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1.
Recently, research of solitons in Bose–Einstein condensates has become a popular topic. Here, we mainly study exact analytical solutions of Gross–Pitaevskii equations describing spin-orbit coupled spin-1 Bose–Einstein condensates. To begin with, we show the analytical relation between different types of one-dimensional spin-orbit coupling and Zeeman effect. In addition, we find a transformation that can simplify the three-component Gross–Pitaevskii equations with spin-orbit coupling into the non... 相似文献
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3.
Towards Fabrication of Atomic Dopant Wires via Monolayer Doping Patterned by Resist-Free Lithography 下载免费PDF全文
Fabrication of atomic dopant wires at large scale is challenging.We explored the feasibility to fabricate atomic dopant wires by nano-patterning self-assembled dopant carrying molecular monolayers via a resist-free lithographic approach.The resist-free lithography is to use electron beam exposure to decompose hydrocarbon contaminants in vacuum chamber into amorphous carbon that serves as an etching mask for nanopatterning the phosphorus-bearing monolayers.Dopant wires were fabricated in silicon by patterning diethyl vinylphosphonate monolayers into lines with a width ranging from 1 μm down to 8 nm.The dopants were subsequently driven into silicon to form dopant wires by rapid thermal annealing.Electrical measurements show a linear correlation between wire width and conductance,indicating the success of the monolayer patterning process at nanoscale.The dopant wires can be potentially scaled down to atomic scale if the dopant thermal diffusion can be mitigated. 相似文献
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5.
针对新兴的能谱核素识别方法在混合放射性核素的噪声环境中存在识别速度慢、准确率较低等问题,提出了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的能谱核素识别方法。实验使用溴化镧(LaBr3)晶体探测器,分别对环境中60Co、137Cs放射性源分组测量得到能谱数据集,首先使用数据平滑方法和归一化方法进行数据预处理,然后将能谱数据按时间序列分组以获得可用的输入序列数组,最后训练LSTM模型得到预测结果。通过基于BP神经网络和卷积神经网络(CNN)的两个能谱识别模型进行对比,得到在测试集中平均识别率分别为83.45%和86.21%,而LSTM能谱识别模型平均识别率为93.04%,实验结果表明,该能谱模型在核素识别效果中表现较好,可用于快速的能谱核素识别设备上。 相似文献
6.
根据地面中子探测与宇宙线环境之间的关联性,在太阳活动平静期以地球静止环境业务卫星及全球各个中子探测站的探测数据构建数据集。基于极端梯度提升决策树(XGBoost)和人工神经网络建立了由地面中子探测数据反演宇宙线质子环境的模型。模型采用遗传算法求解模型的最优超参数并对神经网络的各个神经元参数进行训练,实现了宇宙线质子环境在太阳活动平静期的反演,模型训练的均方差MSE为0.499,对测试集的平均反演误差分别为26.9%,对比航天常用的辐射环境模型误差通常在200%以内,提高显著。同时使用包括支持向量回归、误差反向传播算法、长短期记忆在内的多种其他机器学习算法进行了对比,结果表明本文所建立的模型具有训练时间短、计算速度快、占用资源小的优点。 相似文献
7.
商业化锂离子电池石墨负极和锂盐过渡金属氧化物正极材料的储锂容量都已接近各自的理论值,探索下一代高能量密度电极材料是解决现阶段锂离子电池容量限制的关键。近年来,新型金属草酸基负极材料,借助其在金属离子电池中多元化储能机制诱发的较高储能效应在碱金属离子电池绿色储能材料领域备受关注。本文就金属草酸基材料在锂、钠、钾金属离子电池方面的最新研究进行了综述,着重介绍了材料的晶型结构、多元化储能机制及储能过程中的动力学特征,简单阐述了材料在电化学储能中存在的问题,分析了金属草酸基负极材料在形貌晶型控制、界面碳复合改性和金属元素掺杂方面的改性策略。最后,预测了金属草酸基负极材料在碱金属离子电池体系的发展方向。 相似文献
8.
以聚苯氧基磷酸联苯二酚酯(PBPP)与聚磷酸铵(APP)组成复合阻燃剂,对环氧树脂(EP)进行阻燃改性.通过氧指数(LOI)、垂直燃烧(UL-94)、热失重(TGA)、锥形量热(CONE)和扫描电镜(SEM)等方法研究改性环氧树脂的阻燃性能和阻燃机理.结果表明,PBPP/APP体系对EP具有较好的阻燃性能,阻燃剂添加量为10%时能使环氧树脂的氧指数提高到29.6%,垂直燃烧等级达到UL94 V-0级,残炭量大大增加;平均热释放速率下降45.7%,热释放速率峰值下降51.0%,有效燃烧热平均值下降21.1%;TGA、CONE、SEM等综合分析显示了PBPP/APP改性后的环氧树脂比纯环氧树脂具有更高的热稳定性,燃烧后能够形成连续、致密、封闭、坚硬的焦化炭层,在聚合物表面产生有效覆盖、隔绝了氧气,改善了环氧树脂的燃烧性能. 相似文献
9.
外泌体(Exosome)是直径大小为30~150 nm的膜性囊泡,包裹DNA/RNA, miRNA,蛋白质和脂质等多种物质并参与微环境中的生物信息传递,是理想的癌症生物标志物,在液体活检领域具有重要的应用潜力,有望成为癌症快速检测的手段之一。表面增强拉曼光谱(SERS)是分子振动光谱,可从分子水平上探测物质的精细结构和信息变化,具有“指纹图谱”的特征。采用差速离心结合超速离心的方法获得乳腺癌细胞来源的外泌体,以金溶胶为增强基底,收集外泌体及其母细胞的SERS图谱,结合多元统计分析,进行乳腺癌细胞的快速鉴别与区分。研究结果表明,乳腺癌细胞及其外泌体在500~1 600 cm-1波段范围内有特征拉曼信号,采用非标记检测所获得的图谱信息是样品“whole-organism fingerprint”整体信号的呈现。根据外泌体的拉曼表型并结合OPLS-DA分析,能够100%分辨3种不同类型的乳腺癌细胞。单细胞SERS检测联合PCA-LDA分析,区分乳腺癌细胞的准确率为83.7%。通过比较乳腺癌细胞及其外泌体的拉曼特征图谱发现,二者在拉曼谱图的波数高度表现一致,但是外泌体在特... 相似文献