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sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
AeroVue - 本迪克斯/金
德哈维兰 Dash 8 100/200/300 仍然是业内最可靠、最坚固的支线涡轮螺旋桨飞机之一。Voyageur 利用其作为全球 Dash 8 运营商、出租人、维护者和改装商的专业知识，开发了 Dash 8 100/200/300 AeroVue 清洁解决方案。该安装以 AeroVue 系统提供的创新解决方案为基础，解决了航空电子组件过时和监管要求，以确保机队的长寿命。
006-18002-0000_rdr-2060-2100-pilot-guide.pdf - 本迪克斯/金
雷达本质上是一种利用无线电回波原理的测距系统。术语“RADAR”是“无线电探测和测距”的首字母缩写。它是一种利用无线电波定位目标的方法。发射器以脉冲的形式产生微波能量。然后，这些脉冲被传输到天线，天线将它们聚焦成一束。雷达波束很像手电筒的光束。天线以这样一种方式聚焦和辐射能量，即能量在波束中心最强，在边缘附近强度逐渐减小。同一根天线用于发射和接收。当脉冲拦截目标时，能量会以回波或返回信号的形式反射回天线。从天线，返回的信号被传输到位于接收发射器单元中的接收器和处理电路。回波或返回信号显示在指示器上。
平面金项目
本演讲中的所有陈述（除历史事实的陈述外）都是“前瞻性陈述”或“前瞻性信息”，涉及适用证券法的含义，与构造金属法（“公司”）有关探索和开发计划Forward-looking information is often, but not always, identified by the use of words such as "seek", "anticipate", "plan", "continue", "planned", "expect", "project", "predict", "potential", "targeting", "intends", "believe", and similar expressions, or describes a "goal", or variation of such words and phrases or state that certain actions, events or results "may", "should", “可以”，“可能”，“可能”或“将会发生，发生或实现”。许多假设基于不在公司控制范围内的因素和事件，并且没有保证它们是正确的。前瞻性信息并不是未来绩效的保证，并且基于发表声明之日的许多估计和管理假设，包括有关公司矿产项目的勘探和发展计划时机的假设；拟议融资的时间和完成；部署其他钻机的时间和可能性；成功递送冶金测试结果；发布有关我们任何属性的初始资源报告；关于黄金，铜，白银和其他金属价格的未来价格的假设；货币汇率和利率；冶金回收；有利的工作条件；政治稳定；按时获得政府批准和融资；获取现有许可证和许可证的续订，并获得所需的许可和许可；劳动稳定；市场条件下的稳定性；设备的可用性；历史信息的准确性；成功解决争议和预期成本和支出。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。