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关岛增材材料与制造业计划...
然而，该计划的基础仍然是在关岛建立一个卫星校园，与关岛大学和美国本土一所以其在制造业教育和技术研究方面的领先地位而闻名的大学合作。这一战略发展为该地区带来了尖端的培训机会，并辅以方圆数千英里内唯一的工业零件检测实验室。因此，教育需要支持零件检测培训，以建立主要的先进制造企业，确保岛上生产的每个部件都符合既定的质量标准。通过为国防和关键商业部门提供现场生产和即时验证零件，该项目有望重塑关岛的经济前景。
SoFIA 增材工业制造解决方案...
SoFIA（“SOlutions pour la Fabrication Industrielle Additive métallique” - 工业金属增材制造解决方案）是一个金属增材制造应用研究项目。SoFIA 的目标是通过研究整个金属增材制造价值链（粉末、机器、工艺）为这项技术的发展做出贡献。为此，SoFIA 促进了其高级合作伙伴提供的技能之间的协同效应：工业参与者，以 Fives Michelin Additive Solutions 合资企业为中心（Aubert & Duval、ESI Group、FUSIA、Michelin、Safran、VOLUM-E、Zodiac Aerospace）和学术机构（法国国家科学研究院和以下研究型大学：中央理工学院、南特中央理工学院、巴黎综合理工学院、巴黎高等师范学院（ENS Cachan）、巴黎狄德罗大学、巴黎第十一大学和巴黎第六大学皮埃尔和玛丽居里大学）。
材料中的能量相互作用 - UTS 的 OPUS
小型能量收集设备是绿色能源革命的重要组成部分。尽管硅太阳能电池等大中型设备已经彻底改变了能源生产方式，但小型个人设备仍然不切实际。[1] 市场上缺乏小型能量收集设备的原因是，此类设备可捕获的能量相对较少，并且在从设备中提取能量以供使用（电源管理）时会产生损耗。事实上，室内光收集的可用能量比室外光收集低三个数量级（表 1）。[2] 虽然可以通过优化材料界面和电子电路来改善能量提取的损耗，但可供收集的能量是有限的。因此，为了提供更高的能量和功率输出，必须找到能够提高总可用环境能量利用率的小型能量收集器。传统的能量收集器主要集中于单一能量源，包括机械能（力[3,4]和摩擦能[5]）、电磁能（光和磁体[6]）或热能，并且在提高其效率方面取得了巨大进步。
多孔二氧化硅材料中的高温热传输
高温下的有效隔热对合适的材料提出了严格的要求。低密度、多孔无机结构（孔径在亚微米范围内）对于控制热传导尤其有用。同时，必须抑制热辐射，这取决于成分的光学特性。在这里，作者展示了在高达 925°C 的温度下，颗粒二氧化硅材料从传导主导到辐射主导的热传输机制的转变的直接观察结果。提供了通过块状二氧化硅以及实心和空心二氧化硅颗粒的辐射传输的详细分析。高温下的光学透明度是驱动力，而表面波模式几乎没有贡献，特别是在绝缘颗粒堆积的情况下。现有的激光闪光分析框架得到扩展，以通过两个独立的扩散传输模型定性地描述辐射和传导热传输。该分析有助于更好地理解在高工作温度下制造和分析高效隔热材料所面临的挑战，因为需要控制多种传热机制。
电池材料中的动态核极化
图4 7 li MAS光谱0.5 mn 0.5 o 2在环境大气中存储了2个月，而（a）hahn Echo大部分显示了来自主要阴极的大部分阴极宽磁性宽片的广泛共振，其中参数磁性宽广的宽敞宽广的分辨率预测了分辨率。顶部的小边带来自空气中电极表面形成的Li 2 Co 3。可以在（b）中以单个脉冲激发（如死亡时间内的广泛成分衰减）更好地解析dimamagnetic表面物种，这表明侧带歧管的显着广度，而纯Li 2 Co 3（c）中不存在。纵向松弛时间为paragnetic Bulk Li的纵向松弛时间为4 ms，纯Li 2 CO 3为200 s，在顺磁阴影底物上形成时，较短至1 s。测量在11.8 T（500 MHz）光谱仪上进行14 kHz。改编自参考。42经许可。
2D材料中的博士学位奖学金作为H2 ...
我们决定终止直接影响您的时间尺度的课程的风险很低，因为我们计划任何课程中断，以允许现任学生完成学业。如果课程停产，我们将结束新招聘的课程，并“教导”当前的学生队列。我们希望这不会改变您的经验 - 应该感觉像“像往常”。课程团队必须确保在允许课程关闭之前制定“教学”计划。我们有成功管理此过程的经验。我们可能会暂停招聘课程，该课程没有招募足够数量的学生来获得良好的学生体验。如果您已申请并接受了一门不招募足够的学生跑步的课程，我们将尽快通知您，并向您建议替代的LSBU课程。您获得的资格与您所招收的资格明显不同，而不是根据您的选择很低。，如果您很长一段时间内中断了该奖项在某些方面可能发生了变化，我们将需要与您合作，以最适合返回的奖励。如果您在完成预期奖励之前取出，则可能会获得较低的资格。我们通过专业和行业的投入仔细计划课程，他们经历了彻底的验证过程。，我们保留了每年对课程和模块进行较小调整和改进的权利，以响应学生的反馈和质量增强的一部分。我们努力及时和有用的方式交流计划和重大变化。对于我们的学徒规定，我们有适当的条款来保护您免受中断。D.如果我的课程失去专业认证该怎么办？
可证明的人工智能生成文本鲁棒水印
随着人工智能生成的文本越来越像人类书写的内容，检测机器生成文本的能力变得至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了 GPTWatermark，这是一种强大而高质量的解决方案，旨在确定一段文本是否源自特定模型。我们的方法扩展了现有的水印策略，并采用固定组设计来增强对编辑和释义攻击的鲁棒性。我们表明，我们的带水印的语言模型在生成质量、检测正确性和针对规避攻击的安全性方面享有强有力的可证明保证。在各种大型语言模型 (LLM) 和不同数据集上的实验结果表明，我们的方法实现了卓越的检测准确率和可比的复杂度生成质量，从而促进了 LLM 的负责任使用。代码可在 https://github. com/XuandongZhao/GPTWatermark 获得。
一种鲁棒的隔离自动语音识别系统...
人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构，有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外，还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明，使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果，其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。