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拓扑登录元素以交换挫败感驱动的kagome-lattice $ {\ rm ymn} _6 {\ rm sn} _6 $
YMN 6 SN 6由两种类型的基于Mn的基于MN的kagome平面，它们沿着具有复杂磁相互作用的C轴堆叠。我们报告了从铁磁（FM）中的YMN 6 SN 6中进行的自旋重建，以组合两种不一致的自旋螺旋（SSS），这些螺旋螺旋（SSS）源自两种不同类型的Mn Kagome平面，由沿C-轴的沮丧的磁性交换驱动，并包括Hubbard u。不稳定的SSS的螺距角和波矢量约为89。3◦和〜（0 0 0.248），与实验非常吻合。我们采用通过交换相互作用构建的有效模型的哈密顿式模型来捕获两种不稳定的SSS的实验性观察到的非效法性质，这也解释了由于与相关性的抗fiferromagntic自旋交换而引起的FM-SS交叉。我们通过计算拓扑不变性和浆果曲率pro文件，进一步报告了在YMN 6 SN 6的不相称的SS相中具有自旋轨道耦合的拓扑镁的存在。在73 MEV匹配的能量景观中，狄拉克木元的位置与另一个实验报告。我们通过突出YMN 6 SN 6中的实验特征来证明结果的准确性。
西班牙的 GSTP 去风险化、构建模块和元素 2 调用
在 GSTP 西班牙空间技术招标 2024 中，西班牙空间局 (AEE) 已拨款高达 1500 万欧元，用于支持西班牙实体（公司和研究机构）的空间相关活动。招标的目的是建立和扩大西班牙的空间技术能力，并加强西班牙航天工业在欧洲和全球空间市场的竞争力。招标针对的是通用空间技术开发，涉及以下任何应用领域：地球观测、科学、探索、载人航天、空间安全、空间运输、导航或通用技术。此外，招标还专门设立了一个类别（参见类别 2），用于针对月球探索的技术。活动不要求涵盖项目的所有阶段。但是，目前无法保证获得额外资金，将取决于新的招标。拟议的工作不得与授予拟议团队中任何实体的任何以前或目前正在进行的 ESA 或国家活动重叠。
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
用于半导体制造的稀土元素
摘要 半导体行业高度依赖稀土元素 (REE)，因为稀土元素具有增强半导体器件性能的独特性质。稀土元素包括镧系元素、钇和钪，在从生产强力磁铁到改进显示技术和气体传感能力等各种工艺中都至关重要。然而，全球稀土供应主要集中在中国，占产量的 90% 以上。这种集中对依赖从中国进口关键材料的美国半导体行业构成了重大风险。尽管美国努力实现来源多元化并发展国内能力，但由于缺乏加工基础设施和环境挑战，美国仍然脆弱不堪。本文探讨了全球稀土供应链的现状，重点关注美国对外国进口的依赖。通过情景规划和战略建议，该研究提供了有关美国如何加强国内供应链并减少对外国稀土元素的依赖，从而增强其在全球半导体市场的竞争力的见解。
具有45V输入1-MHz半桥转换器的正时元素的主动死时间控制电路
摘要 - 在这项研究中，提出了一个死时间控制电路，以生成半桥转换器开关的高和低边的独立延迟。除了大大减少电源转换器的损失外，该提出的方法还通过应用叠加功率开关来减轻射击电流。此处介绍的电路包括一个切换的电容器体系结构，并在AMS 0.35 µM技术学中实现。在实施中，提议的死时间控制电路占据了70 µm×180 µm的硅面积。为了意识到这一技术，采用了双面宽的挥杆电流源。当前源的每个侧面都有两个电容器，两个施密特触发器和三个变速门。结果表明，投影半桥转换器开关的低和高侧分别需要35 ns和62 ns。通过与半桥转换器组装来评估所提出的死时间电路的性能。拟议的死时间原型在半桥电路中的功率损失下降了40％。
DNA元素百科全书中的调节性转座元素
转座元素（TES）占我们基因组的约50％，但是对TES如何影响基因组进化的知识仍然不完整。利用Encode4数据，我们提供了迄今为止对监管基因组贡献的最全面研究。我们发现236,181（〜25％）人类候选元素（CCRES）是te衍生的，自人小鼠裂口以来，人群分裂以来，有超过90％的血统特异性，占血统特异性ccr的8-36％。除了罪恶之外，TES中与CCRE相关的转录因子（TF）基序比偶然的预期源自祖先TE序列。我们表明，TE可以在其集成站点附近采用类似的监管活动。自人机差异以来，TE在30个检查的TF中贡献了3 - 56％的TF结合位点周转事件。最后，就MPRA活性和GWAS变体富集而言，TE衍生的CCR与非TE CCR相似。总的来说，我们的结果证实了TE在塑造人类调节基因组中发挥重要作用的观念。
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_132 将人工智能 (AI) 融入游戏开发，提升多样化游戏元素 Vasilka Chergarova，佛罗里达国际大学，vchergar@fiu.edu Mel Tomeo，迈阿密戴德学院，mtomeo@mdc.edu Heidi Morgan，南加州大学，hlmorgan@isi.edu Sandra Andrade，迈阿密戴德学院，sandrad1@mdc.edu
本研究考察了人工智能 (AI) 在游戏开发中的变革潜力，旨在解决传统游戏开发方法面临的挑战并增强玩家体验。探讨了游戏中人工智能的历史演变和当前趋势，强调了人工智能的日益融合及其对游戏玩法的影响。确定了传统游戏开发中的关键挑战，包括手工制作内容和静态人工智能行为的局限性。研究了人工智能在游戏开发中的各种应用，例如角色行为建模、对手人工智能、程序内容生成、动态难度调整和自然语言处理。实施策略部分概述了技术考虑因素、开发方法以及将人工智能集成到游戏开发流程中的可用工具和框架。研究了在游戏玩法的不同方面利用人工智能技术的成功游戏案例研究，强调了它们对玩家参与度和留存率的影响。本研究最后总结了主要发现，重申了人工智能在塑造游戏开发未来方面的重要性，并敦促开发人员采用人工智能技术来创造创新和身临其境的游戏体验。关键词：人工智能、游戏开发、游戏玩法增强、对手智能、程序内容生成、交互式体验、游戏创新
进行分散元素进行临床试验
I.简介本指南为赞助商，调查人员和其他有关方面提供了有关在临床试验中实施分散元素的建议。2个分散元素允许与试验相关的活动在方便的试验参与者方便的位置进行远程发生。分散的要素可以包括远程医疗3访问，与审判人员进行3次访问，远程试验人员的家庭访问或与当地医疗保健提供者（HCPS）4访问（请参阅第二节和III.B）。在本指南中，一项分散的临床试验（DCT）是指临床试验，其中包括分散元素，该试验在传统临床试验地点以外的其他位置发生了与试验有关的活动。FDA对医疗产品的调查的监管要求对于试验
第1210章 几何平面元素
• 视线障碍物位于曲线内侧时的停车视距。中央隔离带、桥梁、墙壁、切坡、树林、建筑物和护栏都是视线障碍物的例子。请参阅第 1260 章，检查所选设计速度的停车视距。 • 超高是道路横截面的旋转或倾斜，以克服作用在通过曲线的车辆上的部分离心力。有关设计速度、曲线半径和超高之间关系的设计信息请参见第 1250 章。 • 协调垂直和水平对齐（请参阅第 1220 章）。