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World File Search System表面条件
渗透诱导的电阻率下降
化学计量体积LUH 2是一种顺磁金属，具有与简单金属相当的高电导率。在这里我们表明，通过磨削过程（即，由商业购买的LuH 2粉末制成的CP颗粒）在粒度或表面条件下修改晶粒尺寸或表面条件的敏感性变化，其较高金属粉仍然是金属的，但仍表现出数千倍的电阻性，而较高的电阻率则越来越多，而较高的电阻却增强了较高的势力，而又一次的势力又增强了空中的增强性，并且又增强了空中的增强性。对于这些CP样品，有趣的是，我们有时可以在高温下观察到突然的电阻率下降，这也显示出对磁场和电流的依赖。可变温度XRD，磁敏感性和比热的测量不包括观察到的电阻率下降的结构，磁性和超导转换的可能性。相反，由于氢化计量学的修饰或氧气/氮的污染，我们暂时将上述观察结果归因于晶体表面上的绝缘层的存在。金属晶粒通过绝缘表面的渗透可以解释电阻率的突然下降。因此，目前的结果要求谨慎地认为电阻率下降是超导性的，并使背景减法无效分析电阻率数据。
氮化铝和金刚石的负电子亲和表面
宽带隙半导体有可能表现出负电子亲和势 (NEA)。这些材料可能是冷阴极电子发射器的关键元素，可用于平板显示器、高频放大器和真空微电子等应用。结果表明，表面条件对于获得负电子亲和势至关重要。在本文中，角度分辨紫外光发射光谱 (ARUPS) 用于探索金刚石和 AlGaN 表面的影响。紫外光发射在表征电子发射方面的价值在于该技术强调了发射过程的影响。为了充分表征电子发射特性，还需要采用其他测量方法，例如场发射的距离依赖性和二次电子发射。最近，这些测量方法已用于比较 CVD 金刚石膜的特性。[l] 半导体的电子亲和势定义为将电子从导带最小值移到距离半导体宏观较远的距离（即远离镜像电荷效应）所需的能量。在表面，该能量可以示意性地显示为真空能级与导带最小值之间的差异。电子亲和力通常不依赖于半导体的费米能级。因此，虽然掺杂可以改变半导体中的费米能级，并且功函数会相应改变，但电子亲和力不受以下因素的影响
利用部分亲水-疏水表面在微流体装置中形成双乳液微滴
使液滴破碎。一般来说，液滴的产生方法主要有两种：膜乳液法16 – 18 和微流体法。膜乳液法是将分散流体直接注入连续流体中，这样可以有效地产生大量液滴。然而，由于剪切应力只能由分散流体来调节，因此膜乳液法很难控制液滴尺寸并获得高效的包封率。对于微流体，微加工可用于制造微流体装置，通过控制沿微通道的分散相和连续相的液流速率，可以高效地批量生产微液滴，并且液滴尺寸精度高，封装效率高。在微流体中，液滴的生成基于两个剪切应力源，使液滴在微通道连接处破碎：一个来自连续流体，另一个来自分散流体的表面润湿性和微通道表面条件之间的差异。因此，微流体对于双乳液液滴生成比膜乳液更有效。微流体中用于产生液滴的微通道可分为 3 种类型：T 型连接微通道、流动聚焦微通道和共流微通道。T 型连接微通道 19 – 21 是最简单的微通道，其中连续相沿主微通道流动，分散相沿微通道流动。
评估UFS全局耦合模型中的土地 - 大气耦合过程和气候偏见
摘要：这项研究研究了后者的NCEP统一预测系统（UFS）耦合模型原型模拟模拟（P5 - P8）在2011年北部夏季 - 17在耦合的土地 - 大气层过程及其对模型偏置的影响方面的性能。在模型开发过程中实施了主要的土地物理更新。也就是说，Noah Land Surface模型被Noah MP取代，并且从P7开始更新了全球植被数据集。这些变化以及许多其他UF的改进发生了。这项研究研究了UFS根据模型土地表面过程的实现的35天预测中模拟表面条件的能力。针对全球的通风塔观测值评估了几种陆地表面状态和漏斗，并且还使用基于过程的多元度量指标来诊断分段的耦合过程。近地表气象变量通常会改善，尤其是表面空气温度，而土地 - 大气耦合指标更好地代表了在水分和辐射的表面土壤水分和表面流量之间观察到的协方差。此外，这项研究发现，连续美国的温度偏见与模型模拟水限制和能量限制区域之间耦合过程的不同平衡的能力有关。对土地初始条件的敏感性也被视为预测误差的来源。最重要的是，这项研究提出了构成耦合土地 - 预测模型中的大气行为的蓝图，这是一项至关重要的模型开发任务，可确保从第一天到季节时间尺度的第一天。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
行星探索科学技术办公室（PESTO）的最新消息
• 天王星大气全耦合大气环流模型的进展 - 动力学和玩具模型，Jonathan H. Jiang (JPL) • 需要在 -90 °C 至 -30 °C 范围内测试冰融化探测器？，Paula do Vale Pereira (中佛罗里达大学) • 中红外快速先进光学生命探测探测器 (MIRACLE)，Yamuna Phal (科罗拉多矿业学院) • 用于行星原位光谱的微型、多功能、微观有机/无机成分分析探测器 (MOCAPS)，Mool Gupta (弗吉尼亚大学) • 使用低电容固态纳米孔探测海洋世界的生命，Vanya Buvac (Goeppert LLC) • 用于增强行星保护和污染控制的激活雾系统，Gregory Fridman (AAPlasma LLC) • BOREAS - 通过模拟探测木卫二的地下海洋冰冷的表面条件，Ilankuzhali Elavarasan（德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校）• 用于高灵敏度宽带热检测的多孔硅基热电堆，Sabah Bux（JPL）• 用于检测未来潜在海洋世界任务的有机生物特征的 SCHAN 仪器，Victor Abrahamsson（JPL）• 即将到来的天王星恒星掩星活动和影子追逐者任务概念，Kunio Sayanagi（LARC）• SLUSH：进入海洋世界的冰钻探测器，Nicklaus Traeden（Honeybee Robotics）• 海洋世界和 Wolstenholme 峡湾冰下平台的样本选择和处理（SSHOW UP），Frances Bryson（康奈尔大学）• 用于导航木卫二的垂直进入机器人（VERNE），Frances Bryson（康奈尔大学）
比较三种深钢筋学习算法用于解决月球着陆器问题的比较
摘要。月球着陆器问题在强化学习领域提出了巨大的挑战，因此需要创建能够在月球表面安全着陆的自主航天器。在这项研究中，研究并检查了三种突出的增强学习算法，即深Q-Network（DQN），Double Deep Q-Network（DDQN）和策略梯度，并进行了检查并检查以解决此问题。最初，将神经网络和Q学习的DQN算法利用以学习最佳着陆政策。通过通过神经网络培训近似Q值，该航天器学会了做出明智的决定，从而成功着陆。随后，使用减轻高估偏差的DDQN算法。利用两个神经网络（一个用于行动选择，另一个用于评估），DDQN可提高稳定性和收敛性，从而产生精致的着陆策略。此外，这项工作探讨了策略梯度方法在此问题中的应用。通过使用梯度上升直接优化策略，该航天器可以最大化累积奖励，从而实现有效而准确的降落。通过广泛的模拟来评估该算法的性能，该模拟涵盖了不同的月球表面条件。结果证明了这些方法的有效性，展示了它们促进成功和燃油效率的航天器登陆的能力。总而言之，这项研究有助于了解Lunar Lander问题的DQN，DDQN和政策梯度算法。这些发现突出了每种算法的独特优势及其在自主航天器上的潜力。这项研究所获得的见解对未来的月球任务中智能着陆系统的发展具有影响，从而推进了航空航天应用中强化学习领域。
DOWSIL™ ME-1030 粘合剂透明技术数据表
杂质（Cl-）ppm < 1.5 描述 陶氏有机硅微电子胶粘剂产品旨在满足微电子和光电子封装行业的关键标准，包括高纯度、防潮性以及热稳定性和电稳定性。陶氏有机硅微电子胶粘剂产品具有出色的应力消除和高温稳定性，可出色地无需底漆粘附于各种基材和部件。这些产品非常适合需要低模量材料的微电子设备、无铅焊料回流温度（260°C）或其他高可靠性应用。这些材料具有湿式分配和预固化薄膜产品形式，可满足设备封装应用的广泛需求。陶氏有机硅微电子胶粘剂产品以方便的单组分材料形式提供，具有针对导电性、电绝缘性或导热性开发的特定配方，所有这些都通过热固化而不会产生副产品。表面准备 所有表面都应使用 DOWSIL™ OS 液体、石脑油、矿物油或甲基乙基酮 (MEK) 等溶剂彻底清洁和/或除油。建议尽可能进行轻微表面打磨，因为这样可以促进良好的清洁并增加粘合表面积。最后用丙酮或 IPA 擦拭表面也有助于去除其他清洁方法可能留下的残留物。在某些表面上，不同的清洁技术会比其他技术产生更好的效果。用户应确定最适合其应用的技术。 基材测试 由于基材类型多样且基材表面条件不同，因此无法对粘合强度和粘合强度做出一般性陈述。为了确保在特定基材上的最大粘合强度，需要使粘合剂在搭接剪切中 100% 内聚破坏或具有类似的粘合强度。这可确保粘合剂与所考虑的基材兼容。此外，此测试可用于确定最短固化时间或检测表面污染物（如脱模剂、油、油脂和氧化膜）的存在。
地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。
技术数据表-Dowsil™ME -6820 ...
产品概述DOW的微电子硅胶粘合剂旨在满足微电子和可选的电子包装行业的关键要求，包括高纯度，耐水性，热和电气稳定性。该产品具有极高的应力松弛和高温稳定性，并且很好地粘附在各种底物材料和组件上，而无需底漆。它也适用于需要具有低模量的材料，无铅焊接温度（260°C）或其他需要高可靠性的应用。该产品是一种易于使用的单组分产品，在热固化反应过程中不会产生副产品。固化的产品表现出极好的电绝缘。 清洁底物表面以清洁底物的表面，并用诸如Dow Corning Brand OS液体，Naphtha，矿物精神或甲基乙基酮（MEK）等溶液清除油性污渍。建议在可能的情况下进行表面的光抛光，以达到由于粘附面积增加而获得稳定的粘附特性。最后，用溶剂擦拭表面有助于去除粘附于标准表面上左侧的残留物。根据贴材和周围组件的特性，其他清洁方法可能有效，因此请确定哪种方法最适合您的个人情况。 基本材料测试有多种类型的底物，底物的表面条件因一种而异，因此不可能提供对粘附条件和粘附强度的一般解释。拉伸粘附试验需要对粘附层的100％内聚力分解，以实现针对特定底物的最高粘附强度。根据确定凝聚力分解，可以确定粘合剂和靶标底物之间的兼容性以及粘附所需的加热时间。另外，可以使用凝聚力的确定来确认表面污染的存在，例如霉菌释放剂，油，油脂和氧化物涂层。 兼容性某些材料，化学物质，交联和增塑剂可能会导致添加粘合剂的固化抑制。典型的固化抑制剂包括有机素，其他有机金属化合物，含有器官蛋白催化剂，硫，多硫化物，多硫酮，其他含硫的材料，不饱和烃塑料塑料化合物和焊料磁通残留物。如果底物或材料可能会导致治疗抑制作用，我们建议您针对您的预期应用进行小规模的一致性测试。如果底物和固化产物之间的界面处有液体或未固定的部分，则其在底物上的使用是不兼容的，并且表示治愈抑制作用。 如果您需要去除DOW电子粘合剂以进行缺陷分析，则可修复性道琼斯水平的流体很有用。有关这些产品的更多信息，请联系Dow。 使用的预防措施：此数据表中不包括使用所需的安全信息。在使用之前，请仔细阅读安全数据表（SD）和容器标签，以获取有关安全使用以及身体和健康危害的信息。您可以通过访问网站Dow.com/ja-jp购买安全数据表（SD）。