Hình thái là gì? Các công bố khoa học về Hình thái

Hình thái là thuật ngữ sử dụng để mô tả hình dạng, kích thước, cấu trúc và các đặc điểm bên ngoài của một vật thể hoặc một hệ thống. Nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như ngôn ngữ học, sinh học, địa lý, kiến trúc và vật liệu để phân tích, phân loại và hiểu rõ chức năng của đối tượng.

Hình thái là gì?

Hình thái (tiếng Anh: Morphology) là khái niệm dùng để mô tả cấu trúc, hình dạng và tổ chức bên ngoài của một đối tượng, hệ thống hoặc thực thể, và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học như ngôn ngữ học, sinh học, địa lý, kiến trúc, khoa học vật liệu, và thậm chí trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Dù cách hiểu khác nhau tùy từng ngành, điểm chung của hình thái là tập trung vào việc phân tích hình thức, cấu trúc hoặc biểu hiện bề ngoài, từ đó suy ra đặc điểm, chức năng hoặc quy luật vận hành của đối tượng đó.

Hình thái học (morphology) là lĩnh vực nghiên cứu các khía cạnh nói trên. Việc nghiên cứu hình thái giúp mô tả, phân loại, dự đoán hành vi hoặc đánh giá mối liên hệ giữa các thành phần trong hệ thống. Khả năng ứng dụng đa ngành của hình thái học biến nó thành một công cụ quan trọng không chỉ trong nghiên cứu hàn lâm mà còn trong công nghiệp, công nghệ và quy hoạch xã hội.

Hình thái trong các lĩnh vực chuyên môn

1. Hình thái học trong ngôn ngữ học

Trong ngôn ngữ học, hình thái học (linguistic morphology) là ngành nghiên cứu cấu trúc nội tại của từ. Từ được tạo thành từ các đơn vị nhỏ hơn gọi là hình vị (morpheme) – là đơn vị ngữ nghĩa nhỏ nhất. Ví dụ, từ “không-hợp-lý” gồm ba hình vị: “không”, “hợp”, và “lý”.

Hình thái học bao gồm hai nhánh chính:

  • Hình thái từ vựng: nghiên cứu cách tạo ra từ mới qua các quá trình như ghép từ, chuyển loại, thêm tiền tố hoặc hậu tố.
  • Hình thái ngữ pháp: nghiên cứu sự biến đổi của từ để biểu thị các yếu tố ngữ pháp như thì, số, cách, thể, giọng, v.v.

Ví dụ trong tiếng Anh, từ “cats” bao gồm: “cat” (danh từ gốc) + “-s” (hậu tố chỉ số nhiều). Hình thái học đóng vai trò nền tảng trong việc xây dựng từ điển, phân tích ngữ nghĩa, và đặc biệt quan trọng trong các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Tài liệu tham khảo: SIL International – Morphology.

2. Hình thái học trong sinh học

Trong sinh học, hình thái học nghiên cứu cấu trúc, hình dáng và sự sắp xếp các bộ phận bên ngoài của sinh vật. Đây là một trong những ngành cổ điển của sinh học, thường gắn liền với phân loại học và sinh học tiến hóa. Hình thái sinh học giúp các nhà khoa học so sánh đặc điểm giữa các loài để xác định mối quan hệ tiến hóa và nguồn gốc chung.

Các loại hình thái bao gồm:

  • Hình thái bên ngoài: như chiều dài, kích thước, màu sắc, sự sắp xếp của lá, chân, cánh, v.v.
  • Hình thái bên trong: như cấu trúc xương, mô, cơ quan nội tạng (liên quan đến giải phẫu học).

Sự biến đổi hình thái thường phản ánh thích nghi của sinh vật với môi trường sống. Ví dụ, loài thằn lằn sa mạc có hình thái cơ thể giúp giảm mất nước, trong khi chim có cánh dài và nhẹ để thích nghi với bay lượn. Nghiên cứu thêm: Morphology in Biology – Britannica.

3. Hình thái học trong địa lý và địa mạo học

Trong địa lý vật lý, hình thái học được nghiên cứu trong lĩnh vực địa mạo học (geomorphology), nơi các nhà khoa học phân tích hình dạng, cấu trúc và sự hình thành của các dạng địa hình như núi, đồi, sông, thung lũng, đồng bằng, bờ biển, v.v.

Phân tích hình thái giúp hiểu được:

  • Quá trình kiến tạo (tạo núi, nứt gãy vỏ trái đất)
  • Quá trình ngoại sinh (xói mòn, phong hóa, lắng đọng)
  • Sự thay đổi môi trường theo thời gian

Thông tin này rất quan trọng cho quy hoạch đất đai, quản lý rủi ro thiên tai, thiết kế hạ tầng và bảo tồn môi trường. Tham khảo thêm: USGS – Geomorphology.

4. Hình thái đô thị và kiến trúc

Trong kiến trúc và quy hoạch đô thị, “hình thái” mô tả cấu trúc không gian của môi trường xây dựng, bao gồm:

  • Hình dạng và kích thước của các tòa nhà
  • Mật độ xây dựng
  • Cách tổ chức hệ thống đường phố, quảng trường
  • Mối quan hệ giữa không gian công cộng và không gian riêng tư

Hình thái đô thị phản ánh lịch sử phát triển, văn hóa, lối sống và nhu cầu sử dụng đất của cư dân. Việc nghiên cứu hình thái giúp đưa ra các giải pháp quy hoạch bền vững, thân thiện môi trường và hiệu quả trong sử dụng năng lượng. Xem thêm: International Seminar on Urban Form.

5. Hình thái học trong khoa học vật liệu

Trong khoa học vật liệu, hình thái mô tả cấu trúc vi mô của vật liệu, bao gồm:

  • Hình dạng và kích thước hạt
  • Độ rỗng và phân bố lỗ rỗng
  • Cách sắp xếp các pha hoặc cấu trúc tinh thể

Hình thái có ảnh hưởng trực tiếp đến đặc tính cơ học, điện, quang và nhiệt của vật liệu. Ví dụ, hình thái của polymer quyết định độ bền kéo, độ đàn hồi; trong khi hình dạng hạt xúc tác ảnh hưởng đến hiệu suất phản ứng. Các công cụ phân tích như kính hiển vi điện tử (SEM, TEM) và tán xạ tia X (XRD) thường được dùng để khảo sát hình thái vật liệu. Tham khảo thêm: ScienceDirect – Morphology in Materials Science.

6. Hình thái học trong công nghệ và trí tuệ nhân tạo

Hình thái học cũng được ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ảnh và học máy. “Morphological operations” là kỹ thuật xử lý ảnh số như giãn (dilation), co (erosion), đóng (closing), mở (opening) để trích xuất, lọc nhiễu hoặc phát hiện đối tượng từ hình ảnh.

Ví dụ, trong phân tích ảnh y tế (như ảnh CT, MRI), hình thái học số học giúp phát hiện ranh giới mô, khối u hoặc dị thường. Trong nhận dạng ký tự (OCR), hình thái học giúp cải thiện độ rõ nét của văn bản.

Xem thêm ứng dụng tại: HIPR – Morphological Image Processing.

Ý nghĩa và vai trò của hình thái học

Hình thái học không chỉ giúp mô tả cấu trúc mà còn là công cụ để phân tích chức năng, đánh giá sự thay đổi theo thời gian, xác định nguyên nhân và dự báo xu hướng phát triển. Ở cấp độ liên ngành, hình thái là ngôn ngữ chung để kết nối khoa học tự nhiên, kỹ thuật và xã hội học.

Sự hiểu biết về hình thái giúp:

  • Phân loại, nhận dạng và so sánh đối tượng trong nghiên cứu khoa học
  • Đưa ra giải pháp thiết kế hoặc điều chỉnh hiệu quả trong kỹ thuật
  • Phát triển công nghệ mô phỏng và tự động hóa dựa trên phân tích cấu trúc

Kết luận

Hình thái là một khái niệm nền tảng và linh hoạt, đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá, phân tích và ứng dụng kiến thức trong nhiều lĩnh vực từ ngôn ngữ học đến công nghệ cao. Việc hiểu và ứng dụng hình thái không chỉ giúp mở rộng tri thức mà còn mang lại giá trị thiết thực trong nghiên cứu, sản xuất và đời sống xã hội.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "hình thái":

Sự Chấp Nhận Của Người Dùng Đối Với Công Nghệ Máy Tính: So Sánh Hai Mô Hình Lý Thuyết Dịch bởi AI
Management Science - Tập 35 Số 8 - Trang 982-1003 - 1989
Hệ thống máy tính không thể cải thiện hiệu suất tổ chức nếu chúng không được sử dụng. Thật không may, sự kháng cự từ người quản lý và các chuyên gia đối với hệ thống đầu cuối là một vấn đề phổ biến. Để dự đoán, giải thích và tăng cường sự chấp nhận của người dùng, chúng ta cần hiểu rõ hơn tại sao mọi người chấp nhận hoặc từ chối máy tính. Nghiên cứu này giải quyết khả năng dự đoán sự chấp nhận máy tính của mọi người từ một thước đo ý định của họ, và khả năng giải thích ý định của họ dựa trên thái độ, quy chuẩn chủ quan, giá trị sử dụng cảm nhận, sự dễ dàng sử dụng cảm nhận và các biến liên quan. Trong một nghiên cứu dài hạn trên 107 người dùng, ý định sử dụng một hệ thống cụ thể, được đo lường sau một giờ giới thiệu về hệ thống, có tương quan 0.35 với việc sử dụng hệ thống 14 tuần sau đó. Tương quan giữa ý định và việc sử dụng là 0.63 vào cuối thời gian này. Giá trị sử dụng cảm nhận ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định của mọi người, giải thích hơn một nửa sự biến thiên trong ý định vào cuối 14 tuần. Sự dễ dàng sử dụng cảm nhận cũng có tác động nhỏ nhưng có ý nghĩa đến ý định, mặc dù hiệu ứng này giảm dần theo thời gian. Thái độ chỉ một phần nào đó trung gian hóa những ảnh hưởng của những niềm tin này đối với ý định. Quy chuẩn chủ quan không có tác động đến ý định. Những kết quả này gợi ý khả năng về những mô hình đơn giản nhưng mạnh mẽ của các yếu tố quyết định sự chấp nhận của người dùng, có giá trị thực tiễn trong việc đánh giá các hệ thống và hướng dẫn các can thiệp của quản lý nhằm giảm thiểu vấn đề công nghệ máy tính không được sử dụng hết.
#sự chấp nhận người dùng #công nghệ máy tính #mô hình lý thuyết #thái độ #quy chuẩn chủ quan #giá trị sử dụng cảm nhận #sự dễ dàng sử dụng cảm nhận
VESTA 3 cho trực quan hóa ba chiều dữ liệu tinh thể, thể tích và hình thái Dịch bởi AI
Journal of Applied Crystallography - Tập 44 Số 6 - Trang 1272-1276 - 2011
VESTA là một hệ thống trực quan hóa ba chiều dành cho nghiên cứu tinh thể học và tính toán trạng thái điện tử. Nó đã được nâng cấp lên phiên bản mới nhất, VESTA 3, với các tính năng mới bao gồm vẽ hình thái bên ngoài của các tinh thể; chồng chéo nhiều mô hình cấu trúc, dữ liệu thể tích và mặt tinh thể; tính toán mật độ điện tử và hạt nhân từ các tham số cấu trúc; tính toán hàm Patterson từ các tham số cấu trúc hoặc dữ liệu thể tích; tích hợp mật độ điện tử và hạt nhân bằng phân tách Voronoi; trực quan hóa bề mặt đều với nhiều mức độ khác nhau; xác định mặt phẳng tối ưu cho các nguyên tử được chọn; một thuật toán tìm kiếm liên kết mở rộng để cho phép các tìm kiếm tinh vi hơn trong các phân tử phức tạp và cấu trúc giống như lồng; thao tác hoàn tác và làm lại trong giao diện người dùng đồ họa; và cải tiến đáng kể hiệu suất trong việc hiển thị bề mặt đều và tính toán các lát cắt.
Một phương pháp tổng quát và đơn giản để tính toán R2 từ các mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát Dịch bởi AI
Methods in Ecology and Evolution - Tập 4 Số 2 - Trang 133-142 - 2013
Tóm tắt Việc sử dụng cả mô hình hỗn hợp tuyến tính và mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát (LMMs và GLMMs) đã trở nên phổ biến không chỉ trong khoa học xã hội và y khoa mà còn trong khoa học sinh học, đặc biệt trong lĩnh vực sinh thái học và tiến hóa. Các tiêu chí thông tin, chẳng hạn như Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC), thường được trình bày như các công cụ so sánh mô hình cho các mô hình hỗn hợp. Tuy nhiên, việc trình bày ‘phương sai giải thích’ (R2) như một thống kê tóm tắt có liên quan của các mô hình hỗn hợp là điều hiếm gặp, mặc dù R2 thường được báo cáo cho các mô hình tuyến tính (LMs) và cả các mô hình tuyến tính tổng quát (GLMs). R2 có đặc tính cực kỳ hữu ích là cung cấp giá trị tuyệt đối cho độ khớp của một mô hình, điều mà các tiêu chí thông tin không thể cung cấp. Như một thống kê tóm tắt mô tả lượng phương sai được giải thích, R2 cũng có thể là một đại lượng có ý nghĩa sinh học. Một lý do cho việc thiếu appreciation đối với R2 trong các mô hình hỗn hợp nằm ở thực tế rằng R2 có thể được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau. Hơn nữa, hầu hết các định nghĩa của R2 cho các mô hình hỗn hợp có các vấn đề lý thuyết (ví dụ: giá trị R2 giảm hoặc âm trong các mô hình lớn hơn) và/hoặc việc sử dụng chúng gặp khó khăn với các vấn đề thực tiễn (ví dụ: việc thực hiện). Tại đây, chúng tôi đề xuất tầm quan trọng của việc báo cáo R2 cho các mô hình hỗn hợp. Chúng tôi đầu tiên cung cấp các định nghĩa phổ biến của R2 cho LMs và GLMs và thảo luận về các vấn đề chính liên quan đến việc tính toán R2 cho các mô hình hỗn hợp. Sau đó, chúng tôi khuyến nghị một phương pháp tổng quát và đơn giản để tính toán hai loại R2 (marginal và conditional R2) cho cả LMMs và GLMMs, ít bị ảnh hưởng bởi các vấn đề thường gặp. Phương pháp này được minh họa qua các ví dụ và có thể được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu trong mọi lĩnh vực nghiên cứu, bất kể gói phần mềm nào được sử dụng để phù hợp với các mô hình hỗn hợp. Phương pháp được đề xuất có khả năng tạo điều kiện cho việc trình bày R2 cho nhiều hoàn cảnh khác nhau.
#mô hình hỗn hợp #R2 #phân tích thống kê #sinh học #sinh thái học
Vấn đề Hình Thái và Quy Mô Trong Sinh Thái: Bài Giảng Giải Thưởng Robert H. MacArthur Dịch bởi AI
Ecology - Tập 73 Số 6 - Trang 1943-1967 - 1992
Người ta cho rằng, vấn đề về hình thái và quy mô là vấn đề trung tâm trong sinh thái học, kết hợp sinh học quần thể và khoa học hệ sinh thái, đồng thời kết nối sinh thái học cơ bản và ứng dụng. Những thách thức ứng dụng, chẳng hạn như dự đoán nguyên nhân và hậu quả sinh thái của biến đổi khí hậu toàn cầu, đòi hỏi sự giao thoa của các hiện tượng diễn ra trên những quy mô không gian, thời gian và tổ chức sinh thái rất khác nhau. Hơn nữa, không có một quy mô tự nhiên duy nhất mà ở đó các hiện tượng sinh thái cần được nghiên cứu; các hệ thống thường cho thấy sự biến đổi đặc trưng trên một loạt các quy mô không gian, thời gian và tổ chức. Người quan sát áp đặt một sự thiên lệch nhận thức, một bộ lọc thông qua đó hệ thống được nhìn nhận. Điều này có ý nghĩa tiến hóa cơ bản, vì mỗi sinh vật là một “người quan sát” của môi trường, và các thích nghi trong lịch sử sống như phân tán và trạng thái ngủ đông làm biến đổi các quy mô nhận thức của loài và sự biến đổi được quan sát. Nó cũng có ý nghĩa cơ bản cho chính nghiên cứu của chúng tôi về các hệ sinh thái, vì các hình thái độc đáo cho bất kỳ phạm vi nào sẽ có nguyên nhân và hậu quả sinh học độc đáo. Chìa khóa để dự đoán và hiểu biết nằm ở việc làm rõ các cơ chế tiềm ẩn dưới các hình thái được quan sát. Thông thường, các cơ chế này hoạt động ở các quy mô khác với các quy mô mà các hình thái được quan sát; trong một số trường hợp, các hình thái phải được hiểu là phát sinh từ hành vi tập thể của một tập hợp lớn các đơn vị quy mô nhỏ hơn. Trong các trường hợp khác, hình thái bị áp đặt bởi các ràng buộc quy mô lớn hơn. Việc nghiên cứu những hiện tượng như vậy yêu cầu nghiên cứu cách mà hình thái và sự biến đổi thay đổi theo quy mô mô tả, và phát triển các quy luật để đơn giản hóa, tổng hợp và quy mô hóa. Các ví dụ được đưa ra từ tài liệu về sinh thái biển và sinh thái trên cạn.
Mô hình toàn cầu về phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi tự nhiên Dịch bởi AI
American Geophysical Union (AGU) - Tập 100 Số D5 - Trang 8873-8892 - 1995
Các đánh giá số về chất lượng không khí toàn cầu và những thay đổi tiềm ẩn trong các thành phần hóa học khí quyển yêu cầu các ước tính về dòng phát thải bề mặt của nhiều loài khí vi lượng khác nhau. Chúng tôi đã phát triển một mô hình toàn cầu để ước tính phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi từ các nguồn tự nhiên (NVOC). Methane không được xem xét ở đây và đã được xem xét chi tiết ở những nghiên cứu khác. Mô hình có lưới không gian được phân giải cao (0,5°×0,5° vĩ độ/kinh độ) và tạo ra các ước tính phát thải trung bình theo giờ. Các loài hóa học được phân nhóm thành bốn loại: isoprene, monoterpen, các VOC phản ứng khác (ORVOC), và các VOC khác (OVOC). Phát thải NVOC từ đại dương được ước tính dựa trên các biến số vật lý địa chất từ mô hình lưu thông tổng quát và dữ liệu vệ tinh nhận diện màu nước biển. Phát thải từ lá cây được ước tính từ các yếu tố sinh khối và phát thải cụ thể của hệ sinh thái cùng với các thuật toán mô tả sự phụ thuộc vào ánh sáng và nhiệt độ của phát thải NVOC. Các ước tính về độ dày tán lá dựa trên các biến số khí hậu và dữ liệu vệ tinh. Các biến động theo thời gian trong mô hình được điều khiển bởi các ước tính hàng tháng về sinh khối và nhiệt độ cùng với các ước tính ánh sáng theo giờ. Dòng VOC toàn cầu hàng năm được ước tính là 1150 Tg C, trong đó 44% là isoprene, 11% là monoterpen, 22,5% là các VOC phản ứng khác và 22,5% là các VOC khác. Có nhiều độ không chắc chắn lớn đối với mỗi ước tính này, đặc biệt là đối với các hợp chất không phải isoprene và monoterpen. Các khu rừng nhiệt đới (rừng mưa, rừng theo mùa, rừng rụng lá vào mùa khô, và savanna) đóng góp khoảng một nửa tổng phát thải VOC tự nhiên toàn cầu. Các vùng đất canh tác, các vùng cây bụi và các rừng khác đóng góp từ 10-20% mỗi loại. Phát thải isoprene được tính toán cho các vùng ôn đới cao hơn gấp 5 lần so với các ước tính trước đây.
Sự phát thải của các khí vi lượng và hạt bụi từ việc đốt sinh khối Dịch bởi AI
Global Biogeochemical Cycles - Tập 15 Số 4 - Trang 955-966 - 2001
Trong thập kỷ qua, một kho thông tin lớn về phát thải từ các loại đốt sinh khối khác nhau đã được tích lũy, phần lớn là kết quả từ các hoạt động nghiên cứu của Chương trình Địa cầu Sinh học Quốc tế/ Hóa học Khí quyển Toàn cầu Quốc tế. Tuy nhiên, thông tin này chưa sẵn có một cách dễ dàng đối với cộng đồng hóa học khí quyển vì nó bị phân tán trên một số lượng lớn các tài liệu và được báo cáo bằng nhiều đơn vị và hệ thống tham chiếu khác nhau. Chúng tôi đã đánh giá một cách có phê phán những dữ liệu hiện có và tích hợp chúng vào một định dạng nhất quán. Dựa trên phân tích này, chúng tôi trình bày một tập hợp các hệ số phát thải cho một loạt các loại chất phát thải từ các vụ cháy sinh khối. Trong những trường hợp dữ liệu không có sẵn, chúng tôi đã đề xuất các ước lượng dựa trên các kỹ thuật ngoại suy thích hợp. Chúng tôi đã đưa ra các ước lượng toàn cầu về phát thải từ cháy rừng đối với các loại chất quan trọng phát thải từ những kiểu đốt sinh khối khác nhau và so sánh các ước lượng của chúng tôi với kết quả từ các nghiên cứu mô hình hóa ngược.
#đốt sinh khối #phát thải khí #hóa học khí quyển #hệ số phát thải #kỹ thuật ngoại suy #cháy rừng #mô hình hóa ngược
Mô hình phát thải khí và aerosol từ tự nhiên phiên bản 2.1 (MEGAN2.1): khung mô hình mở rộng và cập nhật cho phát thải sinh học Dịch bởi AI
Geoscientific Model Development - Tập 5 Số 6 - Trang 1471-1492
Tóm tắt. Mô hình phát thải khí và aerosol từ tự nhiên phiên bản 2.1 (MEGAN2.1) là một khung mô hình nhằm ước lượng lưu lượng các hợp chất sinh học giữa các hệ sinh thái đất và khí quyển bằng cách sử dụng các thuật toán cơ học đơn giản để tính đến các quá trình chủ yếu đã biết kiểm soát phát thải sinh học. Nó có sẵn dưới dạng mã offline và cũng đã được kết hợp vào các mô hình hóa bề mặt đất và hóa học khí quyển. MEGAN2.1 là bản cập nhật từ các phiên bản trước đó, bao gồm MEGAN2.0, được mô tả cho phát thải isoprene bởi Guenther và cộng sự (2006) và MEGAN2.02, được mô tả cho phát thải monoterpene và sesquiterpene bởi Sakulyanontvittaya và cộng sự (2008). Isoprene chiếm khoảng một nửa tổng lượng phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi sinh học (BVOC) toàn cầu ước tính 1 Pg (1000 Tg hoặc 10^15 g) sử dụng MEGAN2.1. Methanol, ethanol, acetaldehyde, acetone, α-pinene, β-pinene, t-β-ocimene, limonene, ethene, và propene góp phần thêm khoảng 30% vào lượng phát thải ước tính của MEGAN2.1. Thêm vào đó, 20 hợp chất (chủ yếu là terpenoid) liên quan đến ước tính của MEGAN2.1 về 17% tổng phát thải còn lại, với 3% còn lại phân bổ cho hơn 100 hợp chất. Phát thải của 41 monoterpene và 32 sesquiterpene cùng chiếm khoảng 15% và 3%, tương ứng, trong tổng phát thải BVOC toàn cầu được ước tính. Các loại cây nhiệt đới phủ khoảng 18% bề mặt đất toàn cầu và được ước tính chịu trách nhiệm cho khoảng 80% phát thải terpenoid và khoảng 50% phát thải VOC khác. Các loại cây khác phủ khoảng cùng một khu vực nhưng được ước tính chỉ đóng góp khoảng 10% tổng phát thải. Độ lớn của phát thải ước tính với MEGAN2.1 nằm trong khoảng các ước tính được báo cáo bằng các phương pháp khác và phần lớn sự khác biệt giữa các giá trị báo cáo có thể được quy cho độ che phủ đất và các biến điều khiển khí tượng. Phiên bản offline của mã nguồn MEGAN2.1 và các biến điều khiển có sẵn từ
Sự phát triển kiểu gen và hình thái học của ung thư phổi khi kháng thuốc ức chế EGFR Dịch bởi AI
American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 3 Số 75 - 2011
Các loại ung thư phổi trải qua những thay đổi di truyền và mô học động khi phát triển khả năng kháng lại các thuốc ức chế EGFR.
Các đặc điểm loài thực vật là yếu tố kiểm soát chính đối với tỷ lệ phân hủy lá trong các hệ sinh thái trên toàn cầu Dịch bởi AI
Ecology Letters - Tập 11 Số 10 - Trang 1065-1071 - 2008
tóm tắtTốc độ phân hủy trên toàn cầu phụ thuộc vào cả khí hậu và di sản của các đặc điểm chức năng của thực vật dưới dạng chất thải. Để định lượng mức độ mà sự khác biệt chức năng giữa các loài ảnh hưởng đến tỷ lệ phân hủy chất thải của chúng, chúng tôi đã tập hợp dữ liệu về đặc điểm lá và mất khối lượng chất thải cho 818 loài từ 66 thí nghiệm phân hủy trên sáu lục địa. Chúng tôi cho thấy rằng: (i) quy mô của sự khác biệt do loài được thúc đẩy lớn hơn nhiều so với những gì được cho là trước đây và lớn hơn sự khác biệt do khí hậu; (ii) khả năng phân hủy của chất thải từ một loài có sự tương quan nhất quán với chiến lược sinh thái của loài đó trong các hệ sinh thái khác nhau trên toàn cầu, đại diện cho một kết nối mới giữa chiến lược carbon toàn bộ của thực vật và chu trình sinh địa hóa. Kết nối này giữa các chiến lược thực vật và khả năng phân hủy là rất quan trọng cho cả việc hiểu phản hồi giữa thực vật và đất, cũng như cải thiện dự báo về chu trình carbon toàn cầu.
Mô Hình Phương Pháp Giai Đoạn cho Sự Phát Triển Cấu Trúc Vĩ Mô Dịch bởi AI
Annual Review of Materials Research - Tập 32 Số 1 - Trang 113-140 - 2002
▪ Tóm tắt Phương pháp giai đoạn gần đây đã nổi lên như một phương pháp tính toán mạnh mẽ để mô hình hóa và dự đoán sự phát triển cấu trúc hình thái và vi cấu trúc ở quy mô trung gian trong vật liệu. Nó mô tả một vi cấu trúc bằng cách sử dụng một bộ biến trường được bảo toàn và không được bảo toàn, có tính liên tục qua các vùng giao diện. Sự tiến hóa tạm thời và không gian của các biến trường được điều khiển bởi phương trình khuếch tán phi tuyến Cahn-Hilliard và phương trình thư giãn Allen-Cahn. Với thông tin nhiệt động lực học và động lực học cơ bản làm đầu vào, phương pháp giai đoạn có khả năng dự đoán sự phát triển của các hình thái tùy ý và vi cấu trúc phức tạp mà không cần theo dõi rõ ràng vị trí của các giao diện. Bài báo này đề cập một cách ngắn gọn những tiến bộ gần đây trong việc phát triển các mô hình giai đoạn cho các quá trình vật liệu khác nhau, bao gồm đông đặc, biến đổi pha cấu trúc trạng thái rắn, sự lớn lên và tinh thể hóa hạt, sự phát triển miền trong phim mỏng, hình thành cấu trúc bề mặt, vi cấu trúc dạng biến dạng, sự lan truyền vết rạn nứt và điện di.
#phương pháp giai đoạn #vi cấu trúc #sự phát triển hình thái #vật liệu #quá trình vật liệu
Tổng số: 1,728   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10

Chủ đề khác

#chỉ số nhân trắc

Chỉ số nhân trắc là gì? Các nghiên cứu khoa học về Chỉ số nhân trắc

#hadlock

Hadlock là gì? Các công bố khoa học về Hadlock

#đồng vị bền

Đồng vị bền là gì? Các công bố khoa học về Đồng vị bền

#biến đổi wavelet

Biến đổi wavelet là gì? Các nghiên cứu khoa học về Wavelet Transform

#nhân giống in vitro

Nhân giống in vitro là gì? Các công bố khoa học về Nhân giống in vitro

#apoptosis

Apoptosis là gì? Các nghiên cứu khoa học về Apoptosis

#phenolic

Phenolic là gì? Các nghiên cứu khoa học về Phenolic

#chlorophyll

Chlorophyll là gì? Các công bố khoa học về Chlorophyll

#cố định đạm

Cố định đạm là gì? Các nghiên cứu khoa học về Cố định đạm

#kiểu gen

Kiểu gen là gì? Các nghiên cứu khoa học về Kiểu gen


Xem thêm