通过将光结合到下波长体积,光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是,这是以增加光损耗率的成本。因此,将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中,以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜,即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中,我们分析了这样的光力学系统,其中其中一个镜子与频率很大,即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成,这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述,其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程,表明即使腔本身不在解析的边带机制中,但可以从室温下进行冷却,而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是,我们发现,需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱,以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
整体外观 ______________________________________________________________________ 4 正文文件格式 __________________________________________________________________ 4 链接和嵌入的文件格式 __________________________________________________________________ 4 字体 _________________________________________________________________________________ 5 页边距 ________________________________________________________________________________ 5 间距和缩进 __________________________________________________________________ 5 分页 _____________________________________________________________________________ 5 引文 _____________________________________________________________________________ 6 连字符 ____________________________________________________________________________ 6 补充文件 _________________________________________________________________________ 6
由于电池容量有限,能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模,以进行有效的导航。为了学习模型参数,我们开发了一个在线学习框架,并研究了几种探索策略,例如汤普森采样和上限限制。然后,我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置,在该设置中,多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法,我们分析了汤普森采样,并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后,我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁,包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施,以及像 ChatGPT 这样的工具,这些工具显然能够生成看似可信的论文,并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文,因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具,或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本,即反思报告,并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法,更适合当今的学习者,并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
摘要:自 2018 年以来,学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾,本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析,了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了:对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾(n = 699)以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法(n = 59)。结果(n = 699)突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多:261 人分布在 99 家机构。分类内容分析(n = 59)显示,研究重点关注记者的工作等问题,因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者,这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起,凸显了人工智能在研究中的普遍性,而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
这项研究介绍了一种创新的多学科设计方法,用于高度导电和轻巧的针脚的散热器,利用石墨烯技术的优势。主要目的是优化电动汽车(EV)中基于硅碳化物(SIC)的逆变器的热管理。在模块上,在模块上进行了综合分析,包括扫描电子显微镜(SEM)和能量色散X射线光谱(EDS),在模块上进行了全面的分析。采用3D结合传热(CHT)方法的详细流体动力学模型用于评估与冷却液接触的SIC功率开关的热行为。多学科分析最初是在基于铝制的散热器上实施的,经过实验验证,随后与石墨烯进行了比较。与热链设计中的石墨烯的整合表现出显着的改进,包括在6 L/min min流体流量的情况下,传热系数(HTC)增加了24.4%,热电阻(接收到流体)降低了19.6%。因此,与铝制版本相比,基于石墨烯的散热器中的SIC芯片的温度升高11.5%。通过采用石墨烯而不是传统金属实现的SIC逆变器的冷却解决方案的改进,作为概念证明。这表示在性能和功率密度之间的关键平衡方面向前迈出了一步。
我们提出了一项详细的研究,该研究对具有连续体的quasibound状态的机械符合光子晶体的微腔。最近预计此类系统将减少Fabry-Pérot-type光学机械腔中的光损失。但是,它们需要两个相互面对的光子晶体平板,这对实验实现构成了巨大的挑战。我们研究了如何简化这样的理想系统,并且仍然在连续体中表现出quasibound状态。我们发现,面向分布式的bragg反射的悬浮的光子晶体平板实现了连续体中具有准态状态的光力学系统。在该系统中,可以消除辐射腔损失,以至于仅由材料吸收的耗散性损失占主导地位。这些建议的光力学腔设计预计将具有超过10 5的光学质量因子。
在四个月时等血浆中的敏感性,特应性湿疹或食物过敏的婴儿的五,三和两个SCFA的浓度分别较低。logistic回归模型显示,每SD:0.41(0.19 - 0.91),形成,琥珀酸和葡萄糖和敏化之间的显着负面社会[或adj(95%CI); 0.19(0.05 - 0.75);调整了母体过敏后,0.25(0.09 - 0.66)和乙酸和特应性湿疹之间[0.42(0.18 - 0.95)]。婴儿和母体血浆SCFA浓度密切相关,而牛奶SCFA浓度与两者无关。丁酸和映酸的浓度富含100倍左右,在母亲的牛奶中,ISO丁酸和瓣膜酸在3-5倍左右,而其他SCFA在牛奶中的流行程度少于血浆。
在该研究中,2024 年年度地下水质量报告的信息显示,81% 的分析样本符合灌溉安全标准。尽管如此,人们仍然担心不同地区硝酸盐、氟化物和砷可能会蒸发。例如,拉贾斯坦邦和卡纳塔克邦由于农田过度使用化肥而显示出高水平的硝酸盐污染。人口也会影响季风降雨,而季风降雨对于补充地下水至关重要;然而,局部污染问题需要集中精力解决长期土壤退化问题。
