XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机分布
受挫磁体的凸出相
几何受挫 (GF) 磁体由局部磁矩、自旋组成，其方向无法同时最小化它们的相互作用能。此类材料可能承载新颖的物质相，例如称为量子自旋液体的类流体状态。与所有固态系统一样，GF 磁体具有随机分布的杂质，其磁矩可能在低温下“冻结”，使系统进入自旋玻璃态。我们分析了 GF 材料中自旋玻璃转变的现有数据，发现了一个令人惊讶的趋势：玻璃转变温度随杂质浓度的降低而升高，并在以前未确定的“隐藏”能量尺度上达到无杂质极限的有限值。我们提出了一种情景，其中相互作用和熵的相互作用导致介质磁导率的交叉，有助于玻璃在低温下冻结。这种低温的“发光”相可能会掩盖甚至破坏相当干净的系统中广泛寻找的自旋液体状态。
剖析成年神经干细胞的时空多样性突触囊泡的分子结构-MDC存储库
在这项研究中，Kravčenko及其同事提高了我们对突触囊泡（SVS）（SVS）的理解，这对于神经递质的存储和释放至关重要。采用冷冻电子断层扫描，该研究表征了SV蛋白的多样性，其中包括SV表面上的小蛋白，内部的细长蛋白，以及随机分布在SVS表面的大V -ATP酶。v - ATPase结构显示出另一种跨膜相互作用伴侣突触素。这项研究在网格蛋白涂层的网状蛋白笼中发现了v- ATPases，并在囊泡上部分组装了网状蛋白涂层，并在神经元内和神经元内部，提供了对其结构对称性的见解。此外，该研究确定了细胞膜附近没有囊泡的网状蛋白篮。这些发现突出了SV的复杂分子结构，提供了广泛的透视图并补充了传统的蛋白质组学分析和荧光显微镜。
熵的概念及其与健康的关系
熵今天从物理学到Sta tistics，工程到社会科学都有许多应用，是从热力学中提取的概念。在热力学中，熵表示无法转换为机械工作并分布在整个宇宙中的系统的热能。例如;当具有一定势能的球掉落到斜坡时，并非所有势能都可以转化为动能，其中一些能量将其作为热能分布到宇宙中。这种能量以热量和随机分布在整个宇宙中，代表熵。根据热力学的第二定律，在任何过程中系统的熵变化都必须为零或阳性。因为宇宙中的所有过程都从秩序转变为无序，并倾向于增加其熵。通常，在物理系统中，熵可以定义为系统中不确定性和不确定性的数值[1]。在本文中，我们分析了生物系统中的熵，熵对健康的影响以及减少熵的方法
亚微米玻璃碳作为ESD和EMI应用的基于HDPE的导电聚合物复合材料
玻璃碳（GC）是一种独特的碳，具有广泛的有用特性，包括高热稳定性，低热膨胀和出色的电导率。这使其成为热塑性复合材料中加强的有前途的候选人。在这项工作中，使用微米GC粉（µGC）和亚皮平GC粉末（SµGC）制造高密度聚乙烯（HDPE）基础复合材料。通过两种不同的方法将GC钢筋引入聚合物基质中，以形成随机和隔离的增强分布。检查了GC体积含量（φ）和复合结构对电导率的影响。证明，虽然玻璃碳可以比石墨更有效地增强HDPE的电导率，但它与碳Na- Notubes的出色性能相匹配，碳Na- Notubes的性能弥补了它们之间的间隙。研究表明，GC的添加增加了HDPE的电导率，并且在φ≈4％时可以实现渗透阈值（φC）。GC的隔离分布导致渗透阈值的值（φC≈1％）低于随机分布。
磷端基聚合物对硅的掺杂
半导体技术依赖于通过在半导体基质材料的晶格中控制引入替代杂质（掺杂）来调整基板的电性能的能力，以便调整其电子、光学和/或磁性。1 然而，目前的原位掺杂策略不能轻易扩展到纳米级。随着半导体器件的尺寸缩小到纳米级，半导体内单个原子的标准随机分布变得至关重要，因为均匀掺杂分布的假设不再成立。2,3 目前，科学界正在努力开发一种新技术，以展示纳米级半导体结构的确定性掺杂。传统的掺杂技术主要基于离子注入，即用高能含掺杂剂的离子轰击目标半导体，随后使用高温热处理诱导离子替换晶格中的原子。 1 该技术的主要优势在于可以独立控制半导体主体内的掺杂剂量和杂质原子的深度分布。这种方法已被广泛探索，并已成为微电子领域的主力，因为它可以保证大面积的出色掺杂均匀性。
图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
istituto nazionale di ricerca Metrologica ...
图1：粗粒模型和仿真设置。（A）全原子（AA）和Martini粗粒（CG）表示中的细胞色素P450和Petase酶。（b）四个单体的AA和CG Martini模型：苯乙烯，2-乙烯基吡啶（2VP），苯乙烯磺酸盐（SS）和Quaternized 2-乙烯基吡啶（Q2VP）。此处考虑的杂聚物是通过随机分布的这四个单体获得的。（c）基于聚苯乙烯的复合物的列表。用中性极性PS-2VP（i）测试带负电荷的（-15E）P450套装，并带正电荷（PS-Q2VP（II），PS-2VP-Q2VP（III））随机共聚合物；虽然用中性极性PS-2VP（i）研究了带正电的（+6E）PETASE共组合，并带负电荷（PSS（II），PSS-2VP（II））杂聚合物。F P和F C的分数通过更改极性（n极）的数量（n polar）的数量并分别在一个单一聚合物链中的单体总数（n TOT = 60）上，分别为电荷（n个带电）单体。
基于机器学习的复合材料中观本构模型多尺度校准：应用于脑白质
摘要 提出了一种用于改进复合材料本构建模的模块化流程。该方法可用于开发特定受试者的空间变化脑白质力学性能。对于此应用，从扩散磁共振成像 (dMRI) 扫描中提取白质微观结构信息，并用于生成数百个具有随机分布纤维特性的代表性体积元素 (RVE)。通过对这些 RVE 自动运行有限元分析，可以生成与多个 RVE 特定载荷情况相对应的应力-应变曲线。然后针对每个 RVE 校准一个使 RVE 行为均质化的中观本构模型，从而针对每组 RVE 微观结构特征生成一个校准参数库。最后，实现一个机器学习层，直接从任何新的微观结构预测本构模型参数。结果表明，该方法可以高精度地预测校准后的中观材料性能。更一般地说，当提供实验测量的特定位置的纤维几何特性时，整体框架可以有效模拟复合材料的空间变化机械行为。
在Tezonapa的云森林中，墨西哥Veracruz云森林中的兰花丰度和多样性的模式
摘要目的：分析墨西哥韦拉克鲁斯Tezonapa热带山地云森林（TMCF）的海拔梯度中的兰花丰度和多样性。设计/方法论/方法：在100×20 m临时样带中采样兰花，随机分布在海拔梯度中（T1800-900，T2 901-1,000，T31,001-1,100，T4，T41,101-1,200，和T5 1,101-1,200，和T5 1,101-1,300 M）。每个标本都是地理参数，鉴定了物种，并确定了保护状态。结果：该地区的多样性达到了16个属的26种兰花。记录了204个标本的护照数据。研究局限性/含义：T3记录了最大的丰度，丰富性和多样性。此结果符合TMCF中兰花发展所需的有利温度和湿度条件。发现/结论：Stanhopea Tigrina有灭绝的危险。因此，迫切需要以下方案：体外繁殖，个人释放到环境中以及野生种群的随访，以改善遗传改善。
甲醛硫酸钠钠对储罐，血液学和免疫力的氮化合物的减少的研究文章影响
众所周知，氮是水产养殖中的主要污染物，对鱼类可能有毒性作用。当吸收有毒浓度时，氮可以进入鱼类的血液，影响血液参数，免疫反应并引起氧化损伤和神经毒性。最近，进行了一项研究，以研究氨，肝，生长，组织损伤和免疫指数在甲醛甲醛（FBS）存在下的毒性作用。该研究涉及360 C. rubrofuscus，它们在24个水族箱中随机分布，FBS与将氨的比例与31mg/l：1mg/l。实验是在6种治疗中用15条鱼进行的，并进行了4次重复，直到观察到50％死亡率。研究了鱼类的生长，组织学，血液学，免疫力，肝酶和生化特征，并使用单向方差分析（单向ANOVA）和Duncan的测试对结果进行了分析。研究发现，在FBS存在的情况下，锦鲤鱼的血液，免疫和肝脏指标发生了变化。此外，将FBS添加到水族馆水中减少了鱼储罐中的氮化合物，从而进一步降低了鱼类水族箱中的氮化合物。