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正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
关于主要不利影响的强制性信息对共识机制的气候和其他与环境相关的不利影响
工作证明（POW）共识机制通过以块形式向分类帐发布更新，包括矿工来确保网络，其中包含新提交和验证的交易。矿工竞争解决加密难题，第一个成功的人赚取了新铸造的加密资产（块奖励）和用户付费交易费用。不当行为，例如试图添加无效的块或重写分类帐的历史，会导致浪费计算资源和机会成本，从而造成经济惩罚，以阻止不诚实的行为。
关于主要不利影响的强制性信息对共识机制的气候和其他与环境相关的不利影响
工作证明（POW）共识机制通过以块形式向分类帐发布更新，包括矿工来确保网络，其中包含新提交和验证的交易。矿工竞争解决加密难题，第一个成功的人赚取了新铸造的加密资产（块奖励）和用户付费交易费用。不当行为，例如试图添加无效的块或重写分类帐的历史，会导致浪费计算资源和机会成本，从而造成经济惩罚，以阻止不诚实的行为。
基于主题建模的新兴流动性服务分析碳排放减少
安东尼奥·维塔尔1.2†，巴斯克国家3的安东尼，吉列尔莫·阿图罗·巴桑3，皮耶罗·鲁西蒂4，塞浦路斯4，萨马尔·塔瓦特5，Esraa E. Othman 5，Alexander 7，Giancarlo Gimignani 7，Sukran Erten 8，Barone 9 9，Maissa Thaibet 10，Jurgen Sota 11，Ragab Gaafar 12,13，Amina Maher 12，Batu 14死亡，Perla Ayumi Kawakami-campos 15，Giram Torres-Red 3，Henrique A. Mayink Giardini 17，Guiga Ahmed 10，Stefano Gentiles 18，Ibrahim A. 22，蒙特罗索皇后23，贝林斯的丹妮拉24，soad hashad 25，梅格利奥2.26的索德，基督教2.26，ewa Szewczyk 28，Catarzyna Rybak 28，Alberto Bastrian 2.29，Claudia Fabiani 2.30，Maria Antonietta联盟报告）
不要再指责纳米晶体阵列中的跳跃传导，而应将其用于主动光子学！
纳米晶体 (NC) 现已成为光子应用的既定基石。然而，它们在光电子学中的集成尚未达到同样的成熟度，部分原因是人们认为瓶颈在于跳跃传导导致的固有有限迁移率。人们做出了巨大努力来提高这种迁移率，特别是通过调整粒子表面化学以实现更大的粒子间电子耦合，并且已经实现了 ≈ 10 cm 2 V − 1 s − 1 的迁移率值。人们承认，这个值仍然明显低于 2D 电子气体中获得的值，但与具有类似约束能的外延生长异质结构中垂直传输的迁移率相当。由于进一步提高迁移率值的前景似乎有限，因此建议应将精力集中在探索跳跃传导带来的潜在好处上。这些优势之一是扩散长度对偏置的依赖性，这在设计基于 NC 的设备的偏置可重构光学响应方面起着关键作用。本文将回顾构建偏置激活设备的一些最新成果，并讨论设计未来结构的基本标准。最终，跳跃传导是产生低无序材料无法提供的新功能的机会。
基于主从博弈的可再生能源接入需求响应策略研究
随着可再生能源广泛接入电网，增强电力系统的灵活性和稳定性的必要性显著增加，需求响应（DR）作为一种有效的负荷管理工具受到了广泛关注。本研究深入研究基于主从博弈论的可再生能源融入需求响应策略，旨在通过博弈论框架优化参与需求响应的电网运营商和用户之间的互动机制，从而提高系统的经济效率和可靠性。在本研究中，我们首先构建了一个包含风能、太阳能等可再生能源的电力系统模型，提出了一种基于主从博弈论的需求响应策略框架，其中能源供应商作为领导者制定需求响应策略，而作为追随者的能源运营商则决定他们的消费行为以最大化自己的利益。该策略允许参与者根据实时市场信息和可再生能源产出的变化调整策略，实现需求响应资源的优化调度。通过理论分析与仿真实验，结果表明需求响应策略通过调度四种不同的购电方式对能源运营商和能源供应商各自的收益产生了影响，验证了需求响应策略在降低电网运营成本、增强系统对可再生能源波动的适应能力、激励用户积极参与需求响应方面的有效性。综上所述，本研究提出的基于主从博弈论的可再生能源接入需求响应策略不仅促进了电网的经济高效运行，也为未来智能电网的发展提供了重要的理论支撑和技术参考。
劳克林-布尔海德机场寻求额外资金用于主要航站楼扩建
作者：露西·温伯恩 • 蒙大拿州的弗拉特黑德湖水清澈见底，看上去很浅，但实际上有 370 英尺深。 • 瓶装水的有效期是针对瓶子的，而不是针对水的。 • 2004 年，印度农民使用百事可乐和可口可乐代替杀虫剂，因为它们更便宜，而且效果一样好。不出所料，百事可乐和可口可乐强烈反对。 • 饱餐一顿后，狮子可以连续睡眠 24 小时。 • 人们过去用面包擦铅笔痕迹，直到 1770 年，爱德华·奈恩不小心捡到一块橡胶而不是面包屑，于是——瞧！——决定开始销售橡皮擦。 • 两个波斯尼亚人在网上聊天室聊了一段时间后，他们决定是时候见面了。他们发现他们是一对夫妻，一直在欺骗对方。最终他们离婚了。 • 法国一家咖啡馆 La Petite Syrah 对粗鲁的顾客收取 7 欧元的咖啡费，但对有礼貌对待服务员的顾客只收取 1.40 欧元。这家咖啡馆位于尼斯，这也许并不令人意外。 • 企鹅蛋清煮熟后会变清澈。 • 据说迈克尔·杰克逊每次乘坐飞机时都要求将他的葡萄酒装在健怡可乐罐中。他不想让孩子看到他喝酒。 • 沙特阿拉伯曾经举办过一次妇女权利会议，但与会者中没有一位女性。
AI 辅导优于主动学习
现有的教学方法往往无法满足学生的个人需求，尤其是在学生拥有广泛先验知识的课堂中。在这里，我们展示了使用异步 AI 辅导作为学生首次接触具有挑战性的材料的优势。AI 可用于在课前有效地向学生教授入门材料，这使得宝贵的课堂时间可用于培养高级技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组工作。教师可以亲自评估这些技能，从而避免在家庭作业、论文和项目等评估中使用 AI 作为捷径。与“翻转课堂”方法一样，AI 导师不应取代面对面教学——相反，它应该用于将所有学生提升到可以从课堂时间中获得最大收益的水平。
利用机器学习和深度学习模型，用于主动流失客户保留
抽象客户损耗尤其是诸如零售，银行和电信的行业中的一个问题，在零售，银行和电信中，客户获取成本大大高于保留重复客户的成本。现在，通过Ma-Chine学习模型可以预测客户缺乏兴趣，而深度学习已经在早期干预措施中发挥了重要作用。In order to assess the quality of churn prediction, the study tests six basic machine learning techniques: random forest, logistic regression, and the k-nearest neigh- bors method, as well as four deep learning techniques: long short term memory (LSTM), bidirectional LSTM, convolutional neural networks (CNN), and artificial neural networks (ANN).然后，通过评估矩阵评估模型的性能，包括从大型数据集中提取功能后，从客户的行为数据中的准确性，精度，回忆和F1得分进行评估。该研究表明，DL模型可改善对搅拌和非束缚客户分类以及随机森林以及其他ML模型可比精度的处理。这项研究可以得出结论，LSTM和ANN模型在实际世界的搅动预测情况下取消了模型，尤其是在需要长期消费者行为评估时。为了增强给定预测模型的当前结果，这项研究重点是数据预处理和引导，特征提取和多个模型组合的效果。该研究的含义为公司提供了特定的实用建议，以通过采用数据交易技术有效地管理客户流失并增加客户保留率。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。