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World File Search System双层
Pd/a-Ge 双层生长和生长后退火过程中界面介导固相反应的原位研究
图 2：(a) 在 SIXS 光束线 (SOLEIL) 进行实时研究的实验装置，(b) 入射角为 α i 的掠入射散射几何。指示了反射的 x 射线束。显示了布拉格角 2 θ 处主 Pd(111) 布拉格反射的指向几何。由于掠入射几何，动量转移 q = kf − ki 与表面法线 n 成角度 θ − α i 。ki 和 kf 分别是入射和散射 x 射线束的波矢。通过扫描探测器角度 δ 和 γ 获得 XRD 图。在沉积过程中，2D 探测器监测白色矩形指示的区域。
安全人工智能（SAI）：针对快速注射的双层防御模型
抽象人工智能（AI）深深地嵌入了处理敏感信息和任务操作的部门中，并且保护这些系统已变得至关重要。本文引入了一种新型的双层防御系统，称为安全人工智能（SAI），旨在减轻与迅速注射和迅速中毒攻击有关的风险。在连续设置“ SAI”中使用两个大型语言模型（LLM） - 一种用于初始输入及时分类的“后卫”模型，该模型有效地滤除了对抗性输入以保护AI系统和响应用户查询的主要响应模型。通过严格的测试，SAI在防止恶意提示损害AI响应方面表现出了弹性，从而大大提高了AI安全性。本文彻底研究了SAI的架构，方法论和性能，以满足对安全和对抗性AI系统的不断增长的需求。关键字：大语言模型，安全的人工智能，人工智能，及时注入，AI安全性。ntroduction虽然人工智能（AI）在政府，银行业和医疗保健方面具有许多优势，但其融合会增加脆弱性，尤其是随着LLM的复杂性和能力发展。AI仍然容易受到对抗性及时的操纵的攻击，这些操纵利用了自然语言弱点，尽管对强大的模型训练和硬编码过滤器规则进行了大量研究[1] [9] [18]。直接将有害物质直接嵌入AI输入，快速注射和中毒攻击中提供了一种特殊的危害[1] [6] [11]。与通常集中于攻击系统弱点的传统网络威胁不同，这些攻击使用了AI学习的反应模式，因此修改模型以产生意外的和通常的负面结果[1] [3]。鉴于语言的复杂性和LLM答案的复杂性，这种敌对的方法可能很难检测和预防[6] [7]。在这项工作中提出了安全的人工智能（SAI）作为解决这些挑战的解决方案。SAI的创新架构满足了针对基于及时的敌对投入的弹性，可扩展的防御的需求
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
在双层石墨烯中切换旋转填充序列...
图1（a）设备的示意图。将封装在两个HBN薄片（紫色）中的BLG薄片（黑色）组成的异质结构放在金属后门（BG，深橙色）上。分裂的门（SG，浅橙色）和手指门（FGS，浅橙色）通过绝缘氧化铝层分开。金属触点（黄色）用于检测传输电流。（b）设备的有限偏置光谱测量。数字𝑁表示库仑封锁区域中的电子职业。（c）3 rd，第4和第5次COULOMB钻石的放大，从中提取第一壳能量δ𝐸SH1。红色箭头指示与激发态相对应的过渡线。左下方示意图说明了前5个电子的壳结构。（d）分别从正面（上图）和负SD分支（下图）提取第4个电子的激发状态能量。
在静水压力下的扭曲双层石墨烯中的列型与kekulé相位
简介 - 当两个石墨烯层用相对扭曲角θ相互旋转时，扭曲的双层石墨烯（TBG）形成。在一组相称的角度θI[1]下，该系统构成了一个完美的结构结构（“ Moir´e lattice”），其中Bloch的定理适用。此外，对于所谓的“魔术角”，已经预测了靠近电荷中性点附近的扁平频率的消失的费米速度[2,3]。第一个魔术角被发现为θ〜1。05°[4]。 在2018年，TBG围绕第一个魔术角进行了调整，显示出隔热阶段[5]靠近圆顶圆顶阶段[6]旁边的Holelike Moir´e Minibands的半填充[5]，类似于Cuprates [7]中发生的情况[7]。 是，已经预测和观察到了相关的阶段，例如异常的霍尔·弗罗曼德主义[8,9]和量子霍尔效应[10,11]，并且与非琐事Chern数字[12-14]有关。 观察到的超导性（SC）通常归因于存在产生破碎对称性状态[15-18]和奇怪金属行为的电子配对机制，[19-22]，但也讨论了电子 - phonon配对[23,24]。 在扭曲的N层石墨烯中进一步观察到相似的相关效应和鲁棒SC，以2≤n≤5[25]。 值得注意的是，在n> 2的情况下，Pauli限制违反了约3倍的限制[25-28]，这加强了这些分层系统中的SC确实是非常规的观念[29 - 32]。 这可以05°[4]。在2018年，TBG围绕第一个魔术角进行了调整，显示出隔热阶段[5]靠近圆顶圆顶阶段[6]旁边的Holelike Moir´e Minibands的半填充[5]，类似于Cuprates [7]中发生的情况[7]。是，已经预测和观察到了相关的阶段，例如异常的霍尔·弗罗曼德主义[8,9]和量子霍尔效应[10,11]，并且与非琐事Chern数字[12-14]有关。观察到的超导性（SC）通常归因于存在产生破碎对称性状态[15-18]和奇怪金属行为的电子配对机制，[19-22]，但也讨论了电子 - phonon配对[23,24]。在扭曲的N层石墨烯中进一步观察到相似的相关效应和鲁棒SC，以2≤n≤5[25]。值得注意的是，在n> 2的情况下，Pauli限制违反了约3倍的限制[25-28]，这加强了这些分层系统中的SC确实是非常规的观念[29 - 32]。这可以由于电子系统以强耦合极限在强[33 - 41]中实现的出现的Uð4Þ对称性，因此很难解决不同对称性破坏模式之间的竞争。尽管与可以通过电掺杂的铜层相比，这些Moir´e系统似乎得到了很好的控制，但在精确的相图上仍然没有共识，这些相图应敏感地取决于周围的介电环境[21,42]。
姜黄素的双层及其治疗前景
摘要：植物已被用作各种医疗状况的一种治疗方法，超过80％的人口依赖于医疗保健。姜黄素是Curcuma Longa L.的芳香香料，是该列表的重要贡献者。姜黄素是无毒的，并且具有许多益处，包括抗炎，抗菌素，抗氧化剂和镇痛特性。It contains a high number of antioxidants, which can help treat various ailments, including digestion, smallpox, skin cancer, wound healing, body weight, neurological illnesses, cardiovascular diseases, erectile dysfunction, malaria, chicken pox, urinary tract infections, conjunctivitis, rheumatoid arthritis, chronic anterior uveitis, and liver ailments.姜黄素还用于增强整体能量，消除蠕虫，调节月经和解决消化系统疾病。姜黄素是一种多功能的药理学化合物，具有有效的治愈性和受调节的化学生物学特性，可有效解决各种人类健康状况。但是，它也可能具有毒性作用。由于其生物利用度差，吸收速度缓慢，代谢快速和强制性消除。为增强姜黄素生物利用度，已经使用了抑制姜黄素代谢途径的药物。本综述提供了姜黄素及其有毒作用的多种药用益处的全面概述。
范德华异质结构双层中激子凝结的分子起源
当前的电力传输技术受到能源摩擦耗散引起的能量损失的困扰，并且正在搜索能够在环境压力和温度下能够在环境压力和温度下进行无摩擦能量运输的材料。激子，电子和孔的准孔子结合状态，能够具有量子冷凝。所产生的超级效应在理论上具有非隔离的能量传递，1,2可以激发新型的电子设备并刺激了巨大的创新，以实现有效的能量转移应用。此外，预计在高温下，激子的冷凝于传统的超导性。3虽然凝结是可以实现的，因为激子容易重新组合，尤其是在室温下，但通过将激素与极化子与北极子耦合3,4，并且在胆汁材料中的电子和孔的空间分离是通过实验实现的。5 - 8个双层系统为激子冷凝提供了重要的平台，这是由于电子的空间分离和层之间的空间分离，从而阻止了激子快速重组。石墨烯双层已被证明是激子冷凝的有希望的候选人，其电子状态的扭曲角度依赖于
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
双层镍的两轨模型的磁相图，具有变化的掺杂
是由最近发现的高t c双层镍超导体LA 3 ni 2 O 7的动机，我们通过使用Lanczos方法对不同的电子密度n进行了全面研究BiLayer 2×2×2群集。我们还采用随机相近似来量化第一个磁不稳定性，而哈伯德耦合强度的提高也有所不同。基于自旋结构因子s（q），我们在固定的hund耦合下定义的平面中获得了丰富的磁相图，其中u是Hubbard的强度和W带宽。我们观察到许多状态，例如A-AFM，条纹，G-AFM和C-AFM。在半填充，n = 2（每个Ni位点，对应于n = 16个电子）时，规范的近方交互作用导致具有抗firomagnetic Couplings的稳健的G-AFM状态（π，π，π，π），均带有内在的层和层之间。通过增加或降低电子密度，从“半空”和“半满”机制中出现铁磁趋势，从而导致许多其他有趣的磁趋势。另外，与半完成相比，在孔或电子掺杂区域中，自旋旋转相关性在较弱。n = 1。5（或n = 12），密度对应于La 3 Ni 2 O 7，我们获得了“条纹2”基态（抗铁磁耦合在一个平面方向上，另一个面积为非磁磁耦合，另一个耦合的铁磁耦合，沿Z AxiS沿2×2×2×2 Cluster沿Z AxiS沿Z Axiis沿Z AxiS）。另外，我们获得了沿Z轴的AFM耦合要比XY平面中的磁耦合要强得多。此外，具有q /π=（0。< /div>的状态6，0。随机相近似的计算具有不同的n的结果，即使这两种技术都是基于完全不同的程序，但n的结果与兰斯佐斯的结果非常相似。6，1）在我们的RPA计算中发现了靠近电子期波形，通过将填充略微降低到n = 1，可以找到。25，可能负责在实验中观察到的电子期SDW。我们的预测可以通过化学掺杂LA 3 Ni 2 O 7来测试。
双层一维对流 - 扩散 - 反应 -
摘要：本文对两层的一维传热问题进行了理论分析，其中涉及扩散，对流，内部热量产生或损失，依赖于每一层温度以及由于外部来源而产生的热量产生。此外，还考虑了材料之间界面处的热电阻。感兴趣的情况是数学建模的，使用傅立叶技术发现了显式的分析解决方案，并制定了收敛的有限差异方案以模拟特定情况。该解决方案与先前的结果一致。包括一个数字示例，该示例显示了所获得的结果与问题的物理学之间的连贯性。这项工作中得出的结论扩展了对两层传热的理论理解，也可能有助于改善多层工程系统的热设计。