XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互判
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
摆脱人工智能的干扰：内部法律顾问的实际考虑
̶ 根据美国《版权法》第 106 条如果被告以非特权方式复制、改编、分发、公开表演或公开展示受版权保护的作品，则构成侵权 ̶ 在这种情况下，哪一方应承担责任？̶ 最终用户是否会被判定为次要侵权人？
找出所有局部不可区分的广义贝尔态集
一般而言，对于二体量子系统 C d ⊗ C d 和一个整数 k ，使得 4 ≤ k ≤ d ，k 个广义贝尔态（GBS）集的局部鉴别只有很少的必要充分条件，并且很难局部区分 k - GBS 集。本文的目的在于彻底解决某些二体量子系统中 GBS 集的局部鉴别问题。首先给出了三个实用有效的充分条件，Fan 等人的结果 [Phys Rev Lett 92, 177905 (2004); Phys Rev A 99, 022307 (2019)] 可以推导出这些条件的特例。其次在C 4 ⊗ C 4 中给出了GBS集局部判别的充分必要条件,并给出了所有局部不可区分的4-GBS集的列表,从而彻底解决了GBS集的局部判别问题.在C 5 ⊗ C 5 中得到了GBS集单向局部判别的简明充分必要条件,对Wang等人提出的问题中d = 5的情况给出了肯定的回答.
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。
智能车辆近距离学：一个概念框架在车外交互作用的背景下操作近距离学
摘要。我们介绍了智能车辆近端，这是一种用于交互式车辆应用的概念框架，可在车外交互中运行近距离。我们确定了不同类型的相互作用周围的四个区域，并讨论沿三个维度（物理距离，相互作用范式和目标）的相应概念空间。我们研究了该框架的尺寸，并综合了有关驾驶员对（i）信息的偏好的发现，以远距离从其车辆中获取，（ii）其车辆的系统功能远程控制，（iii）设备（例如，智能手机，智能手机，智能镜，智能镜头，智能镜头，智能镜头）用于车辆外部的交互。我们在更广泛地讨论了智能车辆近端的定位，并扩展了智能车辆近视启用的新应用程序外部车辆和车内的二分法和构成。