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MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
从多指双极晶体管中的测量数据中提取真实的手指温度
摘要 - 在此简介中，我们提出了一种逐步策略，以准确估计基于硅的多纤维双极晶体管结构中的纤维温度，从常规的调查中。首先，我们在给定的环境温度下提取几乎零动力的自加热电阻（r TH，II（t a））和热耦合因子（C IJ（t a））。现在，通过将叠加原理应用于几乎零功率的这些变量上，其中保留了热扩散方程的线性，我们估计有效的热电阻（r th，i（t a））和相应的修订后的效率温度t i（t a）。最后，Kirchhoff在T I（t a）上的trans形得出每个纤维处的真实温度（t i（t a，p d））。所提出的提取技术自动包括晶体管结构中存在的后端金属层和不同类型的沟渠的影响。该技术是针对具有不同发射极尺寸的双极晶体管的3D TCAD模拟结果验证的，然后应用于从stmicroelectronics B5T技术中从最先进的多纤维sige HBT获得的实际测量数据。可以观察到，原始测量数据在40 mW左右的叠加量低估了真正的纤维温度约10％。
多指MOSFET几何形状对RF电路的电性能的影响
摘要 - 低成本，低功率和高效率集成系统的需求增加使设计射频（RF）模拟电路变得更加复杂。使用多指MOSFET是一种优化电路性能的有吸引力的技术。与单指MOSFET相比，它降低了硅区域，门电阻和寄生电容，这主要影响高频和噪声性能。但是，选择最佳手指数量仍然是一个具有挑战性的问题。本文研究了手指的数量（NF）对晶体管参数的影响，并评估其对RF收发器中多个关键功能的影响。该研究专门关注NF的函数，该研究在130 nm CMOS技术中实施的民用RF电路的性能。首先，提出了差异RF带通滤波器的设计。结果表明，使用多指MOSFET会导致芯片面积减少66.5％，功率消耗量增加了15％，而噪声图则减少了43％，与常规方法相比，线性性和频率范围的改善。然后，根据NF的不同配置，已经设计了一种在2.4 GHz左右运行的无电感LC-VCO和LNA。获得的结果通过应用多手指优化显示了该区域，功率增益，频率和噪声性能的改善，并表明保持NF的增加可以降低稳定性，线性和功耗。还通过蒙特卡洛模拟测试了所提出的电路，从而证实了它们的稳健性和不匹配变化。不同提议的电路和NF配置之间的详细分析比较证明，当NF较低时，MF技术是可靠的。
基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状
摘要：氧气进化反应（OER）为许多电催化功率对X过程提供了质子，例如从水或CO 2中产生绿色氢或甲醇。含氧氧化物（IOHS）是该反应的出色催化剂，因为它们在酸性电解质中的活性和稳定性之间取得了独特的平衡。在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。 虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。 相反，它们的结晶对应物是正确的。 这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。 但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。 在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。 我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。 我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。 其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。 反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。 我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。 ■简介在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。相反，它们的结晶对应物是正确的。这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。■简介通过与其他IOH和文献进行比较，我们概括了我们的发现并综合了一组简单的规则，这些规则可以预测原子模型中IOH的稳定性和反应性。
基于学习的实时扭矩预测用多指手抓住未知对象
摘要 - 用多指手抓住对象时，对于掌握稳定性至关重要，在每个关节上施加正确的扭矩以应对外力。大多数当前系统都使用简单的启发式方法，而不是正确对所需的扭矩进行建模。相反，我们提出了一种基于学习的方法，能够实时预测对未知对象的抓扭矩。使用监督学习的端到端训练的神经网络被证明可以预测更有效的扭矩，并且与所有经过测试过的启发式基准相比，对象的非自愿运动较少。具体来说，对于90％的掌握，对象的翻译偏差低于2。9毫米，旋转下方3。1◦。为了生成训练数据，我们使用弹性模型来制定扭矩的分析计算作为优化问题，并处理多接触的不确定性。我们进一步表明，网络概括以预测具有1个推理时间1的真实机器人系统上未知对象的扭矩。5 ms。网站：dlr-alr.github.io/grasping/
大面积多指β-Ga2O3 MOSFET及其自…
并取得了令人瞩目的成果[7−11]。为了最大限度地减少β-Ga2O3 MOSFET的SHE，已经提出了一些建设性的方法[12,13]，例如离子切割技术[14]、转移到异质衬底[15,16]和结构设计[17]。新的测量方法已经被用来表征β-Ga2O3 MOSFET的瞬态温度分布[18]。关于β-Ga2O3基MOSFET的大部分报道都集中在追求高PFOM和探索新的结构，然而实际应用中需要大面积结构来维持高的通态电流。对于大面积结构，由于表面积与体积比较小，SHE会比小器件更严重，值得研究。制备高性能大面积β-Ga2O3晶体管的主要挑战是材料生长的不均匀性和工艺流程的不稳定。有报道称，多指β-Ga2O3 MOSFET能够提供300 V的开关瞬变，电压斜率高达65 V/ns [19]，显示出巨大的潜力。尽管如此，电
推出多指标资产卓越表现
* 产品上市不到 5 年；根据最新管道信息估计气泡大小的适应症总数 注：分析基于 18 种免疫学产品：阿巴西普、阿达木单抗、阿普斯特、巴瑞替尼、赛妥珠单抗、依那西普、戈利木单抗、古塞库单抗、英夫利昔单抗、ixekizumab、risankizumab、苏金单抗、托法替尼、乌帕替尼、乌司他单抗、维多珠单抗、度匹鲁单抗、美泊利单抗。 资料来源：IQVIA EMEA 思想领导力；FDA、公司报告、新闻稿；IQVIA MIDAS 2022 年第二季度按疾病 MAT 划分的销售额。
MCC 经济回报率：更多指导将减轻可能导致不明智投资决策的风险
该机构表示，ERR 还有助于确保其投资决策的可问责性和透明度。2008 年，美国政府问责局 (GAO) 发现了 MCC 制定 ERR 的程序中存在的挑战，例如方法不一致、缺乏文件记录、ERR 计算中的人为错误以及对 ERR 分析的持续审查不足，并建议制定新的指导方针并改进现有指导方针。2 为了响应 GAO 的报告和建议，MCC 修订或建立了制定和审查 ERR 的指导方针、流程和程序。其中包括同行评审流程，经济学家将审查他们未参与的 ERR 分析方法和结果。MCC 表示，它使用同行评审流程来提高 ERR 分析的质量和一致性，并确保结果客观可靠。
o r i g i n a l r e s a r c h使用全面的多指导器模型
背景：迄今为止，具有大量样本量和有关药代动力学引导（PK）剂量的临床结果的结果数据有限。AIM：我们评估了Vanomycin治疗中PK引导的药代动力学咨询服务（PKCS）的药代动力学和临床结果。方法：我们通过回顾性审查了2017年10月至2018年11月具有血清Vanomycin浓度数据的患者的回顾性审查，研究了万古霉素治疗药物监测（TDM）和PKCS的使用。在这些患者中，我们选择了满足我们选择标准的非犯罪成年患者来评估PKC的影响。Target trough attainment rate, time to target attainment, vancomycin-induced nephrotoxicity (VIN), van comycin treatment failure rate, and duration of vancomycin therapy were compared between patients whose dosing was adjusted according to PKCS (PKCS group), and those whose dose was adjusted at the discretion of the attending physician (non-PKCS group).结果：共有280名患者符合VIN分析的选择标准（PKCS，n = 134； non-pkcs，n = 146）。两组之间VIN的发生率相似（PKC，n = 5； non-pkcs，n = 5）;但是，PKCS组的目标达到率更高（75％vs 60％，P = 0.012）。两组之间的目标达成时间相似。进一步的排除产生了112例临床结果评估患者（PKCS，n = 51; non-pkcs，n = 61）。PKCS组的治疗失败率相似，万古霉素治疗的持续时间更长（12 vs 8天，p = 0.008）。结论：在非犯罪患者中，PKCS实现的靶槽增加并不会导致万古霉素治疗衰竭减少，较短的万古霉素治疗或降低了万古霉素治疗中的肾毒性。考虑到目前在万古霉素剂量和监测中付出的过多努力，需要应用针对个性化药代动力学引导的剂量的更有选择的标准。关键字：万古霉素，药代动力学，剂量，治疗药物监测，槽浓度，肾毒性
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。