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广泛用作航空航天和核工程（在裂变和聚变应用）的结构材料、金属加工工具和坩埚，以及腐蚀环境中的化学反应容器。最近，所有组成元素含量相当的复杂浓缩合金 (CCA) 已成为 RA 研究的一个新课题 [3, 4, 5, 6]。从纯金属到 CCA 的转变通常会改善材料性能和/或出现新的有益工程特性。在过去的 15-20 年里，这类合金一直是深入研究的主题。如今广泛讨论的高熵合金 [7, 8, 9] 是 CCA 的一个特例，其中合金元素的数量等于或超过五种。但即使涉及的元素数量只有三四种，与纯金属相比，高构型熵和严重的晶格畸变也会导致 CCA 材料性质发生质的变化。Senkov 等人。 [3, 10] 研究了一种 W 0.25 Ta 0.25 Mo 0.25 Nb 0.25 合金，该合金在高温下表现出有趣的力学性能：在 850K 至 1800K 的温度范围内，屈服应力极高（约 600 MPa）并且似乎几乎与温度无关。人们认为造成这一不寻常特征的主要机制之一是 CCA 的局部晶格畸变 (LLD) [7, 11]，它抑制了位错运动。根据这一推测，在 Zou 等人最近的研究中 [12]，他们通过高分辨率透射电子显微镜证实了 Nb-Mo-Ta-W 耐火合金中的局部畸变。经典分子动力学 (MD) 模拟是研究 CCA 特性最有力的工具之一。这种建模的关键部分是原子间势。因此，为此类系统开发可靠且广泛适用的势能是计算材料科学中的一项基本任务。对于耐火 CCA，Zhou 等人 [13, 14] 报道了一类可扩展至合金的嵌入式原子方法 (EAM) 势能。2013 年，Lin 等人 [15] 将 Zr 和 Nb 组分纳入该组势能中。这些势能被广泛用于探测耐火 CCA 中缺陷的行为 [16, 17, 18, 19, 20]。然而，由于可预测性较差，使用该模型获得的模拟结果最多只能视为定性的——即使对于纯金属也是如此。例如，对于纯钨，Zhou 的势能严重高估了熔化温度（比实验值高出近 1000K）[21]，并且与从头算计算结果相比，显示出错误的螺位错 Peierls 势垒特征（峰值和形状）[22]。对于纯钼，Zhou 的模型给出了螺位错的极化核心
界面热阻在锂离子电池热管理中的作用：预印本
摘要 温度对锂离子电池的性能、寿命和安全性有至关重要的影响。因此，了解单个电池单元和电池组内的热量产生和耗散对于制定适当的热管理策略至关重要。关键挑战之一是电池单元的界面传热难以量化。采用稳态绝对法和瞬态激光闪光扩散率法分别测量电池层堆栈和单个电池层的热导率。结果表明，闪光扩散率法在横向和平面内方向均具有更高的热导率。差异主要是由界面热阻引起的，因此可以通过稳态和瞬态测量来估算。为了研究界面热传输对单个电池级别以外的影响，使用了多物理场电池模型。该模型建立在电池组的多尺度多领域建模框架之上，该框架考虑了多种物理现象之间的相互作用。通过数值实验量化了使用热管理材料的电池模块的好处。在热失控事件中，发现界面热阻可以通过显著减少电池之间的热传递来缓解电池模块中的热失控。关键词：锂离子电池、热管理、界面热阻、多物理场建模术语 T 温度 k 热导率 α 热扩散率 ρ 密度 C p 热容量 li 厚度
从分子预训练模型中提取训练数据
图形神经网络（GNN）已显着提高了药物发现领域，从而提高了分子鉴定的速度和效率。但是，培训这些GNN需要大量的分子数据，这促使了协作模型共享计划的出现。这些举措促进了在组织中共享分子预培训模型的情况，而无需暴露专有培训数据。尽管有好处，但这些分子预训练的模型仍可能带来隐私风险。例如，恶意对手可以执行数据提取攻击以恢复私人培训数据，从而威胁商业秘密和协作信任。这项工作首次探讨了从分子预训练模型中提取私人训练分子数据的风险。这项任务是非凡的，因为分子预训练的模型是非生成性的，并且表现出多种模型架构，这与语言和图像模型明显不同。为了解决这些问题，我们引入了一种分子生成方法，并提出了一种新颖的，独立于模型的评分函数，以选择有希望的分子。为了有效地减少潜在分子的搜索空间，我们进一步引入了一个分子提取策略网络，以进行分子提取。我们的实验表明，即使仅查询分子预先训练的模型，也存在提取培训数据的很大风险，这挑战了这样的假设，即单独模型共享提供了足够的保护，以防止数据提取攻击。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/ molextract/data-extraction-from-molecular-molecular-pre-preated-model-model。
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
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在2024年4月，IASB发行了IFRS 18，该IFRS 18对于2027年1月1日或之后的年度报告期有效，并允许提早申请。IFRS 18对财务报表的介绍引入了重大变化，重点是有关利润或损失表中存在的财务绩效的信息，这将影响集团在财务报表中的出现和披露财务绩效的方式。IFRS 18中引入的关键更改与（i）损益表的结构相关，（ii）所需的管理确定的绩效指标所需的披露（这是指替代或非GAAP绩效指标），以及（iii）增强信息的汇总要求和信息的要求。管理层目前正在评估将IFRS 18应用于演示文稿和合并财务报表的披露的影响。
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
中创新航科技集团股份有限公司CALB Group Co.，Ltd。
在2023年，我们继续以快速的速度增长。我们的EV电池的安装能力在中国牢固排名前三，一个月的装机能力进入了全球前4个。我们支持所有战略客户的首次亮相，在国际市场上取得了新的突破。我们的能源存储业务呈指数增长，并获得了许多战略客户的批量交付。在海洋，建筑机械，铁路运输领域实现了新的增长，并形成了示范效应。作为国家战略新兴行业，低空经济是未来工业发展的新增长动机。高空式移动性的高尼克/二氧化硅电池可确保高功率和高速充电能力，同时在轻量级和安全性能方面实现跨越升降机。
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该集团在本年度首次采用了IAS 12“国际税改革 - 支柱两种模型规则”的修正案。ias 12被修改以添加例外，以识别和披露与颁布或实施税法有关的延期税收资产和负债的信息，以实施由组织经济合作与发展组织发布的两种模型规则（“支柱两项法规”）。修正案要求实体在发行后立即应用修正案。这些修正案还要求实体在支柱上有两个立法有效的时期内分别披露其当前的税收费用/收入/收入/收入，并在该期间有效的，定性和定量的信息在支柱中对支柱的两次所得税暴露在支柱中，该阶段是支柱两次立法的规定，而在年度报告中却在年度范围内均在每年1月1日起在1月1日生效。