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World File Search System接近度
dirac半学中的leggett模式
实验表明，多种材料，包括MGB 2，基于铁的超导体和单层NBSE 2，是多型超导体。在多个频段中的超导配对可能会导致单个频段（包括Leggett模式）中没有的现象。leggett模式是在不同带中形成的超导冷凝物相之间的相对相的集体周期性振荡。对Leggett模式的实验观察很具有挑战性，因为多播超导体很少见，并且因为这些模式描述了频段之间的电荷波动，因此很难直接探测。此外，Leggett模式的激发能量通常比超导间隙大，因此它们通过放松过程中的降低过程大大阻尼到Quasiparticle Continuum中。在这里，我们表明可以在A.C中检测到Leggett模式及其频率。驱动的超导量子干扰装置。然后，我们使用结果来分析这种量子设备的测量值，该量子设备基于Dirac Semimimetal CD 3为2，其中通过与超导AL的接近度诱导了超导性。这些结果表明了Leggett模式的理论上预测的签名，因此我们得出结论，CD 3的两个波段超导状态中存在leggett模式为2。
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
造血干细胞移植成人RSV的主宿内多样性，病毒清除率正常和延迟
晚结直肠癌患者（CRC）缺乏有效的疗法。CRC肿瘤微环境由于代谢改变和与微生物群的接近度改变了代谢废物。代谢物废物在肿瘤发育，进展和耐药性中的作用尚不清楚。我们生成了CRC的自自转移小鼠模型，并使用了无偏的多OMIC分析来揭示肿瘤氨的稳健积累。高氨水水平诱导T细胞代谢重编程，增加衰竭并减少增殖。CRC患者的血清氨含量增加，与氨相关的基因信号与T细胞反应改变，患者不良结局以及对免疫检查点封锁的反应不足有关。我们证明，增强氨清除率会重新激活T细胞，减少肿瘤生长并延长生存率。此外，降低肿瘤相关的氨们会增强抗PD-L1疗效。这些发现表明，增强氨排毒可以重新激活T细胞，突出了一种增强免疫疗法功效的新方法。
适用于空间的柔性热熔断体组装解决方案......
Absolut System 正在设计和生产热链接组件 (TLA)，用于包括 CNES IASI-NG 和 MTG ESA 计划在内的空间观测计划。TLA 具有以下主要功能：确保低温冷却器的冷尖端（标称和冗余）与探测器或冷光具座之间的高导电耦合，降低刚度，允许冷尖端和探测器之间的错位和相对动态位移，还要符合太空产品常见的严格限制，例如：减轻质量，保持在静态和动态接口要求文档 (IRD) 减小的体积内，符合探测器接近度所规定的清洁度要求，并且在发射载荷和热循环下性能不会下降。本文将介绍针对候选材料和生产约束进行的不同技术权衡。由 5N (99.999) 高纯度铝箔和 OFHC 铜箔制成的 TLA FM（飞行模型）的当前热性能、机械性能和清洁度性能。将介绍几种正在进行的 TLA 设计和性能，包括为 2 级低温恒温器开发的由热解定向石墨 (POG) 箔制成的 TLA（在配套论文 [1] 中介绍）
Billy Buddy针对网络欺凌
摘要 - 该项目介绍了与机器学习能力集成的基于嵌入式智能事故预防和预防系统的设计和实施。该系统旨在用于监视各种参数，包括驾驶员的透眼，心率，酒精含量，事故检测车辆定位以及环境因素，以提高道路安全并预防事故。该系统结合了与多个传感器连接的Raspberry Pi控制器，包括USB摄像头，心率传感器，酒精传感器，MEMS传感器，GPS模块，超声波传感器和GSM模块。Raspberry Pi从这些传感器中处理数据，以监视驾驶员的状况，车辆状态和周围环境。摄像机不断检测到驾驶员的眼睛，提供了对其机敏和嗜睡水平的见解。心率传感器监视驾驶员的心率，提供其他压力或疲劳的指标。酒精传感器测量驾驶员呼吸中的酒精含量，提醒驾驶员是否受到影响。发生潜在的事故，MEMS传感器会检测到车辆加速度或方向的突然变化，表明碰撞。同时，超声波传感器检测附近车辆的接近度，从而增强了碰撞检测。
深度学习揭示了成人人类肠道微生物组的功能原型，这是个体间变异性和混淆疾病信号的基础
了解肠道微生物组的功能多样性对于解码其在健康和疾病中的作用至关重要。使用深入学习框架，我们确定了三种定义成年肠道微生物组的功能原型，每个原型都以特定的代谢潜力为特征：带有分支链氨基酸和细胞壁合成（原型1）的糖代谢，脂肪酸酸和TCA循环循环代谢（Artype型2）和Armino Acid Acid Acid and nIristy（Armogen nitrisp）（Armogen Mentiast）（Armogen Mentiast）（Armogen Mentiast）。原型接近度与稳定性有关，原型2代表最弹性的状态，这可能是由于其代谢灵活性所致。功能多样性在与疾病相关的微生物特征中成为混杂因素。在炎症性肠病中，我们观察到原型特异性的转移，包括在原型1-主导样本中增加碳水化合物代谢和3种样品原型中的炎症途径，这表明了微生物组靶向的干预措施的不同机会。该框架解决了微生物组研究中的关键挑战，包括个人间
电池储能系统 (BESS) 调试和性能测试服务 Southern Research 和 Acelerex
• FAT - BMS、电池、控制器、逆变器、集成系统等的工厂验收测试。 • SAT - 开关设备、逆变器、BMS、电池、站点控制器、通信系统等集成系统的现场验收测试。 • 用例测试 - 针对能源套利、辅助服务、可再生能源转移、调峰、调峰置换、输配电延迟、电压控制等服务。 • 保修测试 - 测试铭牌功率容量、储能容量、往返效率、控制延迟、温度限制、充电和放电电流限制、电压限制、逆变器停机率、正常运行时间等。 • 安全系统测试 - 灭火系统、烟雾探测、接地、快速通风系统、视觉报警系统、声音报警系统、建筑物接近度、防火屏障等。 • 健康状态测试 – 测试电池衰减和退化、能量吞吐量、剩余容量、内部阻抗等。 • 通信系统测试 – 远程站点控制测试、站点控制测试、响应通信测试、寄存器映射检查、数据收集测试、警报、状态、测量和控制测试 • 性能测试 – 输入到输出的端到端测试、延迟、响应延迟、下冲、过冲、反极点、控制器调整等
附录
我们现在概述了示波器状态的一些关键特性（如图6） - （1）首先，预抓机器人将机器人靠近目标对象，并将机器人的手掌和腕关节朝向物体。此接近度可确保前Grasps可以轻松地演变成稳定的掌握，而无需机器人探索整个状态空间。（2）此外，pre-prasp figer提出了有关对象功能部分的有价值信息，而无需机器人明确推理它。例如，将机器人的纤维夹在杯子手柄周围的固定器，为机器人抓住手柄提供了至关重要的信号，可以使机器人与杯子相互作用。此属性还意味着每个对象可能会有多个预段（对应于不同的功能）。（3）最后，预抓态激励有利的联系（例如与工具手柄的互动）并避免与物体的危险接触（例如刀边缘）和/或场景的任何其他部分（例如按到表中）。这是至关重要的，因为灵活的操作充满了触点，这些接触很难有效地建模，预测和理性。良好的预抓手为学习下游操纵行为提供了有利的开始和强大的动力。
![arxiv：2501.11595v1 [Math.ap] 2025年1月20日](/simg/1\1b2cebcc8be7d73d3fcec4ae0ac9d38d1750737b.webp)
arxiv：2501.11595v1 [Math.ap] 2025年1月20日
In the seminal paper [ 20 ], Gidas, Ni & Nirenberg exploited the method of moving planes to prove the radial symmetry and monotonicity of positive solutions to semilinear equations such as ∆ u + κ ( x ) f ( u ) = 0 in R n , (1.1) where n ≥ 3, the nonlinearity f satisfies some regularity and growth assumptions, the solution u decays at在与F的行为相关的速率上，κ是正旋转对称的正面，严格降低功能或正常常数 - 在后一种情况下，U的对称性自然必须理解为翻译。另请参见[24，25，26]有关进一步相关的结果。本文的主要目标是解决此问题的定量稳定性结果。大致说，我们假设κ已接近一个常数，并表明在某些合适的假设下，该溶液几乎是径向的。我们还将为此结果提供定量估计值，在某些降期间，与一些描述κ与常数的接近度进行了量化。为了正确陈述结果并澄清动机，我们将引言分为三个不同的小节。在第一个小节中，我们描述了关键方程式的艺术状态，这是当前手稿的动机。然后，在其余两个小节中，我们陈述了我们的主要贡献。
MACR：一种新型的元热疗法，以优化聚类和
摘要：设计无线传感器网络的主要重点在于优化能源效率，尤其是通过实施路由和聚类技术。本研究旨在提出群集路由协议，这些方案有效地保存无线传感器网络中的能量。一开始，我们采用了Honey Badger算法来选择簇头。使用此技术，我们可以考虑到剩余能量和节点接近度之类的东西，从所有传感器中选择最有效的簇头。使用非洲水牛优化技术完成了基站和集群头之间的通信路由。参数（例如残留能量和节点度）用于确定从源到目的地的最短路径。可以通过一系列模拟来确认所提出的模型的有效性，这是实验验证过程的一部分。将建议的MACR协议与低能量自适应聚类层次结构（LEACH），混合能源有效分布式分布（HEED），基于模糊的增强学习数据收集（FRLDG）以及基于模糊规则的能源有效的群集和免疫吸引人的聚类（FEEC-IIR）（FEEC-IIR），以及延迟的延迟及其延迟，以及延迟的延迟，以及延迟的延迟。建议的协议执行。和能源消耗。