no 3-。IRMPD证实了由硝酸盐配合的铀酰和以下配体:(b1)自由基Oxyl O• - ; (C1)Oxo O 2-; (d1)两个羟基,哦 - 。由于硝酸盐是二齿,赤道配位为A1中的六个,B1中的五个,D1中的四个,C1中的四个。低坐标C1中的配体充血表明轨道定向键合。C1中赤道氧的水解体现了UO 3中的反式反式影响,UO 3中是铀酰,带有惰性的轴向氧和反应性赤道甲氧蛋白。铀酰ν3ir频率表示以下供体排序:o 2- [最佳供体] >> o• - > oh--> oh-> no 3-。
在本文中,基于离子电活性聚合物(IEAP)的三层微型激活器的电响应考虑了在微实施行为中出现的某些现象。分析了对充电和排放过程中测得的电流的详细研究。研究了简化的等效电路的电荷,时间构成,电容和电阻。结果表明,微型演员表现出低于1 V的施加电压的线性行为。除此之外,非线性出现并与放电过程有关,尤其是以非线性方式增加的相应电阻。在此阶段,取决于先前施加的电压的累积电荷在放电过程中未完全恢复。这项研究的结果通过实验和理论结果进行了说明。
1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系,美国洛杉矶70803,美国巴吞鲁日; hgafen1@lsu.edu(h.b.g。 ); cliu@lsu.edu(C.-C.L. ); nikoleeineck@gmail.com(N.E.I。 ); cscully@lsu.edu(c.m.s. ); mironovich1@lsu.edu(M.A.M. ); reneecarter@lsu.edu(R.T.C。) 2路易斯安那州立大学病原科学系,美国洛杉矶70803,美国洛杉矶; lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系,美国洛杉矶70112,美国; ctay15@lsuhsc.edu(c.m.t. ); mluo2@lsuhsc.edu(m.l.) 4小型动物临床科学系西部兽医学院,萨斯卡通,SK S7N 5B4,加拿大; marina.leis@usask.ca 5临床科学系,康奈尔大学兽医学院,美国纽约州伊萨卡市,纽约14853; ems462@cornell.edu *通信:alewin1@lsu.edu;电话。 : +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系,美国洛杉矶70803,美国巴吞鲁日; hgafen1@lsu.edu(h.b.g。); cliu@lsu.edu(C.-C.L.); nikoleeineck@gmail.com(N.E.I。); cscully@lsu.edu(c.m.s.); mironovich1@lsu.edu(M.A.M.); reneecarter@lsu.edu(R.T.C。)2路易斯安那州立大学病原科学系,美国洛杉矶70803,美国洛杉矶; lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系,美国洛杉矶70112,美国; ctay15@lsuhsc.edu(c.m.t. ); mluo2@lsuhsc.edu(m.l.) 4小型动物临床科学系西部兽医学院,萨斯卡通,SK S7N 5B4,加拿大; marina.leis@usask.ca 5临床科学系,康奈尔大学兽医学院,美国纽约州伊萨卡市,纽约14853; ems462@cornell.edu *通信:alewin1@lsu.edu;电话。 : +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。2路易斯安那州立大学病原科学系,美国洛杉矶70803,美国洛杉矶; lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系,美国洛杉矶70112,美国; ctay15@lsuhsc.edu(c.m.t.); mluo2@lsuhsc.edu(m.l.)4小型动物临床科学系西部兽医学院,萨斯卡通,SK S7N 5B4,加拿大; marina.leis@usask.ca 5临床科学系,康奈尔大学兽医学院,美国纽约州伊萨卡市,纽约14853; ems462@cornell.edu *通信:alewin1@lsu.edu;电话。: +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。
摘要我们引入了一种数据驱动的方法和软件,用于检测和定位大型地震数据集中的地震。通过结合通过神经网络相拾取器传递的地震阶段到达注释,并通过自适应OCTREE搜索进行波形堆叠,我们也可以自动检测并定位Seis-MIC事件,即使在噪声主导地震数据中也是如此。搜索量的分辨率是地震源位置的迭代精制;该策略促进了有效,快速和准确的搜索。我们提出了一个基于既定框架,fea-turing事件检测层和复杂的3D速度模型以及事件特征提取功能,SutasmomentAndlocomeMentAndlocalMagnitudeCalcalulculationFrompeakeakermotions,提供了一个用户友好且高性能开源软件框架。Weimedsatation特定的校正和特定于源的电台项中的搜索中,以提高位置准确性。我们通过从不同地区和地质环境中的大型地震数据集中提取广泛的地震目录来验证并验证我们的方法:(1)冰岛雷克雅内斯半岛; (2)德国Eifel火山区; (3)犹他州锻造。我们从构造活动,火山群和诱导的微吸毒活性中捕获地震事件,幅度在-1到5。如此精确而完整的地震目录有助于解释和理解原本隐藏的地下过程。
深度神经网络(DNNS)最近已证明接受自我监督的学习(SSL)训练,可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误?旨在阐明这个问题,我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式,这是一种用于语音的SSL架构,并使用它们来计算特征作为模型,以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验,英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能,并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明,从适当的层中提取SSL表示的支撑性,进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语:语音感知,可理解性预测,次级清晰度,自我监督的学习,语音中的语音
本综述对神经表征论进行了更新,神经表征论是一种理论框架,它将意识体验定义为多模态、情境调查,并从大脑系统构建源自我们环境和身体的感觉的最佳猜测表征来解释其神经基础(Pennartz,2015)。它假定意识体验具有五个基本特征:(i)多模态丰富性,(ii)情境性和沉浸性,(iii)统一性和整合性,(iv)动态性和稳定性,以及(v)意向性。此外,意识还被认为具有生物学功能,其框架是反射和习惯(不需要意识)与目标导向、计划行为(需要多模态、情境调查)之间的对比。因此,意识体验被理解为一种感官丰富、空间包罗万象的身体和环境表征,而我们仍然有直接体验外部现实的印象。预测处理模型有助于理解意识背后的神经机制,这些模型以无监督的方式进行训练,不一定需要明显的动作,并且已经扩展到深度神经网络。然而,即使有了预测处理,问题仍然是为什么这种类型的神经网络活动会产生现象体验。在这里,我建议用多层次表征的概念来解决这个难题,这些概念会突然产生与现象体验相对应的多模态、空间广泛的超级推理。最后,将神经表征主义与其他意识神经理论进行了比较,并讨论了它对定义动物、人工智能设备和患有意识障碍的不能移动或无反应的患者的意识指标的影响。