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各向异性约瑟夫森二极管效应在拓扑杂交中...
SDE扩展的最有希望的平台之一是基于拓扑绝缘体的二极管[1]。Ti的表面提供了强的自旋轨道耦合（SOC），这使得有可能证明具有实质性的磁电效应[2]。已经向基于Ti的Josephson连接处的磁电效应支付了特殊的注意，在那里它以异常的基态相移的形式揭示了自己[3，4]。最近，已经证明，在Ti杂种结构中，在空间分离超导性和铁磁性的结构中，也对基态进行了修改[5，6]。在这种情况下，基态对应于空间不均匀的超导顺序参数。这种超导状态通常称为螺旋状态[7]。超导螺旋状态成为实现SDE的选择之一[8]。由有限的库珀对动量描述，螺旋状态可以在反转和时间反向对称性的系统中进行实现。前者与哈密顿式的SOC术语的出现相连，而后者可以由磁场引入。在这种情况下，库珀对动量的方向取决于磁场的方向。库珀对的有限含量，锁定在磁场的方向上，导致各种系统中的非偏置下降电流。在这里，我们讨论了Ti表面状态在S/TI/S系统中使用平面内Zeeman字段中的Josephson Critistal Crister和非转流运输的六角形翘曲的后果。在基于TI的设备中，六角形翘曲的影响很重要，因为它可以显着改变某些运输特性。例如，众所周知，由于费米表面的变形，在缺陷附近的伴侣效应得到了强烈增强[9]。翘曲术语也导致自旋的各向异性
16TJ 单效、蒸汽全封闭吸收式液体制冷机
操作简单、可靠 — 16TJ 冷水机组的单个发生器提供一个溶液再浓缩阶段，这使 16TJ 冷水机组成为目前最基本的循环之一。16TJ 冷水机组的简单设计，加上其他质量特性，意味着固有的高可靠性。移动部件少、操作简单、可靠，可减少停机时间以及服务和维护成本。卓越的效率 — 16TJ 冷水机组在标准 ARI（空调和制冷研究所）操作条件下提供 17.2 磅/小时-吨的满载蒸汽速率，并在效率方面引领单效冷水机组市场。标准机器设计中包括一个溶液热交换器，用于通过预冷来自发电机的浓溶液来预热泵入发电机的稀溴化锂溶液，以及第二个热交换器，用于通过回收蒸汽冷凝水中的额外热量来进一步预热稀溶液，从而进一步提高循环效率。卓越的部分负荷性能 — 16TJ 冷却器的浓度控制系统允许在冷却水温度低至 64 F 时稳定地进行部分负荷运行，而无需冷却塔旁路。机器中集成的控制阀可确保制冷剂泵在部分负荷条件下稳定、连续地运行。16TJ 冷却器的连续运行范围为额定机器容量的 100% 至 10%。
Nova 分析：全面评估住宅能效、太阳能和储能的贡献
应对气候变化和电网现代化的政策，加上能源效率 (EE) 和分布式能源 (DER) 的成本降低和技术进步，正在推动建筑电气化和能源效率改造、屋顶太阳能光伏 (PV)、智能恒温器、智能热水器和电池储能的快速部署。在住宅建筑中，最常见的 DER 是太阳能电池板和电池储能。公用事业、电网运营商、产品提供商、集成商和消费者希望更详细地了解这些资源的价值，但每个利益相关者的关键指标都不同，可能增加一个利益相关者价值的行为可能会降低另一个利益相关者的价值，因此在尝试全面评估使用这些技术的建筑物时会产生一系列复杂的互动。
16TJ 单效蒸汽全封闭吸收式液体制冷机
操作简单、可靠 — 16TJ 冷水机组的单个发生器提供一个溶液再浓缩阶段，这使 16TJ 冷水机组成为目前最基本的循环之一。16TJ 冷水机组的简单设计，加上其他质量特性，意味着固有的高可靠性。移动部件少、操作简单、可靠，可减少停机时间以及服务和维护成本。卓越的效率 — 16TJ 冷水机组在标准 ARI（空调和制冷研究所）操作条件下提供 17.2 磅/小时-吨的满载蒸汽速率，并在效率方面引领单效冷水机组市场。标准机器设计中包括一个溶液热交换器，用于通过预冷来自发电机的浓溶液来预热泵入发电机的稀溴化锂溶液，以及第二个热交换器，用于通过回收蒸汽冷凝水中的额外热量来进一步预热稀溶液，从而进一步提高循环效率。卓越的部分负荷性能 — 16TJ 冷却器的浓度控制系统允许在冷却水温度低至 64 F 时稳定地进行部分负荷运行，而无需冷却塔旁路。机器中集成的控制阀可确保制冷剂泵在部分负荷条件下稳定、连续地运行。16TJ 冷却器的连续运行范围为额定机器容量的 100% 至 10%。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
如何感知AI实用程序和AI自我效能感...- UJ内容
表2提供了与在工作场所采用AI相关的各种结构的可靠性和有效性指标的详细概述。所有构建体均表现出很高的内部一致性，如克朗巴赫（Cronbach）的alpha值高于0.70的阈值所示，范围从PASC的0.823到UAUAC的0.966。这表明每个构造中的项目都非常相关且可靠，可用于衡量AI技术采用的特定方面，如头发，Black，Babin和Anderson（2019）所支持。AVE值高于0.50。但是，UAUAC和PASC的值低于Hair等。（2019）推荐。Malhotra和Dash（2011）断言，构建可靠性是令人满意的，因为AVE可能是一个过于严格的措施。因此，评估仅依赖于构造可靠性（CR），并且确定构造表现出足够的收敛有效性（Purnomo，2017）。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
药物发现中的预测效度：它是什么、为什么重要以及如何改进它
药物发现涉及决策。我们决定开发特定治疗候选药物（例如，假定的药物靶点或化合物）产生有用的人类药物的可能性。然后，一些候选药物会得到进一步的投资，而另一些则被放弃。这些决策通常适用于研发 (R&D) 过程连续阶段的大量候选药物。决策往往涉及巨大的不确定性。挑战是巨大的。事实上，缺乏足够的预测方法来验证靶点以及识别和优化治疗候选药物，现在被视为药物发现的主要技术瓶颈 1 – 5 。在本观点中，我们将“决策工具”（表 1 ）视为用于以被认为与临床效用相关的方式对治疗候选药物进行评分的所有事物，以帮助决定优化和推进某些候选药物并放弃其他候选药物。决策
“我将观察他们的进步”：文学系统中的观察者效应和信息论
蒙特克莱尔州立大学数字共享中心免费向您提供本论文，供您开放访问。蒙特克莱尔州立大学数字共享中心的授权管理员已接受本论文，将其纳入论文、学位论文和毕业设计中。如需更多信息，请联系 digitalcommons@montclair.edu。
应用超导性：约瑟夫森效应和超导电子
2.6约瑟夫森（Josephson）的小约瑟夫森（Josephson）当前分布，用于各种应用磁场。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56