XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低维
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
使用新的低级PPE堆积膜
在本文中，我们使用一种新型的低D K /D K /D F M-PPE（改良的聚苯苯基醚）堆积的干燥胶片材料以及5G /毫米波频段中传输特性的评估来报告RF滤清器底物的制造。用堆积层的过滤器底物是由SAP（半添加过程）制造的，它确保了铜和绝缘层之间的高粘附力。制造过滤器的传输特性评估表明，在28 GHz和39 GHz时，传输损失大大降低至1.0 dB。1。はじめに
低维铁电 ABO 3 钙钛矿中对称性变换的光致发光检测
可再生能源的未来依赖于发现用于高密度储能的新材料。1 由于其多功能性、高极化电位和介电常数，铁电 (FE) ABO 3（A、B = 各种金属离子）钙钛矿是电容器技术中一类受欢迎的材料。2、3 PbTiO 3 和类似的钙钛矿基电容器由于 A 位 (Pb) 与 O 的偏心杂化而表现出出色的能量存储密度。3 然而，Pb 的毒性限制了它们的商业使用，因此需要无铅 FE 替代品。4 遗憾的是，由于 BO 6 八面体旋转/倾斜的反铁电畸变 (AFD) 畸变，导致中心对称 Pnma 空间群的优先稳定，室温下无铅 ABO 3 钙钛矿中的 FE 不稳定性受到抑制。 5 缺陷工程（Ca 掺杂、氧空位等）已被有效利用，通过修改 ABO 3 钙钛矿中的局部 A/B 位对称性来克服这些 AFD 畸变。6 传统上，
重新定义游戏：MVAE-DFDPnet 的低维嵌入可实现卓越的药物-蛋白质相互作用预测
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中，我们引入了一种新颖的深度学习架构：嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是，我们的 t-SNE 分析表明，二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是，我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法，在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外，我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
低维纳米材料的有效且稳定的钙钛矿发光二极管：最近的进度和挑战
作为高清展示领域的后起之秀，研究人员因其宽色范围，1个高色纯度，2个柔性可调性3等，对研究人员进行了广泛研究。自2014年在室温下首次合成的第一颗毛线，因此骨的外部量子效率（EQE）在10年内从不到1％到20％以上。4–6最近，在电荷转运调制，相分布调控和光管理的多重影响下，绿色和红色毛发的均等量超过了25％，而蓝骨的最大eqe也逐渐通过合理设计和有效添加剂的合理设计和结合而逐渐超过18％。9，三种原色的有希望的平衡发展，以及与最先进的有机发光二极管（OLEDS）和量子点发光二极管（QLEDS）等效的工作效率，使得在宽色彩色显示屏和固体照明领域中区分了骨骼。但是，与EQE的快速发展相比，骨的操作稳定性显然落后。高