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电子 - 音波耦合对自能量的石墨烯插入化合物的影响：多项式模型选择pataiy praiypan *和udomssilp p
在我们追求了解电子 - 波耦合（EPC）及其对材料特性的影响时，我们深入研究了Eliashberg功能在管理电子自我能源方面所起的复杂作用。通过对近似此功能的量身定制的多项式模型的细致评估，我们发现了对声子相互作用如何精心修改电子能带的深刻见解。采用数值计算，我们精心阐明了电子自能的真实和虚构方面，对于理解各种材料的EPC效应至关重要。研究单层石墨烯内的超导性及其与各种掺杂物质的相互作用，我们的研究使我们确定了准确捕获EPC行为的最佳多项式模型，从而对预测超导材料中的关键温度具有无价的意义。扩展模型中的参数使我们能够预测本研究中未探索的高阶配置的自能量模型的变化。我们选择了从n = 1到10的多项式跨度度的选择，n = 2（debye）的疗效是最现实和准确的模型，紧随其后的是n = 1，尽管偶尔在特定材料中观察到偶尔会发生偏差。这些差异通常源于噪声模型的错误和参数近似。我们的综合方法超过了传统的Kramer-Kronig转换在评估电子 - phonon相互作用时。向前看，尽管同时调整多个输入参数的挑战，但将多个模型应用于Eliashberg函数图仍具有提高准确性的巨大希望。将数值建模与实验数据的集成形成了强大的框架，从而增强了对设备未来制造至关重要的材料特性的预测和微调。
睡眠是大脑发挥能量的时间
随着一天的过去，你开始注意到睡眠不好带来的负面影响。你的记忆力开始作怪，你很难回忆起刚刚遇到的远方熟人的名字。你的注意力开始分散，当你试图完成任务时，你经常不得不回到原点重新开始。睡眠不好后，学习新事物比平时更困难。你的创造力和工作效率受到影响，你觉得你什么都没完成。
通过中IIR量子级联激光的ISB过渡的低强度饱和 引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。 高... 中用于准阶段匹配的微流体设备 微生物组对主机社区动态的影响 β-氯环己烷触发神经炎症活性，表观遗传组蛋白翻译后修饰和认知功能障碍 STAT3抑制作用通过恢复肌肉干细胞中的自噬来恢复老化肌肉的再生 在... 之后，富含二氨基蛋白的意大利面的潜在益生元作用 肠道轴调节能量的新机制 电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器 基于空腔的纠缠光子的来源 - 纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签... Terahertz光电检测中可伸缩的单层... 2D金属和有机框架中的带结构工程 纳米颗粒的仿生合成 开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验 纳米... 的硅设计，建筑物和气体吸附 材料加速平台（地图）：加速材料研发以应对紧急社会挑战 在软X射线照射下Fapbbr3钙钛矿的降解和自我处理
我们证明，可以设计中红外跨带过渡的吸收饱和，以10-20 kW cm 2的中等光强度和室温下。该结构由一系列具有明智设计的253 nm厚的GAAS/ALGAAS半导体异质结构的金属 - 气管导体 - 金属金属斑块组成。在低入射强度下，结构在强光 - 耦合方面起作用，并在接近8.9 L m的波长下表现出两个吸收峰。饱和作为向弱耦合方案的过渡，因此，在增加入射强度时向单峰吸收。与耦合模式理论模型进行比较解释了数据，并允许推断相关的系统参数。当泵激光器在空腔频率上调谐时，随着入射强度的增加，反射率会降低。相反，当激光器以极化频率调谐时，反射性非线性会随着入射强度的增加而增加。在这些波长下，系统模仿了MID-IR范围内可饱和吸收镜的行为，这是当前缺失的技术。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
对肠道代谢组和微生物群的1年生活方式干预对降低能量的地中海饮食和体育活动促进的影响：一项随机临床试验
1 Ciber defisiopathologíade la optidad y Nutrici on，西班牙马德里的Salud Carlos III研究所； 2 deBioquímica生物技术，养活我们或营养或，salut心理（Anut-dsm），西班牙雷乌斯大学Rovira I Virgili； 3西班牙Reus的研究或Sanit Aria Pere Virgili（IISPV）的研究所； 4哈佛大学流行病学系陈公共卫生学院，波士顿，但美国； 5哈佛大学生物统计局陈公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿； 6荷兰瓦格宁根的微生物学实验室； 7西班牙马德里卡洛斯三世健康研究所的流行病学与公共卫生（CIBRESP）； 8西班牙阿利坎特的Miguel Hern Andez University（Isabial-Emh）卫生研究所和Biom Edica de Alicante； 9西班牙瓦伦西亚瓦伦西亚大学预防医学系； 10心血管风险和营养单位，研究所医院Del Mar de Investivaciones市政EDICA D'Research（IMIM），西班牙巴塞罗那； 11 Ciber糖尿病和代谢奥利克疾病（Ciberdem），Carlos III健康研究所（ISCIII），西班牙马德里； 12内分泌学系，研究生生物，研究生物群岛，阿古斯特·苏格（IDIBAPS），西班牙巴塞罗那大学临床医院； 13研究所内分泌与营养系Biom Edica de M Alaga（Ibima），西班牙M阿拉加市Virgen de la Victoria大学医院； 14副语言和系统副手，Jaume I大学，西班牙卡斯特尔； 15西班牙帕姆普洛纳大学纳瓦拉大学预防医学和公共卫生系； 16流行病学和公共卫生，西班牙帕姆普洛纳的纳瓦拉（IDISNA）卫生研究所； 17代谢组学平台，美国马萨诸塞州波士顿的麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所； 18美国马萨诸塞州波士顿的哈佛T. H. Chan公共卫生学院营养部； 19 Channing网络医学部，医学系，杨百翰和妇女医院和哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州
gpe - 一种带能量的紧凑型伽马射线偏光仪...
基于高功率和短脉冲激光器的几项未来实验涉及高能光子的产生，从而将新的重点放在了高能伽马极光法的挑战性主题上。在不久的将来，罗马尼亚的Eli-NP [1]设施将在两个10 PW激光束的帮助下，对高达〜10 23 W/cm 2的强度状态进行独特的研究。尽管低于Schwinger限制（〜10 29 W/cm 2）[2]，这种强度制度为理论上预期的QED现象的实验研究开辟了道路，例如辐射反应和辅助成对的产生，在高强度激光脉冲和高能量电子之间的碰撞中（通过Laser Encelons之间的碰撞）（通过Laser Eccelfield aCcelfield aCceleratife）（创建）。在这些实验中，较高的兴趣是在接近GEV或GEV量表下对产生光子的极化和能量的测量。
2023 年度报告 - 充满能量的创意
4 Sempra California 费率基准是圣地亚哥天然气电力公司和南加州天然气公司 (SoCalGas) 按照监管机构制定的规则获准获得特定回报率的资产价值，采用 13 个月加权平均值计算，不包括在建工程，符合加州公用事业委员会在费率制定程序中采用的方法。Sempra Texas 费率基准包括 Oncor Electric Delivery Company LLC (Oncor) 和 Sharyland Utilities, LLC 的 100%，代表上一日历年末根据德克萨斯州公用事业委员会 (PUCT) 规则调整后的总投资资本估计值。
在智利，Engie开始了最大的电池能量的商业操作
关于Engie Engie是低碳能源和服务方面的全球参考。与97,000名员工，客户，合作伙伴和利益相关者一起，该小组每天都在努力通过减少能源消耗和更环保的解决方案来加速向碳中性经济的过渡。受到其目的声明的启发，恩迪（Engie）对经济绩效对人和地球的积极影响进行了调和，以其主要业务（天然气，可再生能源，服务）为基础，为客户提供竞争性解决方案。2023年的营业额：826亿欧元。The Group is listed on the Paris and Brussels stock exchanges (ENGI) and is represented in the main financial indices (CAC 40, Euronext 100, FTSE Euro 100, MSCI Europe) and non- financial indices (DJSI World, Euronext Vigeo Eiris - Europe 120 / France 20, MSCI EMU ESG screened, MSCI EUROPE ESG Universal Select, Stoxx Europe 600 ESG-X).Engie HQ Press联系人：电话。法国：+33（0）1 44 22 24 35电子邮件：engiepress@engie.com法国：+33（0）1 44 22 24 35电子邮件：engiepress@engie.com
基于深度学习、注意力机制和基于能量的不确定性预测的脑肿瘤分割
脑肿瘤是最致命的癌症之一，死亡率超过 80%。快速准确的诊断对于提高生存机会至关重要。然而，在医学分析中，脑肿瘤的手动注释和分割可能很复杂。通常会分析多种 MRI 模式，因为它们提供有关肿瘤区域的独特信息。虽然这些 MRI 模式有助于分割神经胶质瘤，但它们往往会增加过度拟合和计算。本文提出了一种感兴趣区域检测算法，该算法在数据预处理期间实施，以定位显着特征并删除无关的 MRI 数据。这减少了输入大小，从而允许更积极的数据增强和更深的神经网络。在对 MRI 模态进行预处理之后，完全卷积自动编码器使用通道自注意力和注意力门对不同的脑部 MRI 进行分割。随后，使用测试时间增强和基于能量的模型进行基于体素的不确定性预测。在 BraTS 19、20 和 21 基准上进行了实验，所提出的模型在每个数据集上的平均骰子分数分别为 84.55、88.52 和 90.82，实现了最先进的分割性能。此外，定性结果用于评估分割模型和不确定性预测。这项工作的代码可在线获取：https：//github.com/WeToTheMoon/BrainTumorSegmentation。