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研究人工智能（AI）在改变乌干达的印刷新闻中的作用。
本研究提供了对乌干达两个私人资助的印刷媒体房屋中人工智能采用的现状的分析：观察者和每日监视器。”将人工智能（AI）整合到新闻业中已被吹捧为具有多种优势和缺点的变革力量，包括提高工作流效率，内容准确性和受众参与度。尽管有潜力，但由于挑战有限的技术资源和记者中缺乏AI素养，因此在乌干达印刷新闻中采用AI的范围很慢。使用技术接受模型作为指导框架，该研究旨在对乌干达印刷新闻编辑室中AI采用状况进行全面分析。该研究的重点是研究AI采用状况的三个目标，确定了采用趋势和障碍的关键驱动因素，并评估了其对新闻室工作流程效率的影响。这项研究的重要性是多层的，不仅影响了新闻机构，还影响了记者，政策制定者，技术提供商，学术界和公众。这些发现提供了可行的见解，可以指导新闻机构现代化其生产过程。该研究有助于政策与AI相关的计划，协助科技公司定制为乌干达的AI解决方案，并为学术界提供了有关AI在新闻业中的作用的未来研究的参考。研究方法融合了一种混合方法方法，并融合了定性和定量研究技术。该研究发现，尽管AI的采用量在新闻编辑室中占25％，但对新闻记者中AI的目的有一个核心理解。但是，采用AI技术仍然有限，主要是由个人记者而不是统一的组织方法驱动的。这种情况与全球更高级的新闻机构形成鲜明对比，在该组织中，由AI支持的自动化新闻业更为普遍。这项研究强调了AI在事实检查，内容产生和转录等任务中的主要用途，由于财务限制，大多数记者都依赖于免费的AI工具订阅。尽管与受访者之间的AI工具定期互动，但对新闻质量的影响却有所不同，这强调了增加意识，培训和机构支持对新闻行业有效AI利用的需求。一个关键建议是两个新闻编辑室的领导，以主动推动AI集成过程。在这些新闻编辑室中实施AI的实施应由AI准备指数（AIRI）指导，这是AI新加坡（AISG）开发的框架。该框架（2022年）概述了该组织在四个支柱和九个方面采用AI的准备。
新颖的电介质材料：打破Gigahertz屏障
新颖的电介质材料：打破吉吉尔兹（Gigahertz）障碍罗杰·泰兹（Roger Tietze），日元贷款Nguyen，Mark Bryant，Dave Johnson Huntsman Corporation The The Woodlands，Texas，Dexas，用于许多关键的电子应用，需要比Epox和其他传统材料表现出更好的介电系统，这些介电系统具有更好的电气性能。在当今世界各地开发的高级电信，高速电子和微波设备以及辐射层和其他产品中，制造商依靠Teflon®，Cyanate Esters和Cyanate Ester/Epoxy Coxy Blend等材料来满足其性能要求。但是，这些材料具有缺点，可以使它们在某些苛刻的应用中成本昂贵且难以用作介电。我们有一个活跃的研究计划，可以开发具有低DK/DF特性的新型新型热固性聚合物。本文重点介绍了其中一种材料作为PWB多层的基础树脂的测试。该新系统也可能在本研究范围之外具有应用程序。1.0简介有机聚合物在复合PWB的制造中起着非常重要的作用。在用于构建复杂电子的材料中是环氧树脂，酚类，二甲酰亚胺和氰酸酯。这些聚合物表现出所需的电绝缘，热性能，耐化学性和所需的机械强度。聚合物作为PWB树脂系统表现能力的两个最重要的度量是介电常数[DK]和耗散因子[DF]。介电常数决定了PWB中电子信号的速度。DF表示电路中信号的介电损耗。两个值都会影响PWB的大小和信号质量。另外，铜导体的尺寸和PWB上的绝缘空间还受DK/DF值的影响。低DK和DF特性将导致PWB中功率损失较低的信号速度更快。因此，具有低DK/DF特性的树脂支持具有近线/导体空间的小型PWB的生产。目前正在研究PWB的Huntsman材料之一是一种新的苯唑嗪。苯佐昔嗪作为产品家族是复杂电子产品的良好候选者，因为它们是一种非卤代系统[没有氯或溴]Ö的高玻璃过渡值Ö表现出低的水分吸收性Ö具有易燃性的耐受能力，它比Epox更好，尽管这种类别的产品均具有良好的电气性能，并且具有良好的电气属性，并且在所有dk and df中都具有df/df/df/df的df/df not/df。当这些材料在≥1GHz的测试时，它们的DK/DF值大大增加。因此，这些系统难以用于最近以较高频率运行的电子产品，我们开发了一种具有电气性能的新实验材料，该材料在Gigahertz范围内保持稳定。2.0一般苯唑嗪化学分配苯酚，甲醛和胺的苯唑嗪化合物的合成已被几组1-5详细研究。
使用机器学习的假新闻检测的立场分类
摘要：如今可用的各种资源和应用程序使新闻快速增长；这使人们能够分享他们的意见，文章，新闻等。;不管他们拥有的真相百分比如何，这都使人们相信，为此目的，自动锅或假用户可以通过社交媒体和新闻平台发布或发布许多新闻。假新闻检测（FND）是二进制分类任务；这表明新闻是否正确，这涉及预测某些新闻文章被设计为具有欺骗性的概率。通常，出于政治和财务目的而产生的假新闻，例如影响总统选举或操纵股票市场。尽管已经进行了许多研究以将新闻视为虚假新闻，但对以阿拉伯语编写的新闻的信誉的评估仍处于早期阶段。在过去几年中，阿拉伯语的FND开始了更多的兴趣，许多检测方法具有某种能力，可以在多个数据集中检测假新闻。然后对有效检测模型的兴趣一直在增长；具体而言，用阿拉伯语却落后于其他语言的作品。在本文中，我们使用了深度学习模型，并应用了卷积神经网络和长期的短期记忆（CNN-BILSTM），并优化了随机梯度下降（SDG）；到称为AFND的阿拉伯语可访问数据集；指的是阿拉伯假新闻检测。我们基于现有的AFND数据集的实验结果表明了令人鼓舞和良好的性能；当我们达到87.7％的准确性时。或仅暗示。我们评估将假新闻视为分类问题之一的问题；即，我们的目标是将给定的新闻分类为可信或不可信；通常以可信度和质量的意义来定义信誉。关键字：假新闻检测，深度学习，双向长期记忆，卷积神经网络介绍，互联网已成为我们生活方式不可或缺的一部分。任何人都可以发表任何可以通过社交网络消费的内容的内容；随着传统信息频道的角色（例如报纸和电视节目如何收集和消费新闻）变得不那么突出，例如在“阿拉伯之春”中；社交媒体平台有至关重要的理由传播新闻和谣言，它被用作2011年阿拉伯世界各个革命的不同方面之间的交流工具。因此，许多科学家和专家一直致力于研究假新闻现象。通过提供解决方案来检测与事实现实不相容的假误导性信息（Gabrielle等，2022）。fnd是立场检测问题的一种部分形式；由于立场检测被定义为与社交媒体分析，信息检索和自然语言处理相关的问题，该问题的重点是检测一个从其已发表的文本中检测到一个人的态度，to诸如思想，概念或事件（例如在已公开的文本或隐含文本中明确编写）的特定目标。dl是机器学习的一部分，用于通过应用具有多层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。最近，对确定这种现象的有效检测技术的兴趣一直非常快，许多模型在机器学习算法方面在所有数据集中都表现出色。特别是基于深度学习的方法。它涉及使用需要大量数据才能有效训练的算法，并且可以
异常的大厅晶体或Moir´e Chern绝缘子？石墨烯Pentalyers中的自发性与显式翻译对称性
原子薄材料的高度可调的Moir'E异质结构的出现振兴了二维材料中复杂订单的探索。虽然对二维电子气体（2DEGS）的研究是一种古老的，例如导致发现整数和分数量子厅效应，但由于层之间的晶格间距不匹配或层之间的旋转角度的不匹配引起的Moir'E超级突变性增加了新的复杂性。这是因为纯静电门可以用于调整与完全填充由超级晶格形成的Bloch带所需的电子密度相当的，该级别的波长通常在数十纳米中。（相反，由于少数埃斯特罗姆的晶格尺度周期性，门控能否访问显微镜结构的特征。）除了允许实验者能够在单个样本中访问宽掺杂范围，在这种状态下，传统的2DEG近似将电子分散剂视为有效质量近似中的抛物线，通常不再适当，并且需要考虑到其充实的丰富度，包括与乐队拓扑的现象相连的太多。这些系统的第二个特征是，在相互作用效果等于或超过带宽的相互作用效果中，Moir´e重建的频段通常是“窄”的。因此，Moir´e异质结构已成为探索二维相互作用和拓扑相互作用的重要平台。[2]。）该评论专门用于Moir´e名册的相对较新的参赛者：与六边形硼（HBN）硝酸盐底物对齐的菱形诉状石墨烯（R5G）。首先，让我简要总结实验设置，然后再转向本评论的主要重点：他们的理论分析。（对实验的更详细讨论是在Ashvin Vishwanath的最新评论中（JCCM，2023年12月）。）n -layer菱形石墨烯由石墨烯层组成，这些石墨烯层以楼梯状模式堆叠。沿着堆叠方向捕获物理的层间隧道式汉密尔顿式隧道是让人联想到su-schrieffer-heefer模型，因为低能电子状态是限制在堆栈顶部和底部附近的“零模式”。这些“零模式”的分散体表现出n倍带触摸和从单个石墨烯层∗继承的山谷变性。如果多层的一侧（几乎）与HBN对齐，那么石墨烯和HBN之间的轻微晶格不匹配会强烈修改频带结构，从而导致几乎平坦的频段对垂直位移位移场的应用非常敏感。（许多不同的作品都研究了Pentalyer的单粒子物理；在d的较大值下进行了R5G-HBN [1]的实验，其中单粒子计算名义上给出了Chern数字C =±5的传导带（valleys以相等的和相反的方式，以时间逆转对称性的方式获得了相等和相反的数字），但与其他频段相比隔离很差（这些频段非常小）（非常小）。这使得两个实验结果非常引人注目：
不同材料中锂的定量电子探针微分析
pia.schweizer@cea.fr电子探针微分析（EPMA）是一种可靠且广泛使用的技术，可用于对科学和工业应用进行非破坏性，准确的材料表征。尽管对锂具有极大的兴趣（LI），并且迫切需要在微米级进行准确的非破坏性分析，但使用EPMA对LI的LI量化尚未成功进行。最近开发的周期性多层允许围绕特征性的li k发射〜50 eV [1]的能量范围的光谱，但是配备有弯曲的晶体光谱仪和标准商业化多层的微型探针检测和定量没有衍射光栅仍然具有挑战性。LI检测的困难是由不同的因素引起的：LI的荧光产量极低，很少有Li 1S核心孔的衰减产生的特征光子，有利于螺旋电子的发射。由于其低能量，光子甚至在离开样品及其最终涂层之前就被强烈吸收。因此，信号主要来自可能受到污染的薄表面层，并且可能对电子轰击敏感。微探针成分，尤其是通过分离窗口的进一步吸收光子，将降低测得的强度。由于Li K发射（2p - 1s转变）涉及价电子，因此Li发射带的形状高度依赖于价带中的状态密度（DOS），并且高度依赖于锂原子的化学状态。SCI。 2021，11，6385。 2022，51（4），403。SCI。2021，11，6385。2022，51（4），403。某些EV和强峰形变化的化学位移可能会发生，对于光元的EPMA应该是预期的[2,3]，使定量分析变得复杂。这项工作显示了不同材料中LI定量EPMA的一些有希望的结果，包括电池化合物和LI浓度降至2％的金属合金。在整合新检测系统以及使用适用于低压EPMA的实际标准和校正程序进行定量程序之后，这是可能的。即使需要进行额外的调查，研究人员的锂表征也引起了极大的兴趣。我们表明，即使EPMA包含在重矩阵中，EPMA是对LI进行定量分析的强大工具，其元素显示出与LI相同的光谱范围内的特征发射带。这种新颖的LI量化方法比使用SEM或配备了多层光栅的ENER或电子微探针检测到其他技术更容易访问，并且比检测更便宜。[1] Polkonikov，V.，Chkhalo，N.，Pleshkov，R.，Giglia，A.，Rividi，N.，Brackx，E.，Le Guen，K.[2] Schweizer，P.，Brackx，E.，Jonnard，P。，X射线光谱。[3] Hassebi，K.，Le Guen，K.，Rividi，N.，Verlaguet，A.，Jonnard，P.，X-Ray Spectrom。（http://doi.org/10.1002/xrs.3329）在印刷中。