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在混合的2D/3D铅锡钙钛矿中解决2D和3D域的超快电荷载体动力学
混合的2D/3D钙钛矿材料对光伏和发光二极管（LED）群落特别感兴趣，因为与常规3D Perovskite吸收者相比，它们令人印象深刻的光电电特性以及改善的水分稳定性。在这里，研究了一种混合铅锡钙钛矿，其中含有3D结构或高度相岩石ruddlesden – Popper 2D结构的独特的自组装结构域。用超快的瞬态吸收测量值揭示了材料的复杂能量景观。表明，这些显微镜结构域之间的电荷转移仅发生在纳秒时尺度上，这与域的大尺寸一致。使用光泵 - terahertz探针光谱法，有效的电荷载体迁移率被证明是类似的纯2D和3D perovskites之间的中介。此外，提出了对自由载体重组动力学的详细分析。通过在光激发载体种群的完整动态模型中结合一系列激发波长的结果，可以表明，纤维中的2D域与3D域具有非常相似的载波动力学，这表明不应由材料的异型结构构成远距离电荷传输。
在混合的2D/3D铅锡钙钛矿中解决2D和3D域的超快电荷载体动力学
混合的2D/3D钙钛矿材料对光伏和发光二极管（LED）群落特别感兴趣，因为与常规3D Perovskite吸收者相比，它们令人印象深刻的光电电特性以及改善的水分稳定性。在这里，研究了一种混合铅锡钙钛矿，其中含有3D结构或高度相岩石ruddlesden – Popper 2D结构的独特的自组装结构域。用超快的瞬态吸收测量值揭示了材料的复杂能量景观。表明，这些显微镜结构域之间的电荷转移仅发生在纳秒时尺度上，这与域的大尺寸一致。使用光泵 - terahertz探针光谱法，有效的电荷载体迁移率被证明是类似的纯2D和3D perovskites之间的中介。此外，提出了对自由载体重组动力学的详细分析。通过在光激发载体种群的完整动态模型中结合一系列激发波长的结果，可以表明，纤维中的2D域与3D域具有非常相似的载波动力学，这表明不应由材料的异型结构构成远距离电荷传输。
探索使用机器学习来参数化海面边界层中垂直混合的参数
本文由LSU学术存储库的Craft and Hawkins Engifeering提供给您，并免费提供开放访问权限。已被LSU学术存储库的授权管理人纳入教师出版物。有关更多信息，请联系ir@lsu.edu。
混合的高阶拓扑以及超导多功能模型中的节点和无节状平面拓扑阶段
我们研究了在存在常规的旋转单链S-波超导性的轨道版本中出现的拓扑阶段，并可能调整成平面磁场的可能性。我们通过考虑不同的边界条件来绘制相图，并通过考虑Wannier和Wannier和纠缠光谱以及Majoraana极化，进一步检查了各个阶段的拓扑。对于磁场和超导配对振幅的弱到中等值，我们发现了一个二阶拓扑超导相，具有八个零能量角模式。进一步增加了场或配对，一半的角状态可以变成零能量边缘量化模式，从而形成了我们命名的混合阶相。然后，我们发现了两个不同推定的第一阶拓扑阶段，一个淋巴结和一个无节相的相位，均具有零能量的频段，沿镜像对称的开放边缘定位。在节点相中，如所预期的那样，频带位于互相空间中的节点之间，而在无节性相位的零相位，零能量边界的频带跨越整个Brillouin区域，并且似乎与完全盖布的体积谱图脱节。因此，该模型具有可以通过外部磁场来调整的多种意外表面状态。
基于混合的数据增强综述
CUB200-2011 [ 177 ] 图像对象定位 [ 4 , 16 , 96 , 100 , 110 , 210 ] 细粒度图像分类 [ 61 , 109 , 110 , 209 ] iNaturalist [ 168 ] 图像不平衡图像分类 [ 32 , 100 , 110 ] FGVC-Aircraft [ 116 ] 图像细粒度图像分类 [ 61 , 96 , 100 , 109 , 110 ] UCI [ 3 ] 图像表格数据分类 [ 44 , 209 , 212 ] MR [ 113 ] 图像句子分类 [ 46 , 47 , 103 ] TREC [ 129 ]图像句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 , 207 ] SST [ 153 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 ] Subj [ 128 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 ] GLUE [ 179 ] 文本自然语言理解 [ 159 , 204 , 207 , 216 ] Google 命令 [ 183 ] 音频分类 [ 52 , 71 , 94 , 212 ]
生理时间序列数据中基于混合的数据增强方法的实证研究
摘要 — 数据增强是深度模型训练过程中帮助泛化的一种常见做法。在生理时间序列分类的背景下，以前的研究主要集中在标签不变的数据增强方法。然而，另一类出现在计算机视觉领域的增强技术（即 Mixup）尚未在时间序列领域得到充分探索。在本研究中，我们系统地回顾了六个生理数据集上的基于混合的增强，包括 mixup、cutmix 和流形 mixup，评估它们在不同感官数据和分类任务中的表现。我们的结果表明，三种基于混合的增强可以持续提高六个数据集的性能。更重要的是，这种改进不依赖于专家知识或广泛的参数调整。最后，我们概述了基于混合的增强方法的独特属性，并强调了在生理时间序列数据中使用基于混合的增强的潜在好处。我们的代码和结果可在 https://github.com/comp-well-org/Mix-Augmentation-for-Physiological-Time-Series-Classification 上找到。索引术语 — 数据增强、混合、生理时间序列
人工智能的未来是混合的
4.2 软件和模型效率 Qualcomm AI Stack 旨在帮助开发者只需编写一次，即可在我们的硬件上随处运行 AI 负载。Qualcomm AI Stack 从上到下支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras 等热门 AI 框架，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX 运行时等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包 (SDK)，例如我们广受欢迎的 Qualcomm® 神经处理 SDK，提供 Android、Linux 和 Windows 版本。我们的开发者库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低层次上，我们的系统软件包括基本的实时操作系统 (RTOS)、系统接口和驱动程序。我们还在不同的产品线中提供丰富的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施。
AI 的未来是混合的
3.2.4 隐私和安全 设备上的 AI 本质上有助于保护用户的隐私，因为查询和个人信息仅保留在设备上。对于企业和工作场所使用生成式 AI，这有助于解决保护公司机密信息的挑战。例如，用于生成代码的编程助手应用程序可以在设备上运行，而不会将机密信息暴露给云端 - 解决了当今公司已经面临的问题。9 对于消费者使用，混合 AI 架构中的“私人模式”允许用户严格利用设备上的 AI 向聊天机器人输入敏感提示，例如健康问题或创业想法。此外，设备上的安全性很强，并将不断发展，以确保个人数据和模型参数在边缘设备上是安全的。