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纳米SiO2 改性聚丙烯薄膜热力学性能的分子动力学模拟
第 45 卷 第 5 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.45 No.5 Mar.5, 2025 2025 年 3 月 5 日 Proceedings of the CSEE ©2025 Chin.Soc.for Elec.Eng.2003
策略使用硼氮共价键来实现高性能窄带电致发光
基于此，作者进一步构建了窄带发射，高量子效率和低效率滚动特性的天蓝色OLED。值得注意的是，基于BCZBN-3B的OLED的最大外部量子效率为42.6％，为使用二进制发射层的OLED设备设定了新的效率记录。此外，在1000 cd m -2的亮度下，该设备仍保持30.5％的效率，显示效率较小。
灵活的高性能户外蓝牙扬声器
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使用全球元基因组和生物数据供应链改善Alphafold2性能
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年3月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.03.11.584480 doi：Biorxiv Preprint
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
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I.简介技术在日常工作和企业中都具有重要作用。它以各种方式使用，并提供各种目的。人工智能最近越来越受欢迎。人工智能（AI）模拟了人类的认知功能。更具体地说，与人类非常接近，AI聊天机器人目前正在此软件中代替人类响应。聊天机器人是一款计算机程序，充当虚拟助手和人类与机器人之间的桥梁。近年来，它的突出是由于技术的巨大进步。人工智能，机器学习和其他基本主题，例如自然语言处理和神经网络。这些聊天机器人表现出色。要与任何个人进行对话，请使用交互式查询。最近可用于改进和扩展聊天机器人行业的基于云的聊天机器人服务的数量已激增。IBM Watson，Cleverbot，Eliza Chatbot和无数其他服务就是这些服务的示例。近年来，人类机器人对话的艺术已经显着发展，这些对话代理人变得更加容易受到接受。
利用双峰 SSMVEP 提高 BCI 性能
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式，因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题，我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式，该范式融合了运动和颜色刺激，专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据，以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明，双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式，在中等亮度（M）和C=0.6的面积比下，准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比（SNR）有所提高，视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口（BCI）中的应用前景，能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。
3D打印碳基复合树脂和机械性能
基于树脂增值税光聚合的3D打印系统，例如立体光刻（SLA）和数字光投影（DLP）技术变得更加易于使用。这些3D打印技术在不同行业中具有数量应用。本研究旨在通过将基于碳的材料（即石墨烯和碳纳米管）添加到液体聚合物中来增强3D打印物体的机械性能。在此工作中进行了根据DLP方法进行调整的液晶显示器（LCD）3D打印技术。它使用LCD屏幕和紫外线LED背光来固化逐层中的液体树脂。将碳纳米管和石墨烯组合成液体树脂，以增强机械性能。与初始树脂相比，该碳材料量变为0.05、0.1和0.2％w/w。使用ASTM D638型标准模型对3D打印样品进行了拉伸测试。20秒暴露时间的0.1％W/W石墨烯混合树脂试样显示，弹性模量从7.31±1.02 MPa增加到9.38±0.37 MPa，最大加速度强度为9.38±0.37 MPa和3.87±1.13 MPa至5.28±0.73 MPa。
一种一般策略，用于设计高性能哺乳动物全细胞生物传感器
基于转录的全细胞生物传感器（WCB）是由分析物1响应启动子设计的细胞，驱动记者基因的转录。WCB可以感知并报告与人类健康相关的生物活性分子（分析）。设计对分析物敏感的3启动子需要繁琐的试验方法，通常会导致生物传感器4的性能差。在这里，我们将合成生物学与控制工程集成到5个设计，计算模型，并在6个哺乳动物细胞中实现了高性能生物传感器。与传统方法不同，我们的方法不依赖于优化独立的7个视图组件，例如启动子和转录因子。相反，它使用生物分子8电路来增强生物传感器的性能，尽管固有的组件缺陷。我们通过采用CRISPR-CAS系统来仔细地实现了八个不同的生物传感器，然后进行了数量比较的性能，并确定了一种配置，我们将其命名为11个Casense，从而克服了当前生物传感器的局限性。我们的方法是可以推广的12，并且可以适应任何感兴趣的分析物，其中有一个对分析物敏感的13启动子，使其成为多种应用程序的多功能工具。作为概念证明，我们14培养了细胞内铜的高性能生物传感器，这是因为铜15在人类健康和疾病中发挥作用，并且缺乏能够测量细胞内16铜在活细胞中的技术。19我们工作的重要性在于它在体外和体内对17种监测生物活性分子和化学物质的监测的潜力，在18个地区，例如毒理学，药物发现，疾病诊断和治疗中至关重要。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA