XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二维结构
13.1基于有机二维结构，用于评估挥发性有机化合物
Internet技术（IoT）的进步推动了灵活/可穿戴气体传感器的开发。在这方面，电阻性气体传感器由于其高灵敏度，稳定性，低功耗，低运营成本以及易于集成到可穿戴电子产品而引起了很多关注。电导性聚合物材料越来越多地用作电阻气体传感器中的电子材料[1-3]。在这方面，观察到低成本和用户友好的传感器的兴趣显着增加[4,5]。电阻传感器的主要问题是低灵敏度，选择性和测量参数的狭窄变化范围。这源于有机半导体的低电荷载体迁移率[3]。增加电荷载体迁移率的方法之一可能是使用分隔两个聚合物膜的区域的界面电导率[6]。早些时候，在研究[7]中，在各种挥发性有机化合物（VOC）的大气中，聚合物膜界面的电导率浓度依赖性。这项工作的目的是研究在两种有机介电聚二苯基苯基苯基苯乙烯的亚微米膜上形成的准二维结构的可能性[7-9]作为生物气体传感器的基础。实验样品由两种聚合物膜组成，它们之间有电极（图1）。通过在2000 rpm中在环己酮中的聚合物溶液离心1分钟，在载玻片上形成了底部膜。应用膜后，将样品进行两阶段的干燥：首先在正常条件下进行60分钟，然后在150℃的真空中进行60分钟。之后，通过热填料溅射形成50 nm厚的金电极和2 mm的长度；电极间距离约为30 µm。根据上述过程制造顶部聚合物层。底部的聚合物层厚度为800 nm
DEEPScreen：使用二维结构化合物表征的卷积神经网络进行高性能药物-靶标相互作用预测
目前，化合物和生物活性数据库（如 ChEMBL 3 和 PubChem 4 合计）中共有超过 9000 万条候选药物化合物记录，而整个“类药物”化学空间的大小估计约为 1060。5 另一方面，根据 DrugBank 的数据，目前的药物数量（FDA 批准或处于实验阶段）约为 10000 种。6 此外，在人类蛋白质组的 20000 种蛋白质中，已知药物的靶标不到 3000 种。7,8 统计数据表明，目前对药物-靶标空间的了解有限，需要新的方法来拓宽我们的知识。有关药物-靶标相互作用 (DTI) 自动预测的信息、基于机器学习 (ML) 的 DTI 预测中的描述符和特征工程，以及基于新型深度学习 (DL) 的
来自细分的最佳几何局部量子和经典代码
几何局部量子码是一种位于 RD 内的纠错码，其中校验仅作用于固定空间距离内的量子位。主要问题是：几何局部代码的最佳维度和距离是多少？最近，Portnoy 在代码方面取得了重大突破，实现了高达多对数的最佳维度和距离。然而，这种构造调用了一个有点高级的数学结果，即将链复形提升到流形。本文绕过了这一步骤，并通过注意到一类良好的量子低密度奇偶校验码、平衡乘积码自然带有二维结构来简化构造。结合将在其他地方展示的新嵌入结果，这种量子码在所有维度上都实现了最佳维度和距离。此外，我们表明该代码具有最佳能量势垒。我们还讨论了经典代码的类似结果。
在情感和认知上相信您的AI代理
信任不仅是一个认知问题，而且是一个情感上的问题，但人类互动的研究主要集中在信任发展的认知途径上。的工作强调了对AI进行研究的重要性，尤其是在出现类似人类的LLMS驱动的对话剂的背景下。但是，对于AI代理人信任的二维结构，缺乏验证且可概括的措施。为了解决这一差距，我们通过基于场景的调查研究开发并验证了一组27个项目的语义差异量表，以实现情感和认知信任。然后，我们通过实验研究进行了验证并应用了量表。我们的经验发现表明，信任的情感和认知方面如何相互互动，并综合地塑造了一个人对AI代理人的整体信任。我们的研究方法和发现还提供了对最先进的LLM的可容纳性，以通过不同的途径促进信任的能力。
航空航天工程 - NASA 技术报告服务器
介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
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介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
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介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
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介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
里德堡相互作用原子的组装阵列
摘要 具有里德堡介导相互作用的单个原子组装阵列为多体自旋哈密顿量的模拟以及基于通用门的量子信息处理的实现提供了强大的平台。我们展示了在微透镜产生的可重构几何多点陷阱阵列中首次实现里德堡激发和受控相互作用。我们利用原子逐个组装来确定性地制备预定义的铷里德堡原子二维结构，这些结构具有精确已知的相互分离和可选择的相互作用强度。通过调整几何形状和所讨论的里德堡状态，可以访问从弱相互作用到强耦合的参数范围。我们表征了 57D 5 / 2 状态下非相互作用原子簇的同时相干激发，并分析了实验参数和局限性。对于利用 87D 5 / 2 状态优化的里德堡阻塞配置，我们观察到集体增强的拉比振荡。
氧化物含有Nano3和CaCl2催化剂，具有增强的
术语“石墨烯”是指石墨的组合，石墨是碳的结晶形式，带有辅助的“ -ene”表示二维结构。石墨和钻石都是天然存在的碳同素异肌，由由碳原子组成的三维结构组成。2个格雷恩是类似于蜂窝的二维晶格结构。它由紧密堆积的碳原子组成，这些碳原子在厚度仅厚度仅一个原子的层中产生一个。石墨烯的碳原子通过SP 2杂交链接。2为了创建厚1毫米的石墨结构，它需要300万层的石墨烯。的确，单平方米的石墨烯仅重0.77毫克。3,4（GO）具有结构稳定的结构，并表现出显着的热，电气，光学和机械导电质量。5的研究表明，GO具有在7个以上的pH水平上维持高水平的分散稳定性的显着能力。此属性可以创建具有较大表面积的LMS。6