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World File Search System光电系统
中东科学杂志
军用光学系统为关键任务中的目标识别和跟踪提供高性能和可靠的监控。这些系统在现代战争中已成为不可或缺的一部分，在现代战争中，处理和分析实时视觉数据的能力可以决定行动的成败。通过将先进的光学技术与强大的设计方法相结合，军用系统旨在为各种应用提供精确有效的解决方案。在这种情况下，光学元件必须确保出色的图像清晰度、分辨率和耐用性，以承受具有挑战性的作战环境。光电系统具有同步图像传输等关键功能，可通过提供情报、侦察、监视和瞄准功能在军事领域脱颖而出。这些系统使军事人员能够在复杂和动态的场景中远距离检测、识别和跟踪目标。此外，世界各地的许多现代军队都在投资增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 工具，以提升其系统，获得对敌方部队的优势，并防止战场上的损失 [1]。在这些系统中，中继透镜是远距离清晰无损传输图像的重要组件。这些镜头可确保传输图像的完整性和保真度，这一要求在时间敏感和任务关键型操作中尤为重要。在热像仪等技术中正确使用中继镜头对军事安全至关重要 [2]。例如，热成像系统严重依赖中继镜头来保持图像质量，使操作员即使在能见度低的条件下也能检测到威胁。在激光测距仪 (LRF) 和激光目标指示器 (LTD) 等系统中，中继镜头的使用对于准确引导激光束至关重要
超快电荷转移级联在混合
摘要：光电半导体设备中的创新是由对如何移动电荷和/或激子（电子 - 孔对）的基本理解驱动的，例如用于做有用工作的指定方向，例如制造燃料或电力。二维（2D）过渡金属二甲化物（TMDCS）和一维半导体的单壁碳纳米管（S-SWCNT）的多样性和可调性和光学性能使它们跨越了跨越HersoIftf的基本量子研究。在这里，我们演示了混合维度2D/1D/2D MOS 2/swcnt/WSE 2杂型词，该杂质可实现超快速光诱导的激发激素离解，然后进行电荷扩散和缓慢的重组。重要的是，相对于MOS 2/SWCNT异质数，异位层的载体产量是两倍，并且还展示了分离电荷克服层间激子结合能的能力，可以从一个TMDC/SWCNT界面扩散到另一个2D/1D界面，从而在COULOMBINDING INDENDINCLING INDEND INDENCE中分散。有趣的是，杂体似乎还可以有效地从SWCNT到WSE 2，这在相同准备的WSE 2 /SWCNT Heterobilayer中未观察到，这表明增加纳米级三层的复杂性可能会改变动态途径。我们的工作提出了“混合维度” TMDC/SWCNT的杂体，这是纳米级异位方面的载体动力学机械研究的有趣模型系统，以及用于高级光电系统中的潜在应用。关键字：过渡金属二分法，电荷转移，异质界，碳纳米管，激子O
文章 深度学习算法预测加密货币价格波动：提高投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
深度学习算法预测加密货币波动价格：增加投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
LM-29脑工程（潜水>
a）电力与信息工程系传入部的教学结构（行政总部） - 大学校园“ Ernesto Quagliariello” - 通过E. Orabona N.4-巴里电力和信息部主任。 LM-29硕士学位课程的Gennaro Boggia协调员/负责人：教授。 ing。gianfranco avitabile代表：索菲亚·罗西（Sofia Rossi）女士b）介绍个人研究计划的规则《电子工程学硕士学位课程》（LM-29）仅为COORTE 2023提供了一个培训课程，并在Bari总经理中支付。电子工程硕士学位的学生可以符合硕士学位课程的教学系统和培训课程之间的差异化的限制。必须通过Depasas Online系统对个人学习计划进行研究（CDS）的协调员（CDS）的检查，以及将批准它的有能力的教学结构，但要验证与电子工程硕士学位课程的一致性的验证。可用来指导有动力和意识的选择。电子工程硕士学位的典型专业领域是基础研究，创新和开发复杂电子系统的生产，规划，设计和管理。c）特定的培训目标，包括知识，技能和技能框架，并在可能的情况下指示参考专业知名度和就业和专业渠道的专业概况是为了在稳定的理论科学准备方面的培训课程丰富，以发展毕业生的培训课程，以在不断的进化能力方面发展，以发展良好的专业水平。培训活动是为了允许电子工程硕士学位涵盖以下专业角色的硕士学位：a）设计师并负责生产设备，设备和电子和/或创新的电子系统，也参考人类健康和环境问题的控制和监测； b）设计师并负责生产设备，设备以及复杂和/或创新的光电系统，还参考了对人类健康和环境安全问题的控制和监测。在工作环境中的功能：电子工程学硕士学位的功能是工程师的典型功能（设计，行使系统和系统，人类和工具资源的管理），具体参考了生产，高级设计，规划和计划，设备，设备，电子和电子系统以及在自由专业和制造业中的工具和组成的公司或众议院或众所周知，既是专业和官员的工业或服务，又是专业或服务。与功能相关的技能硕士学位课程在Bari的理工学院电子工程学课程分为单个培训课程。它允许学生获得并加深与彼此一致的文化方面，并与特定专业配置文件有关，并专注于电子系统的硬件设计问题以及电子和光电传感器。a number of disciplines guarantee the presence of fundamental issues for the preparation of a master's degree in electronic engineering, in the field of analog and digital electronics and optoelectronics, the training course has the purpose of forming a graduate specialized in the design and manufacture of modern integrated electronic systems, both analog and digital, with specific skills in the design of electronic devices and Advanced Optoelectronics, in the synthesis and manufacture of integrated低频和高频电子系统中的中高复杂性，相关测量和测试设备的管理和使用，