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双 - 丝带光栅共振模式：基于衍射顺序的调查
可调节的谐振峰对于在生物传感，过滤和光学通信中的高精度光子设备是必需的。在这项研究中，我们专注于具有不同时期的双ribbon二维金光栅，并详细检查了不同的光栅时期的瑞利条件，以了解共振波长的激发。我们在不对称的双丝带金光栅上展示了可调节的共振行为，周期为400至600 nm。该结构由二硫化钼（MOS 2）单层上的亚波长金带组成，并由二氧化硅底物支撑。在可见的谐振波长时，对场分布的分析揭示了表面等离子体（SP）激发，并伴随着传播衍射顺序转化为evaneScent的波。当谐振峰出现在透射衍射顺序消失的波长下时，SP会在MOS 2-戈尔德色带界面和传输域内激发。相比之下，通过消失反射衍射顺序，SP在金带空气界面和反射域中激发。了解SP激发波长突出了这些光栅对可调纳米级光子设备的潜力。它们的精确共振控制和简单的制造使其适合可扩展的光学应用。
探测分子旋转Qubits中的振动对称效应和核自旋经济原理
摘要：较长连贯性时间T M的分子自旋量值的选择是实现基于分子的量子技术的核心任务。即使可以通过有效的合成策略和临时的实验测量程序来实现足够的长时间，但仍需要彻底研究和理解导致连贯性丧失的许多因素。振动特性和氢的核自旋是其中两个。前者起着至关重要的作用，但是旨在研究其对分子络合物的自旋动力学的影响（例如基准苯甲烷氨酸（PC））的详细理论研究仍然缺失，而后者的效果则应详细检查，以详细研究这种化合物的类别。在这项工作中，我们采用了一种合并的理论和实验方法来研究经典[Cu（PC）]的松弛特性和基于配体Tetrakis（thiadiaszole）卟啉（H 2 TTDPZ）的Cu II复合物，由无氢分子结构表征。分子振动的系统计算例证了正常模式对自旋 - 晶格弛豫过程的影响，取决于正常模式的对称性，对T 1提出了不同的贡献。此外，我们观察到可以通过从配体中去除氢来实现可观的T m增强。■简介
乘用车乘客下肢受伤
摘要：在超过三分之一的正面碰撞事故中，前排乘客的下肢受伤。一项研究旨在确定各种类型的伤害、车内伤害的来源以及伤害机制。这些信息有助于指导未来的监管工作，旨在减少这些伤害的频率和严重程度，并就如何在未来的车辆设计中减轻这些伤害提出建议。对在正面碰撞中受伤的乘用车住院或死亡的车内乘客进行了详细检查。研究结果表明，骨折发生在 SS% 的事故中，其中有人遭受下肢伤害。踝关节和足部骨折比其他下肢骨折更常见，并且地板和脚趾区域尤其容易发生这些骨折。受伤的乘员没有明显的年龄或性别影响。与受约束的乘员相比，未受约束的乘员似乎更容易因与仪表板接触而遭受大腿骨折。骨折数量与撞击速度成正比，大约一半的骨折发生在 delta-\' 值为 48km/h 或更低时。最常见的损伤机制是大腿受压（辅助负荷）、膝盖垂直负荷以及脚部挤压或扭曲。需要制定额外的法规来减少这些伤害的频率和严重程度，并且有多种应对措施可供选择。
基于本体的飞机维护任务方法...
摘要 维护领域数字化程度相对较低、依赖传统的纸质工作流程和系统以及利益相关者之间缺乏信息交换，这些因素共同使维护任务的持续执行和记录保存变得复杂。这对产品支持和淘汰的效率和成本产生了负面影响。本文致力于开发一种“一键式”数字解决方案，用于捕获和使用飞机维护任务知识、流程和历史记录来支持维护执行并证明持续的适航合规性。它建议使用企业知识资源（包含任务所需知识、流程和输出的工程任务表示）嵌入基于产品-流程-资源结构的语义上下文模型中。已经开发了一个概念验证应用程序，该应用程序将示例 EKR 整合到知识管理解决方案中，以支持捕获、使用和维护执行特定维护任务所需的元素：波音 B737 飞机前缘缝翼主轨道下止点的修改和详细检查。开发的系统有可能提高维护任务执行和记录保存的效率。未来的工作包括扩展概念验证，使得用户能够自动从飞机制造商导入知识以及自动记录维护任务执行的结果。
在这种情况下，古代DNA研究在考古和生物人类学中的地位和重要性
摘要当前，越来越多的古代DNA研究和该领域的技术的发展使考古发掘的人类学材料，例如来自坟墓的小人体样本，可以更有效地分析。但是，古老的DNA分析仍然涉及非常费力且昂贵的方法。最关键的问题之一是，从古代人类遗体获得的DNA稀缺且非常分散。如今，可以使用高级技术在实验室中获得，读取和解释在实验室获得的零散的DNA。在对古代人类遗体的遗传分析方面，最有意义的结果是通过与人类学和考古学密切合作获得的。尤其是如果我们的研究问题是古代社区及其遗传相互关系等问题，那么对人类遗体的解释我们不确定的考古和人类学环境将没有意义。因此，在任何古老的DNA研究中，这三个学科（甚至更多）必须共同努力。除了这三个科学分支外，语言学家的贡献在2022年发表在《科学》杂志上的以阿纳托利亚为中心且广泛参与的古代DNA研究中发挥了重要作用。本研究描述了从新石器时代到奥斯曼帝国时期的南部弧形地区（西亚和南欧之间的地区）人口的遗传特征。同时使用每个时期的样本详细检查了人口迁移。关键词：跨学科研究，古代DNA，人类学，考古学，安纳托利亚，南部。
用机器学习检测泵气态
摘要 - 在追求增强工业泵的可靠性和效率时，本文通过机器学习技术的创新应用解决了泵空气囊检测的挑战性问题。泵中普遍的问题，显着损害了其性能，造成了损坏和操作性不足。传统上，空化检测依赖于数值分析和信号处理方法，尽管它们的要求在实现广泛的领域知识和受控的操作条件的要求上，但这些方法虽然优异，但这些方法通常在实地应用中却差不多。这项研究通过利用机器学习的力量来预测泵的发生在不同的现实世界条件下，以高准确性来预测泵的发生，从而与常规方法不同。我们介绍了丹麦泵制造商Grundfos编制的空化数据集的分析，其中包括来自七个不同泵的297个实验的振动数据，使用传统的机器学习模型，特定的支持矢量机（SVM）和先进的深度学习技术。我们的方法包括对数据集，功能工程，目标定义，问题制定，模型设计和严格模型测试的详细检查。值得注意的是，我们的研究不仅表明机器学习模型，尤其是深度学习模型，可以自适应，准确地预测空化，而且还强调了在目标硬件上测试这些模型以确保其实际适用性的重要性。这项工作伴随着开源实施。
将人工智能（AI）利用大地数据的景观：方法，挑战，机遇，未来方向
摘要：大地球数据与人工智能（AI）的整合通过在分析大型遥感数据集时提供了提高的准确性，效率和可扩展性，从而彻底改变了地质和矿物图。这项研究评估了先进的AI技术的应用，包括机器学习和深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），用于多光谱和高光谱数据，以识别和分类地质地层和矿物质。手稿对AI的能力进行了批判性分析，强调了其当前的意义和潜力，如NASA这样的组织在管理复杂的地理空间数据集中所证明的。对选定的AI方法，案例选择的标准以及道德和社会影响的详细检查丰富了讨论，解决了AI在地球科学中负责任应用中的差距。这些发现突出了检测复杂的空间模式和微妙的光谱特征的显着改善，从而推进了精确的地质图的产生。定量分析将AI驱动的方法与传统技术进行比较，强调了它们在诸如准确性和计算效率之类的性能指标上的优势。该研究还提出了解决诸如数据质量，模型透明度和计算需求之类的挑战的解决方案。通过整合增强的视觉辅助工具和实际案例研究，该研究强调了其在算法突破和地理空间数据整合中的创新。这些贡献提高了大地数据和地球科学中知识的不断增长，为AI在地质和矿物映射中的负责，公平且有影响力的未来应用奠定了基础。
NA61/SHINE 对 CERN SPS 能量波动和相关性的结果
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [4, 5] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型无法重现任何测量到的 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们还没有完全理解涨落是如何产生的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 时，一个可能的工具是质子间歇性，它应该遵循 CP 附近的幂律涨落。可以通过研究二阶阶乘矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px, py) 空间中胞元数量的缩放行为来检查（参见参考文献 [6, 7, 8]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减去后，二阶阶乘矩 Δ F 2 ( M ) 应该根据 M >> 1 的幂律缩放，得到临界
网络安全中端点检测和响应（EDR）的演变：全面审查
Evolution of Endpoint Detection and Response (EDR) in Cyber Security: A Comprehensive Review Harpreet Kaur *, Dharani Sanjaiy SL , Tirtharaj Paul , Rohit Kumar Thakur , K Vijay Kumar Reddy , Jay Mahato , Kaviti Naveen School of Computer Science and Engineering, Lovely Professional University, Phagwara-Punjab-144411, India * correspondence Author: harpreet.23521@lpu.co.in摘要 - 端点检测和响应（EDR）解决方案在现代网络安全策略中至关重要，使组织能够有效地检测，调查和响应网络威胁。对EDR技术的这种详细检查可追溯其从建立到当前状态的发展。它深入研究EDR的核心概念，强调了其在端点安全性和威胁识别中的重要性。该文件探讨了EDR进步背后的历史背景和驱动力，强调了机器学习，行为分析和增强EDR功能的威胁智能等技术进步。它还解决了EDR解决方案所面临的挑战，例如可伸缩性，绩效问题和逃避策略。通过案例研究和行业趋势分析，该论文展示了EDR在打击网络威胁及其整合到更广泛的网络安全框架中的功效。此外，它讨论了EDR技术的未来前景，考虑到人工智能，自动化和分散体系结构等新兴技术的影响。通过巩固学术研究，行业分析和实际应用的见解，本文对EDR在网络安全方面的演变进行了全面概述。
在Walker2D方案中DDPG和TD3算法的比较
摘要。强化学习已成为一种强大的方法，用于解决各个领域的复杂连续控制任务。本文对两种突出的强化学习算法进行了广泛的比较分析：深层确定性策略梯度（DDPG）算法及其高级对应物，即Twin删除的DDPG（TD3）算法。主要的重点是评估这些算法在运动控制领域内的性能和有效性，这是一个具有实质性现实世界的领域。本研究以Walker2D问题为中心，Walker2D问题是一项具有挑战性的机能控制任务，可在OpenAI Gym环境中提供。walker2d预示着令人信服的测试床，用于评估在机器人技术，自主系统和物理控制等上下文中增强学习算法的实用性。通过对DDPG和TD3进行详细检查，作者旨在阐明其在连续控制场景中的优势和劣势。超出了学术利益，这项研究具有重要的现实意义。掌握连续控制任务对从机器人技术和自动化到医疗保健及其他地区的应用具有巨大的希望。本质上，这项研究弥合了在强化学习方面的理论进步与解决现实世界挑战方面的实际含义之间的差距。通过在苛刻的运动控制背景下对这些算法进行全面评估，这项工作有助于更广泛地理解重新学习学习的潜力，以推动各种行动中的创新和效率。