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通过先进的处理方法解决 P3HT:Y 系列的可混合性问题，实现可调聚合
聚合物和小分子混合薄膜在有机电子器件，尤其是有机太阳能电池中具有极高的应用价值。普通 P3HT 和最先进的 Y 系列非富勒烯受体 (NFAs) 的混合物具有很高的可混溶性，可以抑制相分离和聚集，从而抑制电荷分离和传输。在最近的一项研究中，引入了电流诱导掺杂 (CID)，这是一种精确控制溶液中聚 (3-己基噻吩) (P3HT) 聚集的方法。本文使用溶液中高度有序的预聚集来控制纯膜和与 Y12 (BTP-4F-12) 的混合物中的 P3HT 聚集。这使得 P3HT 有机场效应晶体管 (OFET) 器件中的空穴迁移率提高了 25 倍，并且在 Y12 存在下 P3HT 聚集体质量可以在大范围内可调。同时，特别是 Y12 长程有序性因 P3HT 聚集性的增加而受到严重抑制。然而，溶剂蒸汽退火 (SVA) 可导致 Y12 有序性极高，Y12 晶体取向发生变化，P3HT 聚集性进一步改善。因此，仅通过改变加工参数而不改变材料系统的组成，就可以在最终薄膜中获得两种材料不同程度的聚集。
利用人工智能实现先进的玻璃科学和发现
人工智能和机器学习系统利用庞大的数据集和先进的算法，在比传统方法更短的时间内以更高的精度识别新的成分和结构。此外，这些技术可以快速分析大量结构-性能关系数据，从而开发出性能针对各种应用而优化的工程材料。玻璃是一种通过液体快速淬火获得的无序材料，由于几个关键因素，它是数据驱动建模的理想候选材料。3 首先，它们的形成方式高度灵活，因为几乎所有元素或其组合都可以在以所需速率冷却时形成玻璃。其次，与晶体材料不同，由于玻璃具有无序结构，其性能主要取决于成分和加工条件。这一特点允许对成分进行持续调整，从而实现定制设计。最后，玻璃特性存在大量实验数据，这对于建模来说是理想的选择。
助力当今最热门、最先进的微电子技术大批量生产
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使用姿势估计技术在儿童中检测ADHD疾病 国际研究出版与评论杂志-IJRPR 驱动程序监视系统（DMS）-IJRPR 生成的AI可改善Web可访问性-IJRPR 构建具有二甲酸脱氢酶基因的表达载体及其转化为适当的宿主 对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论 使用机器学习技术的汽车转售价值预测 可持续发展的纳米技术-IJRPR 设计（药物设计）和生物活性分子的合成 算法交易及其对金融部门和市场的影响：AI驱动策略的案例研究 Terahertz天线的创新和进度-IJRPR
注意力缺陷多动症（ADHD）是影响全球个体的重大神经发育挑战。以持久的注意力不集中，多动症和冲动性为特征，ADHD通常在童年的早期表现出来，并且一直持续到成年，从而在生活的各个领域都呈现了多方面的影响。ADHD的复杂性需要对其病因，诊断方法，治疗方式以及与其管理相关的更广泛的社会影响。多动症的患病率在全球范围内有所不同，估计表明儿童和青少年的大幅度率。例如，来自疾病控制与预防中心（CDC）的数据表明，在美国，约有9.4％的2-17岁儿童接受了多动症诊断[1]。这种情况在男孩中比女孩更频繁地诊断出来，尽管研究表明性别差异可能反映了症状表现和诊断偏见的差异，而不是真正的患病率变化。多动症的普遍性质超出了个体症状，会显着影响学业表现，社交互动，情感幸福感和家族动态。
如何引用本文 Karami MH、Abdouss M、Maleki B. 药物输送系统中最先进的金属纳米粒子：全面回顾。Na
摘要 人们对纳米技术、电磁学和光学领域的最新进展越来越感兴趣，也越来越感兴趣。这种跨学科合作涵盖了纳米材料、纳米电子学和纳米生物技术等领域，这些领域的应用往往有重叠。一个备受关注的领域是金属纳米粒子 (MNP) 的使用，它已在医学领域取得了显著的进步。MNP 有望显著提高药物输送效率、减少不良副作用并提高输送精度。它们还可用于诊断、生物相容性材料的开发和营养保健品的探索。在药物输送中使用金属纳米粒子具有提高稳定性、延长循环时间、增强分布和精确靶向等好处。纳米生物技术领域促进了生产 MNP 的环保方法（称为绿色合成）的创建。MNP 在药物输送中提供了更好的稳定性和靶向释放，同时也提供了一种比化学合成更可持续的替代方案。本综述旨在探讨 MNP 在药物输送中的应用挑战和前景，特别关注制造和修饰金属纳米载体的可持续方法。本综述还探讨了各种 MNP 在药物输送系统 (DDS) 中的应用。
对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论
如今，整个社会都进入5G时代。5G技术支持许多应用程序方案，从移动Internet扩展到移动网络的事物扩展[1]。同时，政府将支持建立高速，移动和安全的下一代信息基础设施。5G时代的无人驾驶技术正在变得越来越先进，并且电动汽车广泛使用，这导致了必须处置市场中大量汽车（被废弃或以二手车出售）。因此，选择了该项目，使用机器学习的知识来预测二手车市场的交易价格，以更有效地掌握二手汽车市场状况。预测可以帮助有二手车的意志的人进行参考。选择机器学习模型的原因是很难进行预测，并且很难找到用于预测的变量与预测变量之间的关系[2，3]。但是，某些机器学习模型可以以非常简单的方式解决此问题[4]。本文使用三个预测模型，即XGBoost [5]，支持向量机（SVM）[6]和Neural Network [7]来估计二手车的交易价格，然后比较预测效应。
利用先进的数据优化可再生能源系统......
3 英国赫尔大学科学与工程学院 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Omowonuola Ireoluwapo Kehinde Olanrewaju 通讯作者电子邮箱：wonuola.olanrewaju@gmail.com 文章收稿日期：07-01-24 接受日期：02-05-24 发表日期：13-06-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该许可证条款允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，前提是原始作品的署名在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
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Rashtriya Raksha大学与M/S Brane Services Pvt Ltd签名谅解备忘录，以建立最先进的无人机机器人中心
Rashtriya Raksha大学是由印度古吉拉特邦政府建立的安全研究领域的专业大学。它旨在在国家安全，国防，警务和盟军领域提供高质量的教育和培训。该大学提供与安全和国防研究有关的各种本科，研究生和博士课程。在不久的将来，在航空航天，国防和国土安全部领域，在航空航天，国防和国土安全部领域签署了谅解备忘录，将在国防和国土安全方面培养新的创新和孵化。这种合作表示RRU与法国Starburst之间的战略伙伴关系，以促进这些关键部门的创新和技术进步。