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World File Search System可辨别的
聚合物化学和固态化学的研究
由于其跨学科性质，近几十年来材料科学变得越来越重要。从材料的角度来看，纳米科学和纳米技术是在包括电子，光学，机械，生物学和环境等领域的各种目的中用于各种目的的新领域。最近，已经创建了一种新型的名为NAN复合材料的材料家族。将两种或多种具有完全不同且多样化的物理和化学特性的材料组合在材料界面上可辨别的材料被称为复合材料。纳米颗粒的大小从1到100 nm不等，并且表现出广泛的形态，例如纳米板，纳米管或纳米簇，散布在整个聚合物基质中。所得的纳米复合材料的机械，化学，热，磁性和电特性都受到这些纳米颗粒的较小重量百分比的影响。本文工作的主要目标是在热稳定的聚苯硫化物（PPS）聚合物基质中创建过渡金属硫化物的纳米复合材料。然后，使用各种表征技术，研究纳米复合材料的光学，热，磁，形态学和晶体学特征。
摘要集
设计出同时在外部和内部自由度上具有关联的大质量粒子对是一项重大挑战，但对于推进物理学和量子技术的基本测试至关重要。我们通过实验展示了一种生成具有明确自旋和动量模式的原子对的机制。该机制通过光学腔中的超辐射光子交换过程将来自简并玻色气体的原子耦合起来，通过单个通道或两个可辨别的通道产生原子对。该方案与碰撞相互作用无关，速度快且可调。我们观察到原子对的集体增强生成，并探测了动量空间中的自旋间相关性。我们描述了新出现的原子对统计数据，发现观察到的动力学与主要由相应原子模式中的真空涨落所引发的动力学一致。结合我们对涉及明确动量模式的相干多体振荡的观察，我们的结果为使用纠缠物质波的量子增强干涉测量和量子模拟实验提供了光明的前景。
提议
职位评估的目的是提供一种客观的方法，将组织中每个职位（独立于个人绩效）划分为一个层级。在其他情况下，我们可以作为您的顾问独立进行评估，或使用雇主指定的职位评估委员会来执行项目的这一部分。我们的职位评估方法基于确定工作内容的明显或可辨别的差异。我们的系统在维度（也称为“可补偿因素”）的客观层面上衡量工作内容。这些因素中的每一个都被分解为子因素，每个因素的测量水平与点水平相关联。我们已在数千个应用程序中使用了该系统，并且它始终能产生有效的结果。这些内部工作价值因素已被证明与我们客户组织中的价值观一致。由于我们所有因素的广度，它们涵盖了工作的所有主要方面，并且被视为与组织中各个级别的员工相关。系统的摘要说明作为单独的附件包含在内。
使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
XPS化学状态映射在光学和微电子中
摘要。XPS成像的强度在于它具有（i）在样品表面上找到小图案的能力，（ii）以微分辨率分辨率告知有关在表面检测到的元素的化学环境。在这种情况下，由于它们的可调性和可变性，基于锶的钙钛矿似乎对这种光发射实验进行了很好的适应。这些功能性氧化物在新兴的光电和微电源应用中具有巨大的潜力，尤其是对于透明的导电氧化物。图案化的异质结构Srtio 3 /srvo 3是使用脉冲激光沉积使用阴影掩模生长的。然后通过串行采集模式下的XPS映射分析此堆栈。Ti2p和V2P核心水平成像清楚地介绍了SRTIO 3和SRVO 3域。将广泛讨论SR3D核心水平的XPS映射：锶是两种具有非常相似化学环境的氧化物的共同元素。尽管SR3D图像中的对比度较低，但由于地形的影响，这两种材料还是可辨别的。添加，使用SR3D FWHM图像是证明这两个阶段的真正资产。最后，通过主成分分析进行数据处理使我们能够在锶原子上提取重要的光谱信息。
人工智能维度永恒性的视角：社会法律和政治演进对企业家伦理的挑战模型
Abhivardhan 印度人工智能与法律协会 印度阿拉哈巴德 电子邮件：abhivardhan@isail.in 摘要 — 人工智能就其存在性而言是一项颠覆性技术，在全球资本主义和创新时代具有特殊意义。尽管对人工智能的法律人格性质的评估存在分歧，但人工智能在可辨别的观察中具有一种特殊的属性特征，即维度永久性。对法律拟人化存在单一真理的方法，这决定了法人格的图式和分析发展：从承认到实用主义。人工智能的存在性和系统性所带来的颠覆与重新审视和改善创业和创新伦理的挑战有关，也与人工智能法律人格的多样化和具体化有关。本文提出了对人工智能实体模型的理论理解，并提出了关于人工智能维度永恒性概念的分析命题。本文提出了维度永恒性理论的命题及其与人工智能功利主义方法的适用联系，并对科技公司和数据驱动型政府的全球创业伦理方法进行了相关分析，以改变以人为中心的网络空间生态系统的数据参与、假名化和体验循环。本文还对法律人类中心主义进行了法理分析，以理解和激发培养法律经验和对人工智能作为法人格的远见的必要性，并对消费者体验和算法警务采用的一些以数据为中心的人工智能方法进行了示范性回顾。本文得出的结论集中在这样一个论点上：维度永恒性可以作为一种法律和本体论伦理来改善企业家道德，并倾向于在全球化网络空间中采用可培养和自然主义的人工智能方法。
2383-1359 ISSN-ONLINE
供应连锁店在塑造一个国家的经济格局中起着关键作用，使其可持续性成为最重要的关注。但是，明显缺乏解决这个关键问题的全面政策框架。这项研究旨在通过引入两种新颖的政策方法来填补这一空白。我们的研究重点是通过应用AI驱动政策来优化供应链网络。我们分析了两种特定政策的有效性：一项涉及供应商的补贴，另一个涉及通过集成商设施进行包装和协调的政府干预。为了评估这些策略，我们使用萤火虫算法（FA）开发数学模型并优化它们。研究结果清楚地表明，补贴赋予了第一个模型可辨别的优势，强调了它们在塑造其功效中的作用。有趣的是，第二个模型作为强大的竞争者出现，尤其是在不受补贴的支持中不束缚时。这阐明了第二型模型设计的固有稳健性，即使没有经济激励措施的拐杖也具有弹性。除了补贴之外，该研究还深入了解了以AI-wived方法论为基础的整体政策范式的本质。它拥护了一种全面方法的必要性，该方法超出了仅仅是经济援助的范围，主张安装监管框架，以激发出版商的问责制。这种多方面的方法可确保社会福利的轨迹无缝地编织成供应链功能的结构，从而确保了可持续且公平的收益分配。
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给这些贴上标签（见第 23 页） I、布里斯托尔“布伦海姆 IV”；2、波音 B-17E“堡垒”；3、道格拉斯 DB-7 波士顿 III；4、梅塞施密特 Me 109G；5、肖特斯特林 IV；6、梅塞施密特 Me 410；7、通用飞机公司哈姆尔卡；8、联合 B-24D“解放者”；9、道格拉斯 A-20“浩劫”；10、北美 BT-I4“耶鲁”；II、费尔雷“萤火虫”I；12、格鲁曼 TBF-I“复仇者”；13、波音 B-17G“堡垒”；14、布鲁斯特 F2A-2“水牛”；15、道格拉斯 DB-7 波士顿 III；16、北美 B-25“米切尔”；17、马丁 B-26“劫掠者”； 18、柯蒂斯 SB2C 地狱俯冲者；19、格鲁曼野猫；20、波音 13-29 超级堡垒；21、伊柳钦 IL-2；22、法尔雷梭鱼 II。可辨别的细节（见第 22 页）1、共和 P-47 雷电；2、沃特-西科斯基 OS2U-3 翠鸟；3、马丁 B-26 掠夺者；4、北美 B-25 米切尔；5、韦科 CG-4A 哈德良；6、联合 B-24 解放者；7、泰勒克拉夫特奥斯特 IV；8、超级马林喷火式战斗机 F.XII；9、霍克台风 Ib；10、阿弗罗兰开斯特 I；II、阿弗罗约克；12、道格拉斯 A-26 入侵者； 13、诺斯罗普 P-6I“黑寡妇”；14、费尔雷“梭鱼”；IS、梅塞施密特 Me. 410；16、容克斯 Ju 87；17、图波列夫 TB-7；18、MBR-2；19、三菱 OB-01“贝蒂”。
评估神经生理模式的相关性以预测基于运动想象的 BCI 用户的表现
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用，而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多，但由于其准确性较差，它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI，这种现象有时被称为“BCI 文盲”，影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户，他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析，尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子，我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来，这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此，本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型，该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征（神经生理预测因子）与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明，此类模型可以比偶然性（p ≤ 0.01）更好地预测用户表现，但平均绝对误差相对较高，为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性，包括之前探索的 µµµ 波段预测因子，以及这里提出的新预测因子：µµµ 峰值位置变异性。因此，这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是，它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标
使用 B 系数和 CLAHE 算法改进移植烧伤样本医学图像检索中的烧伤诊断
本研究重点关注从移植烧伤标本中进行医学图像检索时烧伤评估这一重大困难，特别是在资源受限的情况下，需要快速而准确的诊断。我们的解决方案将复杂的机器学习技术（即人工神经网络 (ANN)）与图像修复系统中的对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 算法相结合。与查询图像 (𝐾 query = 131 . 17 ) 相比，峰度值 (𝐾 CLAHE = 144 . 83 ) 的统计评估表明，CLAHE 图像中的分布具有更明显的尾部，从而增强了特定的图像特征。此外，CLAHE 图像中偏度的增加 (𝑆 CLAHE = 5 . 92 ) 表明与查询图像 (𝑆 query = 4 . 47 ) 相比，强度水平向更高强度的转变，进一步增强了可辨别的图像特征。通过这种结合，我们可以小心地保留图片边界，增强局部对比度，并最大限度地降低噪音，从而提高烧伤诊断的准确性。统计分析（例如峰度和偏度分析）验证了可见图片方面的改进，为基本纹理属性提供了重要的见解。我们使用 Bhattacharya 系数和独特的 bin 分析提高了图片检索效率，从而显著提高了匹配图像的检索分数。ANN 成功区分了需要移植的照片和不需要移植的照片，为急性烧伤提供了快速准确的诊断。这种综合技术大大提高了烧伤诊断水平，尤其是在紧急情况下，并有望改善医疗程序。我们的研究通过结合自动评估工具、强大的图像处理方法和机器学习，有助于提高困难医疗情况下的患者护理标准。