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World File Search System了不起
基于空腔的纠缠光子的来源 -
在光学设备的性能方面保持高灵敏度和较大的功绩（FOM）至关重要，尤其是当它们用于用作具有极低检测极限（LOD）的生物传感器时。在这里，创建了以1D光子晶体形式的纳米组装层，该层沉积在D形的单模纤维上，以满足这些标准，从而产生Bloch表面波的产生。高和低折射率（RI）纳米层之间的对比度增加，以及损失的减少，不仅可以实现高灵敏度，还可以实现狭窄的共振带宽，从而导致FOM中的显着增强。进行了批量RI敏感性的初步测试，并考虑了一个模仿生物学层发生结合相互作用的生物学层的其他纳米层的影响。最后，通过以非常低的浓度检测血清中的免疫球蛋白G来评估生物传感能力，并实现了70 AM的创纪录LOD。能够在Attomolar范围内达到非常低的LOD的光学纤维生物传感器不仅是一个了不起的技术结果，而且还可以作为早期诊断疾病的有力工具。
年轻科学家会议2024
我希望您不会因在上一千年中深处的一个人而生气。我很高兴能以这种方式与您联系，并代表我们的研究组织组织年轻同事会议的第一年。当我的同事们前一段时间和DRDA来找我时，这个想法从一开始就得到了我的全力支持。我们的组织数十年来一直在组织许多国际和国际会议或研讨会，在这种情况下，呈现初学研究人员的结果的空间并不大。因此，我很高兴您在Brno Cinema Art的有趣环境中遇到，并且您将能够在捷克研究领域进行交流，但最重要的是与同事分享您的研究结果。我认为个人会议和我们行业中的观点交流非常重要，没有社交网络或虚拟会议将取代这一点。该程序的观点表明，您的专业兴趣非常广泛，并且存在的主题非常局部。我为您未来的职业生涯而保持手指交叉。相信，尽管遇到了所有困难，但也许不是足够的社会奖项，但研究人员的工作是一次了不起的冒险。由您决定我们的社会将来如何发展。我认为，捷克社会的未来必然基于您已经成为当今的公司知识的发展。
OH-EPICAP：一种评估一种健康流行病学监测能力和能力的半定量工具
，包括John [18]，Reˇsetnjak [27]和Kohn [20]，它具有许多重要的应用，特别是弹性结构的薄膜限制[14，15]。关于这个结果的了不起的事情之一是，这是关于古典数学对象的一个惊人事实，数百年前可以理解。许多作品扩展了上述结果（1），以覆盖比k =（n）的各种较大类的矩阵。Chaudhuri和Méuller[8]以及后来的de Lellis和Sz´ekelyhidi [10]考虑了一组形式k = so（n）a so（n）a so（n）b，其中a和b从matos [25]的意义上a和b强烈不相容。faraco和张[13]证明了k = m·so（n）的类似定量刚度结果，其中m so（0， +∞）是紧凑的。在（1）的左侧还需要包括mobius变换的梯度，并且积分位于较小的子集ω'⊂⊂Ω上。最近已通过勒克豪斯和Zemas [24]获得了在球体上定义的地图的相似结果。（1）的最佳常数由[22]中的Lewicka和Méuller研究。我们的主要结果是对[14]的定量刚度估计值的最佳概括，在紧凑的连接的子手机k⊂r 2×2没有边界的情况下。
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同伴的评论：在美国南部最重要的生物化学和氧化还原过程之一（即Ceinbio，Montevideo）的研究项目之一的开发是一次了不起的经历。我在国外培训的时期对于巩固了强有力的合作和改善我的科学C技能，尤其是在生物化学方面。一年（2016/17）从巴西到乌拉圭的流动性是一个“开门过程”。两个国家都有很大的潜力进行研究人员之间的合作。Radi教授是一位令人难以置信的主管，他与同事一起支持我的项目发展。 我们有共同的知识和共同经验，对于改善专业和个人成长至关重要。 通过ICGEB成为Ceinbio Research Group的一部分，是我职业生涯的基础。 这样的协作计划是人类和科学发展的关键，并且对我们社会的积极变化起了重要作用。Radi教授是一位令人难以置信的主管，他与同事一起支持我的项目发展。我们有共同的知识和共同经验，对于改善专业和个人成长至关重要。通过ICGEB成为Ceinbio Research Group的一部分，是我职业生涯的基础。这样的协作计划是人类和科学发展的关键，并且对我们社会的积极变化起了重要作用。
1为什么美国经济恢复如此稳定...
关于美国历史商业周期的一个了不起的事实是，在失业达到衰退中达到顶峰并开始恢复后，失业率的年度降低在目前失业水平的十分之一左右稳定。我们在同伴论文，Hall和Kudlyak（2020a）中记录了这一事实。在这里，我们考虑了回收率令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从经济衰退到恢复的发展涉及的范围不仅仅是从经济衰退冲击中失业的直接影响 - 康复过程中的失业率超过了正常的正常人，对于那些在经济衰退期间没有失业的人来说，失业率是正常的。我们探索了劳动力市场自我恢复的模型，这意味着在经济衰退冲击后逐渐摆脱失业。我们强调从高失业率到推动工作创造就业的力量的反馈。这些模型还解释了为什么在市场范围内的失业率恢复要比单个失业者找到新工作的速度要慢得多。原因包括一个事实，即单个失业者遵循的道路回到稳定的就业机会通常包括几个短暂的临时工作。
直接观察范德华磁铁CRI3
van der waals（vdw）堆叠是一种强大的技术，可以通过逐层晶体工程在凝结物质系统中实现所需的特性。一个了不起的例子是控制人工堆叠的VDW晶体之间的扭角，从而实现了从超导性到强相关的磁性范围内的Moiré结构中非常规现象的实现。在这里，我们报告了VDW磁铁CRI 3晶体中不寻常的120°扭曲断层的出现。在去角质样品中，我们观察到厚度低于10 nm的垂直扭曲结构域。扭曲结构域的尺寸和分布在很大程度上取决于样品制备方法，而合成的未脱落样品显示出比去角质样品的厚域更厚的域。冷却引起不同扭曲结构域之间相对种群的变化，而不是先前假定的结构相过渡到菱形堆积。样品制造过程引起的堆叠障碍可能解释了CRI 3中观察到的未解决的厚度依赖性磁耦合。
H2O创新获得...
rotec是WFI集团的业务部门，成立于2009年。他们的FR技术不仅取决于其成本效益，还取决于其提供的各种关键优势。可以在新的和现有的反渗透（RO）植物中实施的FR技术，可以定期切换RO压力容器阵列中的流动方向，同时增加产品水的能力，同时保持相同数量的进料水也可以减少。最重要的是，ROTEC的专利方法减少了膜结垢和缩放问题，从而降低了所需的就业过程频率，这是朝着时间效率，环境效率和可持续性迈出的惊人一步。“对于我们为北美提供这项技术并将其添加到我们的创新产品组合中，这是一个了不起的机会。由于流动逆转为广泛的水处理应用提供了提高的效率和性能，因此它将成为生物燃料行业之一的核心市场的游戏规则改变者。“每个市场都有自己的一套挑战和规格。h 2 O创新在许多不同的市场中都有丰富的经验，包括在生物燃料领域的质量解决方案中享有特殊声誉。我们很高兴能够与他们合作，为该空间及其他地区带来额外的水弹性和效率选择。”
通过高级机器预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13022个化合物的干净数据数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种名为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
通过高级机器学习和创新功能工程预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13,022种化合物的清洁数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种称为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS