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无限层PRNIO2+δ...
对无限层镍酸盐的研究已经揭示了一个破裂的翻译对称性，这对其根部引起了浓厚的兴趣，与超导性的关系以及与丘比特的电荷顺序的比较。在这项研究中，在无限层Prnio 2+ 𝛿薄膜上进行了谐振X射线散射测量。与PR𝑀5共振在依赖能量，温度和局部对称性的pr𝑀5共振相比，Ni𝐿3吸收边缘在Ni𝐿3吸收边缘处的超晶格反射的显着差异。这些差异指出了两个不同的电荷顺序，尽管它们具有相同的平面内波vector。鉴于在不完全降低的prnio 2+膜中观察到谐振反射，这些差异可能与多余的氧气掺杂剂有关。此外，方位角分析表明，氧配体在Ni𝐿3共振下揭示的电荷调制中可能起关键作用。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
pH 引发高负载层状双氢氧化物的释放与降解机理
LDHs作为一种具有特殊层状结构的无机功能纳米材料，具有价格低廉、生物相容性好、热稳定性好、比表面积大、内部结构可调、可替换插层阴离子、高的阴离子交换容量等特点。[5]因此，LDHs在催化、[6]吸附分离、[7]药物控制释放、[8]阻燃[9]和聚合物改性[10]等领域得到了广泛的研究和应用。LDHs最吸引人且最重要的特性是其层间阴离子是可交换的，即各种有机阴离子、无机阴离子、聚合阴离子和药物分子可以插层到LDHs的层间以赋予不同的功能。[11]基于LDHs可替换插层阴离子的特点，近年来LDHs应用最广泛的两个领域是药物载体[2]和污水处理。 [12] 作为药物递送载体，可以将药物分子插入到LDHs中，增强其溶解性、扩散性能、热稳定性，实现可控的释放速率，且不会对人体产生不良影响。[13] 同时，由于LDHs具有环境友好性和独特的阴离子交换性，作为去除废水中污染物的吸附剂也被广泛研究。[14]
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
代码插电活动包的代码小时
进行用户的操作，例如按钮的按钮或鼠标的单击。当您触摸平板电脑上的屏幕滚动时，这是一个事件。按下控制器上的按钮播放视频游戏时，该按钮也是一个事件！在本课程中，您将使用纸质控制器为您的家人编排舞蹈。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。