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GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感 主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架 3D生物打印和酶促聚合方法 在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准 设计用于多功能性的结构阳性电极
2D半导体可以推动量子科学和技术的进步。但是，它们应该没有任何污染。同样，相邻层及其电子特性的晶体学排序和耦合应具有良好的控制，可调且可扩展。在这里，这些挑战是通过一种新方法来解决的，该方法结合了分子束外延和原位带工程在石墨烯上半导体硒化（GASE）的超高真空中。通过电子差异，扫描探针显微镜和角度分辨的光电子光谱法表明，在层平面中与基础与石墨烯的下层晶格相对的原子研究表明，GASE的原子薄层对齐。GASE/石墨烯异质结构（称为2semgraphene）具有GASE的中心对称性（组对称性D 3D）多晶型物，GASE/Chapeene界面处的电荷偶极子，以及可通过层厚度调谐的带结构。新开发的可伸缩2秒封装用于光学传感器，该传感器利用光活动Gase层和与石墨烯通道的接口处的内置电势。此概念证明具有进一步的进步和设备体系结构，将2semgraphene作为功能构建块。
透明对准器与固定电器的效率
明确的一对疗法已成为传统固定正畸治疗的流行替代品，尤其是在寻求美学和舒适选择的成年患者中。这些对准器由清晰的热形成塑料制成，提供了优势，例如与固定的电器相比，改善了美学，舒适性，口腔卫生和牙周健康。最近的研究表明，清晰的对准器可以像固定的电器一样有效，即使不是更多的话，也可以治疗轻度至中度的多咬合，治疗持续时间较短，任命较少和紧急就诊减少。虽然清晰的对准器对于需要其他技术的复杂案例可能不那么有效，但技术的进步扩大了其适用性，从而可以纳入传统括号中使用的方法。但是，需要更广泛的研究来充分了解其对口腔健康和口腔微生物组的影响，从而跨越从启动到维护的所有治疗阶段。此外，尽管科学文献上有关这些替代方案的科学文献仍然有限，但各种具有不同材料和设计的透明对准器都进入了市场，提供了众所周知的Invisalign TM的替代方案。本文讨论了与正畸治疗中的固定设备相比，清晰对准器的效率。
calrec：依次推荐的生成LLM的对比度对准
传统的推荐系统（例如矩阵分解方法）主要集中于学习共享密集的设备空间，以表示项目和用户偏好。sub-sub-sub，诸如RNN，GRUS和最近的序列模型在顺序推荐的任务中出现并出色。此任务需要了解用户历史交互中存在的顺序结构，以预测他们可能喜欢的下一个项目。基于大型语言模型（LLM）在各种任务中的成功，最近使用在庞大的文本中鉴定的LLM进行了研究，以进行顺序建议。要使用LLM进行顺序推荐，用户交互的历史记录和模型对下一个项目的预测都以文本形式表示。我们提出了CALREC，这是一种两阶段的LLM登录框架，它使用两种对比性损失和语言建模损失的混合物以两位较高的方式对经过验证的LLM进行了验证：LLM首先是在来自多个域中的数据混合物上进行的，随后是一个目标域芬特芬特登录。我们的模型极大地胜过许多最先进的基准（ + 37％的回忆@1和ndcg@10中的24％），我们的系统消融研究表明，（i）两种固定阶段至关重要，当结合使用时，我们在相反的绩效中获得了相似的绩效，以及（ii）对比的一致性在目标域中有效地探索了我们的实验。
视觉对准报告（var）一般用户手册
2017年，加利福尼亚社区大学校长办公室宣布了全面的改革议程，以改善该州最大的高等教育领域的学生成功成果。 作为这项改革努力的一部分，总理办公室致力于辅助大学，因为他们以学生为中心的政策，流程和资金为中心。 总理办公室还致力于审查当前的大学报告要求，以期改善该过程。 总理办公室的评论着眼于了解现有报告是否提供了学院在制度上进行反思，学习和采取行动以实现全州和当地一致的大学的当地愿景目标所需的信息。 这被视为加利福尼亚社区学院的总体目标的关键部分，即与大学的本地愿景目标保持一致，并为大学和总理办公室提供他们设计，评估和不断改进其公平学生成功工作所需的信息。2017年，加利福尼亚社区大学校长办公室宣布了全面的改革议程，以改善该州最大的高等教育领域的学生成功成果。作为这项改革努力的一部分，总理办公室致力于辅助大学，因为他们以学生为中心的政策，流程和资金为中心。总理办公室还致力于审查当前的大学报告要求，以期改善该过程。总理办公室的评论着眼于了解现有报告是否提供了学院在制度上进行反思，学习和采取行动以实现全州和当地一致的大学的当地愿景目标所需的信息。这被视为加利福尼亚社区学院的总体目标的关键部分，即与大学的本地愿景目标保持一致，并为大学和总理办公室提供他们设计，评估和不断改进其公平学生成功工作所需的信息。
在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准设计用于多功能性的结构阳性电极
多功能结构电池对各种高强度和轻量级应用都具有很高的兴趣。结构电池通常使用原始的碳纤维作为负电极，功能化的碳纤维作为正电极，以及机械强大的锂离子运输电解质。然而，基于碳纤维的阳性电极的电化学循环仍限于液体电解质的测试，该测试不允许以真实的方式引入多功能性。为了克服这些局限性，开发了带有结构电池电解质（SBE）的结构电池。这种方法可提供无质量的能源存储。电极是使用经济友好，丰富，廉价和无毒的铁基材料（如Olivine Lifepo 4）制造的。氧化石墨烯以其高表面积和电导率而闻名，以增强离子传输机制。此外，固化吸尘器注入的固体电解质以增强碳纤维的机械强度，并为锂离子迁移提供了介质。电泳沉积被选为绿色过程，以制造具有均匀质量负荷的结构阳性电极。可以在C/20时达到112 mAh g-1的特定能力，从而使Li-ion在SBE的存在下平稳运输。阳性电极的模量超过80 GPa。在各种质量载荷中都证明了结构性电池阳性的半细胞，从而为消费技术，电动汽车和航空航天部门的多种应用而量身定制它们。
协作之前对齐：减轻鲁棒多代理感知的功能未对准
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注，因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是，不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能，这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中，我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件，以减轻功能级的未对准问题，称为动态功能对齐（NEAT）。整洁插件的优点为三倍。首先，我们引入了一项重要的引导查询建议，以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上，提出了一个可变形的特征对齐方式，以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征，从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终，我们执行了一个区域交叉发音强化，以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中，并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验，确认，整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。