Vi cấu trúc là gì? Các công bố khoa học về Vi cấu trúc

Vi cấu trúc là cấu trúc bên trong của vật liệu ở cấp độ hiển vi, gồm các hạt tinh thể, pha, ranh giới hạt và khuyết tật vi mô. Đây là yếu tố quyết định tính chất cơ học, hóa học và vật lý của vật liệu, không thể quan sát bằng mắt thường mà cần thiết bị chuyên dụng.

Vi cấu trúc là gì?

Vi cấu trúc (tiếng Anh: microstructure) là thuật ngữ dùng để mô tả cấu trúc bên trong của vật liệu ở cấp độ hiển vi, thường từ vài nanomet đến hàng trăm micromet. Đây là hệ thống sắp xếp và phân bố của các pha, hạt tinh thể, ranh giới hạt, tạp chất, lỗ rỗng và các khuyết tật vi mô trong một vật liệu rắn. Vi cấu trúc không thể quan sát bằng mắt thường mà phải sử dụng các thiết bị chuyên dụng như kính hiển vi quang học, kính hiển vi điện tử quét (SEM), hoặc kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM).

Vi cấu trúc đóng vai trò quyết định đến các tính chất cơ lý, hóa học, nhiệt học và từ tính của vật liệu. Việc kiểm soát vi cấu trúc là chìa khóa trong thiết kế vật liệu mới, tối ưu hóa hiệu suất và tuổi thọ trong nhiều ứng dụng công nghiệp như hàng không, xây dựng, y học, điện tử và năng lượng.

Phân loại vi cấu trúc

Vi cấu trúc có thể được phân loại dựa trên thành phần pha, kích thước hạt, hình học của hạt, ranh giới pha, và các yếu tố vi mô khác:

1. Theo số lượng pha

  • Vi cấu trúc đơn pha: Chỉ có một pha duy nhất, thường là các vật liệu đồng nhất như đồng, nhôm nguyên chất.
  • Vi cấu trúc đa pha: Gồm nhiều pha như trong thép (ferrite + cementite) hoặc hợp kim nhôm (pha α + pha β).

2. Theo kích thước hạt

  • Hạt tinh thể thô: Kích thước trên 100 µm
  • Hạt mịn: 1–100 µm
  • Hạt siêu mịn: 100 nm – 1 µm
  • Vật liệu nano tinh thể: dưới 100 nm

3. Theo hình học và kết cấu

  • Cấu trúc đẳng hướng: Các hạt sắp xếp ngẫu nhiên, không định hướng.
  • Cấu trúc có định hướng: Các hạt tinh thể phát triển theo một hướng ưu tiên – gặp trong vật liệu cán, kéo, in 3D.

Phương pháp quan sát vi cấu trúc

Để phân tích vi cấu trúc, vật liệu thường phải trải qua quy trình chuẩn bị mẫu gồm cắt, mài, đánh bóng và tẩm thực. Sau đó, mẫu được phân tích bằng các phương pháp sau:

1. Kính hiển vi quang học (OM)

Cho phép quan sát cấu trúc trên bề mặt mẫu đã được ăn mòn hóa học. Thường sử dụng trong nghiên cứu kim loại, gốm sứ và vật liệu tổng hợp.

2. Kính hiển vi điện tử quét (SEM)

Cho độ phân giải cao hơn nhiều lần so với kính hiển vi quang học. Có thể quan sát bề mặt với độ phóng đại tới 100.000 lần. Cho phép phân tích hình thái, vết nứt, cấu trúc lỗ rỗng và các vi hạt.

3. Kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM)

Được sử dụng để nghiên cứu cấu trúc tinh thể ở cấp độ nguyên tử. Thích hợp với vật liệu nano và nghiên cứu các khuyết tật như dislocation, twinning.

Tham khảo thêm tại: ScienceDirect – Microstructure Analysis.

Vai trò của vi cấu trúc trong tính chất vật liệu

1. Cơ tính

Các tính chất cơ học như độ bền, độ cứng, độ dai và khả năng chống mỏi phụ thuộc nhiều vào kích thước hạt và loại pha. Theo định luật Hall–Petch:

σy=σ0+k⋅d−1/2\sigma_y = \sigma_0 + k \cdot d^{-1/2}

Trong đó:

  • σy\sigma_y: giới hạn chảy của vật liệu
  • σ0\sigma_0: giới hạn chảy nội tại
  • kk: hằng số phụ thuộc vật liệu
  • dd: kích thước hạt

Điều này cho thấy rằng khi kích thước hạt giảm, độ bền của vật liệu tăng.

2. Dẫn điện và dẫn nhiệt

Vi cấu trúc ảnh hưởng đến khả năng dẫn điện và nhiệt qua các ranh giới hạt. Vật liệu có ranh giới hạt nhỏ và phân bố đều thường có điện trở cao hơn nhưng có thể kiểm soát tốt hiệu ứng nhiệt điện trong vật liệu bán dẫn.

3. Ăn mòn và oxy hóa

Các vi khuyết như lỗ rỗng, vết nứt hoặc tạp chất ở ranh giới hạt có thể là điểm khởi đầu cho quá trình ăn mòn điện hóa. Điều khiển vi cấu trúc giúp tăng tuổi thọ vật liệu trong môi trường khắc nghiệt.

4. Từ tính

Vật liệu từ mềm và từ cứng có vi cấu trúc hoàn toàn khác nhau. Sự định hướng hạt tinh thể và sự có mặt của các pha phụ có thể làm thay đổi khả năng nhiễm từ, giữ từ hoặc mất từ của vật liệu.

Vi cấu trúc trong các loại vật liệu

1. Kim loại và hợp kim

Vi cấu trúc gồm các hạt tinh thể kim loại, các pha phụ như cementite, perlite (trong thép), các lỗ rỗng, khuyết tật ranh giới hạt. Việc kiểm soát tốc độ nguội, nhiệt luyện, biến dạng dẻo đều ảnh hưởng đến vi cấu trúc và do đó ảnh hưởng đến cơ tính vật liệu.

Các kỹ thuật luyện kim như cán nóng, cán nguội, rèn và xử lý nhiệt (ủ, tôi, ram) đều được sử dụng để tinh chỉnh vi cấu trúc nhằm tối ưu hóa tính chất cơ học như độ bền kéo, độ cứng, độ dai va đập và khả năng chống mài mòn. Ví dụ, trong sản xuất thép, quá trình tôi nhanh sau khi nung sẽ tạo ra cấu trúc martensite rất cứng, trong khi quá trình ủ chậm sẽ tạo ra ferrite – perlite mềm dẻo hơn.

 

2. Vật liệu gốm và vật liệu vô cơ

Vi cấu trúc của gốm bao gồm các tinh thể oxit (như Al2O3, ZrO2), nitride hoặc carbide (như Si3N4, SiC) cùng với các lỗ rỗng và pha thủy tinh. Các đặc tính như độ cứng, độ bền gãy, tính dẫn nhiệt phụ thuộc mạnh vào kích thước hạt, mật độ khuyết tật và mức độ kết dính giữa các hạt. Gốm có hạt mịn thường có khả năng chống nứt cao hơn do các vết nứt khó phát triển qua nhiều ranh giới hạt nhỏ.

3. Vật liệu polyme

Vi cấu trúc trong polyme phản ánh mức độ sắp xếp của các chuỗi phân tử. Các vùng có sự sắp xếp trật tự được gọi là pha tinh thể, còn vùng vô định hình là các chuỗi xoắn rối. Tỷ lệ giữa hai pha này ảnh hưởng đến độ bền cơ học, độ đàn hồi, khả năng chịu nhiệt và độ trong suốt của polyme. Các kỹ thuật như kéo căng, đùn hoặc xử lý nhiệt có thể thay đổi mức độ kết tinh trong quá trình sản xuất polyme kỹ thuật.

4. Vật liệu composite

Trong vật liệu composite (composite cốt sợi, composite hạt...), vi cấu trúc bao gồm ma trận nền (polyme, kim loại hoặc gốm) và các pha gia cường (như sợi carbon, sợi thủy tinh, hạt nano). Vi cấu trúc ảnh hưởng tới khả năng chịu lực theo các phương khác nhau, khả năng chống nứt lan truyền, độ bền kéo và kháng mỏi. Sự phân bố, định hướng và kết dính của pha gia cường trong ma trận quyết định trực tiếp tới hiệu năng tổng thể của composite.

Kỹ thuật kiểm soát vi cấu trúc

1. Nhiệt luyện

Quá trình như tôi, ram, ủ và kết tinh lại được sử dụng để điều chỉnh pha, loại bỏ ứng suất dư và kiểm soát kích thước hạt. Ví dụ, thép sau khi tôi có thể được ram ở nhiệt độ thấp để tăng độ dẻo mà vẫn giữ độ cứng cao.

2. Gia công biến dạng

Biến dạng nguội như cán, kéo dây hoặc rèn làm tăng mật độ dislocation trong vật liệu, dẫn đến làm cứng biến dạng. Sau đó, quá trình kết tinh lại có thể tạo hạt mới với kích thước mịn hơn, cải thiện độ bền và khả năng chống mỏi.

3. Kết tinh định hướng

Trong các ứng dụng điện tử và turbine, việc điều khiển hướng phát triển của hạt tinh thể (định hướng đơn trục hoặc tinh thể đơn) giúp tăng khả năng dẫn điện hoặc tăng độ bền ở nhiệt độ cao.

4. Kỹ thuật sản xuất tiên tiến

In 3D kim loại, luyện kim bột, hợp kim nhanh nguội hoặc xử lý bằng laser là những công nghệ mới cho phép kiểm soát vi cấu trúc chính xác từng lớp hoặc từng vùng, từ đó tạo ra vật liệu có tính chất vượt trội và tùy chỉnh theo yêu cầu.

Ứng dụng của nghiên cứu vi cấu trúc

  • Hàng không – vũ trụ: Tối ưu hóa hợp kim titan, nhôm, siêu hợp kim nickel để tăng độ bền ở nhiệt độ cao.
  • Xây dựng: Tăng độ bền và độ bền hóa học cho thép xây dựng, xi măng và bê tông chất lượng cao.
  • Y học: Vật liệu sinh học như gốm xốp, kim loại xốp có vi cấu trúc mô phỏng mô xương, hỗ trợ cấy ghép.
  • Pin và năng lượng: Vi cấu trúc điện cực ảnh hưởng đến tốc độ sạc/xả và tuổi thọ của pin lithium-ion.

Xem thêm ứng dụng vật liệu và vi cấu trúc tại Nature – Microstructure Materials Research.

Kết luận

Vi cấu trúc là yếu tố cốt lõi quyết định tính chất và hiệu năng của vật liệu trong mọi lĩnh vực kỹ thuật. Thông qua việc phân tích, điều khiển và tối ưu hóa vi cấu trúc, các nhà khoa học và kỹ sư có thể thiết kế các vật liệu tiên tiến với tính chất cơ học, hóa học và chức năng vượt trội. Từ vật liệu truyền thống đến vật liệu nano và vật liệu chức năng, hiểu biết sâu sắc về vi cấu trúc chính là nền tảng cho mọi cải tiến công nghệ vật liệu trong thế kỷ 21.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "vi cấu trúc":

PHENIX: hệ thống toàn diện dựa trên Python cho việc giải quyết cấu trúc đại phân tử Dịch bởi AI
International Union of Crystallography (IUCr) - Tập 66 Số 2 - Trang 213-221 - 2010
Kỹ thuật tinh thể học X-quang đại phân tử thường được áp dụng để hiểu các quá trình sinh học ở cấp độ phân tử. Tuy nhiên, vẫn cần thời gian và nỗ lực đáng kể để giải quyết và hoàn thiện nhiều cấu trúc này do yêu cầu giải thích thủ công các dữ liệu số phức tạp thông qua nhiều gói phần mềm khác nhau và việc sử dụng lặp đi lặp lại đồ họa ba chiều tương tác.PHENIXđã được phát triển nhằm cung cấp một hệ thống toàn diện cho việc giải quyết cấu trúc tinh thể học đại phân tử với trọng tâm là tự động hóa tất cả các quy trình. Hệ thống này dựa trên việc phát triển các thuật toán có thể giảm thiểu hoặc loại bỏ các đầu vào chủ quan, phát triển các thuật toán tự động hóa các quy trình mà truyền thống thực hiện bằng tay và, cuối cùng, phát triển một khuôn khổ cho phép tích hợp chặt chẽ giữa các thuật toán.
Phân tích phương sai phân tử suy ra từ khoảng cách giữa các haplotype DNA: ứng dụng dữ liệu hạn chế của DNA ty thể người. Dịch bởi AI
Genetics - Tập 131 Số 2 - Trang 479-491 - 1992
Toát yếu

Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đồng vị thống kê F, được gọi là phi-statistics, phản ánh sự tương quan của độ đa dạng haplotype ở các cấp độ phân chia thứ bậc khác nhau. Phương pháp này khá linh hoạt để thích ứng với các ma trận đầu vào thay thế, tương ứng với các loại dữ liệu phân tử khác nhau, cũng như các giả định tiến hóa khác nhau, mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của phân tích. Ý nghĩa của các thành phần phương sai và phi-statistics được kiểm định bằng cách tiếp cận hoán vị, loại bỏ giả định về chuẩn tính thông thường trong phân tích phương sai nhưng không phù hợp cho dữ liệu phân tử. Áp dụng AMOVA cho dữ liệu haplotype DNA ty thể của con người cho thấy, sự phân chia dân số được giải quyết tốt hơn khi một số biện pháp khác biệt phân tử giữa các haplotype được đưa vào phân tích. Tuy nhiên, ở cấp độ nội bộ loài, thông tin bổ sung từ việc biết quan hệ phân loại chính xác giữa các haplotype hoặc thông qua việc dịch phi tuyến thay đổi vị trí hạn chế thành độ đa dạng nucleotide không làm thay đổi đáng kể cấu trúc di truyền dân số suy luận. Các nghiên cứu Monte Carlo cho thấy việc lấy mẫu vị trí không ảnh hưởng căn bản tới ý nghĩa của các thành phần phương sai phân tử. Việc xử lý AMOVA dễ dàng mở rộng theo nhiều hướng khác nhau và cấu thành một khung hợp lý và linh hoạt cho việc phân tích thống kê dữ liệu phân tử.

#phân tích phương sai phân tử #haplotype DNA #phi-statistics #phương pháp hoán vị #dữ liệu ty thể người #chia nhỏ dân số #cấu trúc di truyền #giả định tiến hóa #đa dạng phân tử #mẫu vị trí
Nhu cầu công việc, tài nguyên công việc và mối quan hệ của chúng với tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia: một nghiên cứu đa mẫu Dịch bởi AI
Journal of Organizational Behavior - Tập 25 Số 3 - Trang 293-315 - 2004
Tóm tắtNghiên cứu này tập trung vào tình trạng kiệt sức và mặt trái tích cực của nó - mức độ tham gia. Một mô hình được kiểm tra, trong đó tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia có những yếu tố dự đoán khác nhau và những hậu quả có thể khác nhau. Mô hình phương trình cấu trúc được sử dụng để phân tích dữ liệu đồng thời từ bốn mẫu nghề nghiệp độc lập (tổng cộng N = 1698). Kết quả xác nhận mô hình giả thuyết cho thấy rằng: (1) tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia có mối quan hệ nghịch đảo, chia sẻ từ 10% đến 25% phương sai của chúng; (2) tình trạng kiệt sức chủ yếu được dự đoán bởi nhu cầu công việc nhưng cũng bị ảnh hưởng bởi sự thiếu hụt tài nguyên công việc, trong khi mức độ tham gia chỉ được dự đoán bởi tài nguyên công việc có sẵn; (3) tình trạng kiệt sức liên quan đến các vấn đề sức khỏe cũng như ý định nghỉ việc, trong khi mức độ tham gia chỉ liên quan đến vấn đề thứ hai; (4) tình trạng kiệt sức trung gian trong mối quan hệ giữa nhu cầu công việc và các vấn đề sức khỏe, trong khi mức độ tham gia trung gian trong mối quan hệ giữa tài nguyên công việc và ý định nghỉ việc. Việc tình trạng kiệt sức và mức độ tham gia thể hiện những mẫu hình nguyên nhân và hậu quả khác nhau ngụ ý rằng các chiến lược can thiệp khác nhau nên được sử dụng khi cần giảm tình trạng kiệt sức hoặc nâng cao mức độ tham gia. Bản quyền © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
#kiệt sức; mức độ tham gia; nhu cầu công việc; tài nguyên công việc; mô hình phương trình cấu trúc
Niềm Tin của Giáo Viên và Nghiên Cứu Giáo Dục: Dọn Dẹp Một Khái Niệm Lộn Xộn Dịch bởi AI
Review of Educational Research - Tập 62 Số 3 - Trang 307-332 - 1992
Sự chú ý đến niềm tin của giáo viên và ứng viên giáo viên nên là một trọng tâm của nghiên cứu giáo dục và có thể cung cấp thông tin cho thực hành giáo dục theo những cách mà các chương trình nghiên cứu hiện tại chưa và không thể làm được. Những khó khăn trong việc nghiên cứu niềm tin của giáo viên đã xuất phát từ những vấn đề định nghĩa, khái niệm kém và những hiểu biết khác nhau về niềm tin và cấu trúc niềm tin. Bài báo này xem xét ý nghĩa mà các nhà nghiên cứu nổi bật gán cho niềm tin và cách mà ý nghĩa này khác biệt so với tri thức, cung cấp một định nghĩa về niềm tin phù hợp với những công trình tốt nhất trong lĩnh vực này, khám phá bản chất của các cấu trúc niềm tin như được phác thảo bởi những nhà nghiên cứu chính, và đưa ra một tổng hợp các phát hiện về bản chất của niềm tin. Bài viết lập luận rằng niềm tin của giáo viên có thể và nên trở thành một trọng tâm quan trọng trong nghiên cứu giáo dục nhưng điều này sẽ đòi hỏi các khái niệm rõ ràng, xem xét kỹ lưỡng các giả định chính, những hiểu biết nhất quán và tuân thủ các ý nghĩa chính xác, cũng như đánh giá và điều tra hợp lý các cấu trúc niềm tin cụ thể. Những tác động của các phát hiện và hướng nghiên cứu trong tương lai được đưa ra.
#niềm tin của giáo viên #nghiên cứu giáo dục #cấu trúc niềm tin #giáo dục #ứng viên giáo viên
Hướng dẫn đánh giá vi cấu trúc xương ở động vật gặm nhấm bằng máy chụp cắt lớp vi mô Dịch bởi AI
Oxford University Press (OUP) - Tập 25 Số 7 - Trang 1468-1486 - 2010
Sự sử dụng hình ảnh chụp cắt lớp vi mô (µCT) độ phân giải cao để đánh giá hình thái xương kiểu xốp và xương vỏ đã phát triển đến mức độ lớn. Hiện có một số hệ thống µCT thương mại, mỗi hệ thống có cách tiếp cận khác nhau đối với việc thu nhận hình ảnh, đánh giá và báo cáo kết quả. Sự thiếu nhất quán này khiến cho việc giải thích các kết quả đã báo cáo trở nên khó khăn và cũng làm cho việc so sánh các phát hiện từ các nghiên cứu khác trở nên phức tạp. Bài báo này đề cập đến nhu cầu cấp thiết về thuật ngữ chuẩn hóa và báo cáo nhất quán các thông số liên quan đến việc thu nhận và phân tích hình ảnh, cũng như các đánh giá kết quả chính, đặc biệt là trong phân tích ex vivo các mẫu động vật gặm nhấm. Do đó, các hướng dẫn trong bài viết này cung cấp các khuyến nghị liên quan đến (1) thuật ngữ và đơn vị tiêu chuẩn, (2) thông tin cần bao gồm trong việc mô tả phương pháp cho một thí nghiệm nhất định, và (3) một tập hợp những biến số kết quả tối thiểu nên được báo cáo. Mặc dù mục tiêu nghiên cứu cụ thể sẽ xác định thiết kế thí nghiệm, các hướng dẫn này nhằm đảm bảo việc báo cáo chính xác và nhất quán về đo lường hình thái học và mật độ xương thu được từ µCT. Cụ thể, phần phương pháp cho các bài báo trình bày kết quả dựa trên µCT phải bao gồm các chi tiết về các khía cạnh quét sau: (1) thu nhận hình ảnh, bao gồm môi trường quét, điện áp ống X-quang và kích thước voxel, cũng như mô tả rõ ràng về kích thước và vị trí của thể tích quan tâm và phương pháp được sử dụng để phân định các vùng xương kiểu xốp và xương vỏ, và (2) xử lý hình ảnh, bao gồm các thuật toán được sử dụng để lọc hình ảnh và phương pháp được sử dụng cho việc phân đoạn hình ảnh. Các phân tích hình thái học nên dựa trên các thuật toán 3D mà không dựa vào những giả định về cấu trúc cơ bản bất cứ khi nào có thể. Khi báo cáo kết quả µCT, tập hợp các biến số tối thiểu cần được sử dụng để mô tả hình thái học xương kiểu xốp bao gồm phân số thể tích xương và số lượng, độ dày và khoảng cách của xương kiểu xốp. Tập hợp các biến số tối thiểu cần được sử dụng để mô tả hình thái học xương vỏ bao gồm diện tích mặt cắt tổng, diện tích xương vỏ, phân số diện tích xương vỏ và độ dày xương vỏ. Các biến số khác cũng có thể thích hợp tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu và chất lượng kỹ thuật của phép quét. Thuật ngữ chuẩn hóa, được trình bày trong bài viết này, nên được tuân theo khi báo cáo kết quả.
Các dung dịch có khả năng tái hiện những biến đổi cấu trúc bề mặt in vivo ở vật liệu gốm thủy tinh sinh học A‐W3 Dịch bởi AI
Wiley - Tập 24 Số 6 - Trang 721-734 - 1990
Tóm tắtVật liệu gốm thủy tinh sinh học A‐W có độ bền cao đã được ngâm trong nhiều dung dịch nước không tế bào khác nhau về nồng độ ion và pH. Sau khi ngâm trong 7 và 30 ngày, những thay đổi cấu trúc bề mặt của gốm thủy tinh đã được điều tra bằng phương pháp phổ phản xạ hồng ngoại biến đổi Fourier, nhiễu xạ tia X màng mỏng và quan sát kính hiển vi điện tử quét, so sánh với những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo. Dung dịch đệm Tris, nước tinh khiết được đệm bằng trishydroxymethyl-aminomethane, được nhiều tác giả sử dụng như một “dung dịch mô phỏng cơ thể”, không tái tạo được những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo, cụ thể là sự hình thành apatite trên bề mặt. Một dung dịch mà nồng độ ion và pH gần giống như của huyết tương máu người—tức là Na+ 142,0, K+ 5,0, Mg2+ 1,5, Ca2+ 2,5, Cl− 148,8, HCO3− 4,2 và PO42− 1,0 mM và được đệm ở pH 7,25 với trishydroxymethylaminomethane—đã tái tạo chính xác những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo. Điều này cho thấy cần phải lựa chọn cẩn thận dung dịch mô phỏng cơ thể cho các thí nghiệm in vitro. Kết quả cũng hỗ trợ khái niệm rằng pha apatite trên bề mặt gốm thủy tinh A‐W được hình thành thông qua phản ứng hóa học của gốm thủy tinh với các ion Ca2+, HPO4s2− và OH− trong dịch cơ thể.
Nắm Bắt Sự Phức Tạp Trong Việc Sử Dụng Công Nghệ Tiên Tiến: Lý Thuyết Cấu Trúc Thích Ứng Dịch bởi AI
Organization Science - Tập 5 Số 2 - Trang 121-147 - 1994
Thập kỷ qua đã mang đến những công nghệ thông tin tiên tiến, bao gồm hệ thống nhắn tin điện tử, hệ thống thông tin điều hành, hệ thống hợp tác, hệ thống hỗ trợ quyết định theo nhóm và các công nghệ khác sử dụng quản lý thông tin tinh vi để cho phép sự tham gia của nhiều bên trong các hoạt động tổ chức. Các nhà phát triển và người dùng của những hệ thống này đều đặt niềm tin lớn vào khả năng thay đổi tổ chức theo hướng tích cực, nhưng những thay đổi thực tế thường không xảy ra, hoặc xảy ra không đồng nhất. Chúng tôi đề xuất lý thuyết cấu trúc thích ứng (AST) như một cách tiếp cận khả thi để nghiên cứu vai trò của các công nghệ thông tin tiên tiến trong sự thay đổi tổ chức. AST xem xét quá trình thay đổi từ hai góc độ: (1) các loại cấu trúc được cung cấp bởi các công nghệ tiên tiến, và (2) các cấu trúc thực tế xuất hiện trong hành động của con người khi họ tương tác với các công nghệ này. Để minh họa các nguyên tắc của AST, chúng tôi xem xét các cuộc họp nhóm nhỏ và việc sử dụng hệ thống hỗ trợ quyết định theo nhóm (GDSS). GDSS là một công nghệ thú vị để nghiên cứu vì nó có thể được cấu trúc theo nhiều cách khác nhau, và sự tương tác xã hội diễn ra khi GDSS được sử dụng. Cả cấu trúc của công nghệ và cấu trúc hành động xã hội xuất hiện đều có thể được nghiên cứu. Chúng tôi bắt đầu bằng việc định vị AST trong bối cảnh các quan điểm lý thuyết cạnh tranh về công nghệ và sự thay đổi. Tiếp theo, chúng tôi mô tả nguồn gốc lý thuyết và phạm vi của lý thuyết khi áp dụng vào việc sử dụng GDSS và nêu rõ các giả định, khái niệm và đề xuất thiết yếu của AST. Chúng tôi phác thảo một chiến lược phân tích để áp dụng các nguyên tắc của AST và cung cấp một minh họa về cách tiếp cận phân tích của chúng tôi có thể làm sáng tỏ những tác động của công nghệ tiên tiến lên các tổ chức. Một sức mạnh chính của AST là nó phác thảo bản chất của cấu trúc xã hội trong các công nghệ thông tin tiên tiến và các quy trình tương tác then chốt liên quan đến việc sử dụng chúng. Bằng cách nắm bắt这些 quy trình và theo dõi các tác động của chúng, chúng tôi có thể tiết lộ sự phức tạp của mối quan hệ giữa công nghệ và tổ chức. Chúng tôi có thể đạt được hiểu biết tốt hơn về cách triển khai công nghệ, và chúng tôi cũng có thể phát triển thiết kế tốt hơn hoặc các chương trình giáo dục thúc đẩy sự thích ứng hiệu quả.
Vượt qua giới hạn độ phân giải bên qua một yếu tố gấp đôi bằng cách sử dụng kính hiển vi chiếu sáng cấu trúc Dịch bởi AI
Journal of Microscopy - Tập 198 Số 2 - Trang 82-87 - 2000
Độ phân giải bên đạt được mức cao hơn gấp đôi so với giới hạn nhiễu xạ cổ điển bằng cách sử dụng chiếu sáng cấu trúc trong kính hiển vi huỳnh quang trường rộng. Mẫu vật được chiếu sáng bằng một loạt các mẫu ánh sáng kích thích, gây ra thông tin độ phân giải cao không thể tiếp cận trong điều kiện bình thường được mã hóa vào hình ảnh quan sát được. Các hình ảnh ghi lại được xử lý tuyến tính để trích xuất thông tin mới và tạo ra một hình ảnh tái cấu trúc với độ phân giải gấp đôi so với bình thường. Khác với kính hiển vi quang sai, cải tiến độ phân giải này không cần phải loại bỏ bất kỳ ánh sáng phát xạ nào. Phương pháp này tạo ra những hình ảnh có độ rõ nét tăng đáng kể so với cả kính hiển vi truyền thống và kính hiển vi quang sai.
#độ phân giải bên #kính hiển vi huỳnh quang #chiếu sáng cấu trúc #thông tin độ phân giải cao #hình ảnh tái cấu trúc
Phỏng vấn Thần kinh Tâm thần Quốc tế Mini (MINI). Một phỏng vấn chẩn đoán có cấu trúc ngắn gọn: độ tin cậy và tính hợp lệ theo CIDI Dịch bởi AI
European Psychiatry - Tập 12 Số 5 - Trang 224-231 - 1997
Tóm tắtPhỏng vấn Thần kinh Tâm thần Quốc tế Mini (MINI) là một phỏng vấn chẩn đoán có cấu trúc ngắn gọn (DSI) được phát triển tại Pháp và Hoa Kỳ nhằm khám phá 17 rối loạn theo tiêu chí chẩn đoán của Sổ tay Chẩn đoán và Thống kê Các rối loạn Tâm thần (DSM)-III-R. Nó được cấu trúc hoàn toàn để cho phép các người phỏng vấn không chuyên thực hiện. Để giữ cho phỏng vấn ngắn gọn, MINI tập trung vào sự tồn tại của các rối loạn hiện tại. Đối với mỗi rối loạn, một hoặc hai câu hỏi sàng lọc loại bỏ chẩn đoán khi được trả lời một cách tiêu cực. Các câu hỏi về mức độ nghiêm trọng, tàn tật hoặc triệu chứng giải thích bằng y tế không được khám phá triệu chứng từng cái một. Hai tài liệu chung trình bày độ tin cậy giữa các người phỏng vấn và độ chính xác lại của MINI so với Phỏng vấn Chẩn đoán Quốc tế Tổng hợp (CIDI) (bài báo này) và Phỏng vấn Lâm sàng Có cấu trúc cho bệnh nhân DSM-III-R (SCID) (tài liệu chung). Ba trăm bốn mươi sáu bệnh nhân (296 tâm thần và 50 không tâm thần) đã được phỏng vấn bằng MINI và CIDI ‘tiêu chuẩn vàng’. Bốn mươi hai người được phỏng vấn bởi hai nhà điều tra và 42 người được phỏng vấn ngay sau đó trong vòng hai ngày. Các người phỏng vấn đã được đào tạo để sử dụng cả hai công cụ này. Thời gian trung bình của cuộc phỏng vấn là 21 phút với MINI và 92 phút cho các phần tương ứng của CIDI. Hệ số kappa, độ nhạy và độ đặc hiệu đều tốt hoặc rất tốt cho tất cả chẩn đoán ngoại trừ rối loạn lo âu tổng quát (GAD) (kappa = 0.36), lo âu không gian (độ nhạy = 0.59) và chứng ăn uống bulimia (kappa = 0.53). Độ tin cậy giữa các người chấm và độ chính xác lại đều tốt. Những lý do chính cho sự không đồng nhất đã được xác định. MINI đã cung cấp các chẩn đoán DSM-III-R đáng tin cậy trong một khoảng thời gian ngắn, và nghiên cứu cho phép cải tiến trong việc định hình cho GAD và lo âu không gian trong phiên bản DSM-IV hiện tại của MINI.
Ghi nhãn cấu trúc gen eukaryote tự động bằng EVidenceModeler và Chương trình lắp ghép các căn chỉnh đã cắt ghép Dịch bởi AI
Genome Biology - Tập 9 Số 1
Tóm tắtEVidenceModeler (EVM) được trình bày như một công cụ ghi nhãn cấu trúc gen eukaryote tự động, báo cáo các cấu trúc gen eukaryote dưới dạng sự đồng thuận có trọng số của tất cả các bằng chứng hiện có. Khi được kết hợp với Chương trình lắp ghép các căn chỉnh đã cắt ghép (PASA), EVM tạo ra một hệ thống ghi nhãn toàn diện và có thể cấu hình để dự đoán các gen mã hóa protein và các isoform cắt ghép thay thế. Các thí nghiệm của chúng tôi trên cả trình tự bộ gen lúa và người cho thấy EVM sản xuất ghi nhãn cấu trúc gen tự động gần đạt được chất lượng của việc biên soạn thủ công.
Tổng số: 1,441   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10

Chủ đề khác

#xelox

Xelox là gì? Các nghiên cứu khoa học về Xelox

#dịch thủy phân

Dịch thủy phân là gì? Các công bố khoa học về Dịch thủy phân

#surfactant

Surfactant là gì? Các công bố khoa học về Surfactant

#prevalence

Prevalence là gì? Các công bố khoa học về Prevalence

#thời pháp thuộc

Thời pháp thuộc là gì? Các nghiên cứu khoa học về Thời pháp thuộc

#chiến tranh đặc biệt

Chiến tranh đặc biệt là gì? Các công bố khoa học về Chiến tranh đặc biệt

#hình thái

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

#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


Xem thêm