Diffusion Sources(확산 소스)란 무엇입니까?
Diffusion Sources 확산 소스 - The P δ-layers have been tested as diffusion sources at temperatures ranging from 1000 to 1200 °C for different annealing times, up to 120 s. [1] The existing information cascade prediction models are devoted to extract the chronological features from diffusion sequences but treat the diffusion sources as ordinary users. [2] The problem we address is the estimation of the amplitudes and locations of the diffusion sources, as well as of the trajectory of the sensor. [3] In order to reveal the role of various types of diffusion sources in the formation of the modified layers of LiNbO3, the same investigations were performed on the samples covered by copper films before annealing. [4] Nd-Fe-B sintered magnets with different thicknesses of up to 10 mm were fabricated by combining TbH3 nanoparticles as diffusion sources and the grain boundary diffusion (GBD) technique. [5] The diffusion coefficients obtained from Fick’s second law indicate that La diffuses faster than Al and Cu at 800 °C, which explains the various effects of the diffusion sources and different coercivity enhancements by the alloys with different Al/Cu ratios. [6] Furthermore, distribution of Tb-rich shells along diffusion length can be optimized by adjusting Tb content in diffusion sources and diffusion parameters, contributing to coercivity enhancement of magnet. [7] N-type vapor diffusions in p-GaSb wafers is investigated using the group-VI elements S, Se and Te as diffusion sources. [8] Diffusion sources with various powders were utilized as the diffusion source. [9] It is critical to identify the diffusion sources and promptly quarantine them. [10] (La,Ce)–Al–Cu alloys with different La/Ce ratios were employed as the diffusion sources for grain boundary diffusion of sintered NdFeB magnets. [11]P δ 층은 최대 120초의 다양한 어닐링 시간 동안 1000~1200°C 범위의 온도에서 확산 소스로 테스트되었습니다. [1] 기존 정보 캐스케이드 예측 모델은 확산 시퀀스에서 시간적 특징을 추출하는 데 전념하지만 확산 소스를 일반 사용자로 취급합니다. [2] 우리가 다루는 문제는 센서의 궤적뿐만 아니라 확산 소스의 진폭과 위치를 추정하는 것입니다. [3] LiNbO3의 변형된 층 형성에서 다양한 유형의 확산 소스의 역할을 밝히기 위해, 열처리 전에 구리 필름으로 덮인 샘플에 대해 동일한 조사를 수행했습니다. [4] TbH3 나노입자를 확산원으로 하고 GBD(입계확산) 기술을 결합하여 최대 10mm 두께의 Nd-Fe-B 소결자석을 제작하였다. [5] Fick의 두 번째 법칙에서 얻은 확산 계수는 La가 800°C에서 Al 및 Cu보다 빠르게 확산됨을 나타내며, 이는 확산 소스의 다양한 효과와 Al/Cu 비율이 다른 합금에 의한 다양한 보자력 향상을 설명합니다. [6] 또한 확산 길이를 따라 Tb가 풍부한 쉘의 분포는 확산 소스 및 확산 매개변수의 Tb 함량을 조정하여 최적화할 수 있으며, 이는 자석의 보자력 향상에 기여합니다. [7] p-GaSb 웨이퍼의 N형 증기 확산은 VI족 원소 S, Se 및 Te를 확산 소스로 사용하여 조사됩니다. [8] 다양한 분말의 확산원을 확산원으로 활용하였다. [9] 확산 원인을 식별하고 신속하게 격리하는 것이 중요합니다. [10] 다른 La/Ce 비율을 갖는 (La,Ce)-Al-Cu 합금은 소결된 NdFeB 자석의 입자 경계 확산을 위한 확산 소스로 사용되었습니다. [11]
Multiple Diffusion Sources
Localization of multiple diffusion sources is of great importance to various practical applications. [1] We carry out precipitation reactions in gel media, wherein the interdiffusion of the co-precipitates takes place from multiple diffusion sources arranged in a symmetric framework. [2]다중 확산 소스의 위치 파악은 다양한 실제 적용에 매우 중요합니다. [1] 우리는 겔 매체에서 침전 반응을 수행하며, 여기서 공동 침전물의 상호확산은 대칭 프레임워크에 배열된 다중 확산 소스에서 발생합니다. [2]
Without Diffusion Sources 확산 소스 없이
State-of-the-art method for determining dementia progression are network diffusion models derived from the heat equation without diffusion sources. [1] Current models for determining dementia progression are network diffusion models derived from the heat equation without diffusion sources, and they do not model the disease agents (misfolded β-amyloid and τ -protein) transmission dynamics. [2]치매 진행을 결정하는 최신 방법은 확산원이 없는 열방정식에서 파생된 네트워크 확산 모델입니다. [1] 치매 진행을 결정하기 위한 현재 모델은 확산 소스가 없는 열 방정식에서 파생된 네트워크 확산 모델이며 질병 인자(잘못 접힌 β-아밀로이드 및 τ-단백질) 전달 역학을 모델링하지 않습니다. [2]