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重新访问碳酸盐 - 丙烯酸乙二烯碳酸盐的神秘
在两个电极之间传输。已经对锂离子电池进行了广泛的研究，但几个关键过程，主要与它们对电极的反应性有关，但仍有几个关键过程尚待充分说明。[1]没有电解质在锂离子电池的负石墨电极上本质上是稳定的，而可逆细胞化学反应强烈依赖于固体电解质相（SEI）的形成。SEI是一个NM薄的多相复合层，通常是在锂离子电池的第一个电荷/放电周期之后从电解质的降解产物中形成的石墨。尽管几十年前已经建立了关于SEI重要性的一般性感，但其形成和操作机制仍在激烈地进行辩论。尽管如此，通常观察到SEI的性能在很大程度上取决于使用的电溶剂。可行的锂离子电池电解质上的溶剂上的必需需求是高电介质构造，低粘度，较大的液体温度间隔和与所有细胞成分接触的稳定性。[1]
揭开量子密钥分发 (QKD) 的神秘面纱
QKD 是一种可证明安全的通信机制，它利用量子力学的特性在双方之间共享随机生成的对称加密密钥。随机密钥只有端点方知道，第三方窃听者无法截取。这与传统的公钥加密不同，后者依赖于某些数学函数的计算难度。随着量子计算的出现，这些函数可以更快地逆转用于生成密钥的函数。
揭开替代凭证和提供商的神秘面纱
来源：Fiona Hollands，《基于 MOOC 的替代证书的收益和成本：2018-2019 年项目结束调查结果》（2019 年）；美国研究生院理事会，《研究生教育中的非传统学生研究报告》（2020 年）；Richard Garrett，《欺骗性的研究生入学增长故事》（2021 年），Encoura；Coursera 影响报告（2020 年）；NCES；到 2025 年，在线学位和微证书市场将达到 1170 亿美元》，HolonIQ；EAB 访谈和分析。
揭开退休计划的神秘面纱
要计算房屋净值的美元金额，请从房屋的当前市场价值中减去当前抵押贷款余额。还要减去您欠的房屋净值贷款或信用额度金额（在工作表中将其输入为负数）。持有抵押贷款的银行可以提供您剩余的抵押贷款余额。评估师或房地产专业人士可以为您提供当前市场房屋价值的估计值，或者您可以在互联网上查看您所在社区的近期销售情况（但是，房地产价值可能会发生变化，因此请不时检查房屋价值）。
揭开欧盟人工智能法案草案的神秘面纱
2021 年 4 月，欧盟委员会提出了一项人工智能法规，即《人工智能法案》。我们概述了该法案并分析了其影响，借鉴了从当代人工智能实践研究到过去四十年欧盟产品安全制度结构等各种学术成果。《人工智能法案》的某些方面，例如针对不同风险级别的人工智能制定不同的规则，都是有意义的。但我们也发现，《人工智能法案草案》中的一些条款具有令人惊讶的法律影响，而其他条款在实现其既定目标方面可能基本上无效。几个总体方面，包括执法制度和最大程度的协调优先于合法的国家人工智能政策的风险，引起了重大担忧。这些问题应在立法过程中优先解决。
使用 IBM Z 上的 AI 揭开数据的神秘面纱
AI 通常被认为是包罗万象的计算机科学概念，它涉及构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，是指一系列广泛的技术，这些技术使计算机能够使用现有数据和“训练有素”的算法或模型自行“学习”。ML 主要用于电子邮件垃圾邮件过滤、虚拟助手、推荐系统、客户服务和在线欺诈检测等。深度学习 (DL) 是一种实现 ML 的技术，它依赖于深度人工神经网络 - 大致模仿人类大脑中的神经网络 - 旨在识别数据中的隐藏模式以执行复杂任务，例如图像识别、对象检测和自然语言处理。
揭开数据科学的神秘面纱白皮书
商业智能和分析。当团队能够可靠地探索和清理数据时，组织就可以开始构建传统意义上的商业智能或分析，包括定义要跟踪的关键指标、确定季节性如何影响产品销售和运营、根据人口统计因素细分用户等。然而，由于目标是构建人工智能解决方案，因此重要的是开始考虑机器学习模型中要包含的功能或属性、机器需要学习哪些训练数据、预测和自动化什么以及如何创建机器学习的标签。标签创建可以自动完成，例如当机器发生故障时，它会自动在后端系统中注册事件。或者，也可以通过引入人工来完成。例如，当机器零件在例行检查期间似乎出现故障时，工程师会报告问题，并将结果手动添加到数据中。
揭开人工智能的神秘面纱
我们目前正在经历一场彻底的变革，改变我们彼此交往的方式、组织社会的方式，以及最终改变我们认识自己的方式。得益于前几次革命奠定的基础（例如电力、超连接和通信技术）以及人工智能技术的快速进步，我们可以以其他革命时期无法想象的方式进行预测、自动化和互动。
揭开制造业中基于人工智能的数字孪生的神秘面纱 - 趋势和技术的文献计量分析
摘要：如今，数据被视为制造业、医疗保健、交通运输等各个领域物理系统运行的新生命力。然而，反映产品生命周期工作本质的大量生成的数据仍未得到充分利用。数字孪生（DT）是主动和被动捕获数据的集合表示，是物理资源的虚拟对应物，可帮助防止任何应用领域的有效预防性维护。目前，关于数字孪生在基于智能物联网的制造业工业4.0环境中的适用性的研究很多。然而，它缺乏一项正式的研究，无法提供对研究工作和方向的鸟瞰图。在本文中，作者基于Scopus数据库对数字孪生概念进行了文献计量调查，以呈现学者在制造业领域的贡献的全球视野。该研究通过检索 2015 年至 2020 年发表的 844 篇 Scopus 研究论文进行，并进行了分析以找出关键见解，例如出版量、共同作者网络、引文分析和人口统计研究分布。研究表明，通过会议上的概念命题和期刊上发表的一些论文做出了重大贡献。然而，在实际和安全的数字孪生实施方向上还有大量的研究工作。
von Hippellindau疾病肿瘤患者的VHL基因的新E1'神秘外显子中的原始研究生殖线突变或W
摘要背景是von Hippel-Lindau（VHL）疾病患者的新发现的VHL基因的生殖线突变的发生率以及尚不清楚paragangliomamoma或pheocholomopytomamoma（PPGL）的患者。方法我们研究了一个大型国际多中心队列，由1167例患者进行了阴性基因检测。Germline DNA from 75 patients with a single tumour of the VHL spectrum ('Single VHL tumour' cohort), 70 patients with multiple tumours of the VHL spectrum ('Multiple VHL tumours' cohort), 76 patients with a VHL disease as described in the literature ('VHL-like' cohort) and 946 patients with a PPGL were screened for E1' genetic variants.在12例患者中检测到E1中的六种不同的遗传变异。两个被归类为致病性，3个为未知意义的变体，1个变体为良性。在7名无关患者中发现了RS139622356，但在基因组聚集数据库的31例患者中只有16名患者（p <0.0001）中描述了这种变体可能是复发突变，或者可能是一种修饰剂突变，或者赋予了VHL Empscer肿瘤和癌症的风险。结论VHL E1'隐秘外显子突变贡献了1.32％（1/76）的“ VHL-like”队列，至0.11％（1/946）的PPGL队列，并应在VHL临床疑问的患者中进行筛选，并添加到下一代序列测试（NGS）的临床疑问中。我们的数据突出了研究在深内含子序列中鉴定的变体的重要性，这些变体仅通过检查基因/外部的编码序列而遗漏。通过将全基因组测序实施到临床实践中，可能会更频繁地检测和研究这些变体。