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在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测
摘要：近年来，由于对可靠的能量存储的需求不断增加，锂离子电池的建模和模拟引起了人们的关注。准确的充电周期预测是优化电池性能和寿命的基础。这项研究比较了对商用锂离子电池进行建模时的粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法，强调了电压行为以及传递到电池的电流。生物启发的优化调音参数可以减少模拟和实验输出之间的均方根误差（RMSE）。在MATLAB/SIMULINK中实现的模型集成了电化学参数并估计各种条件下的电池行为。与非优化模型相比，对末端电压的评估通过PSO和GWO算法在模型中揭示了显着的增强。GWO优化的模型表现出卓越的性能，与PSO在PSO优化的模型相比，RMSE的RMSE降低为0.1700（25°C； 3.6 C，455 s）和0.1705（25°C； 3.6 C，10,654 s），与PSO优化模型相比，达到了42％的平均RMSE RMSE降低。电池电流被确定为影响模型分析的关键因素，其优化模型，尤其是GWO模型，比PSO模型具有增强的预测能力，RMSE值略低。这为电池集成到能源系统中提供了实际含义。分析PSO和GWO不同人群值的执行时间提供了对计算复杂性的见解。pSO表现出比线性的更大的动力学，表明O（n K）的多项式复杂性，而GWO暗示基于10至1000。
sb2s3作为MID-IR光子学的低损坏相变材料
MID-IR波长范围（通常定义为跨度为3至13 µm）覆盖了各种大气气体的分子吸收区域。因此，MID-IR集成光子学，即将复杂和先进的光学功能整合到芯片上，这代表了开发基于光谱的气体检测的紧凑，成本效益的仪器的有希望的途径[1-6]。这些结构通常是用光刻技术制造的，这些技术限制了所得设备的可重新配置和可调性。通过在介电波导顶部涂上额外的层[7]，证明了一些修剪后的后处理能力。走得更远，并为这些结构启用真正的后制成调音机制，一种有吸引力的方法是将它们与相变材料（PCM）相结合。这些材料可以可逆地在具有不同光学特性的无定形和晶体相之间切换。常规PCM的众所周知的例子是GE 2 SB 2 TE 5（GST）[8，9]和VO 2 [10-14]。GST由于其出色的特征而引起了强烈的关注，包括其两个阶段（∆ n> 2.5），低切换温度（〜180°C）之间的近红外折射率对比度以及保持其状态而无需任何电源的能力。在电信C波段上运行的许多集成设备，例如光学记忆[15]，模式转换器[16]，反射调节器[17]，环谐振器[18]，窄带过滤器[19]或基于GST的相位变速器[20] [20]。然而，尽管不断研究和提高其潜力的努力，但其可用性仍然主要限于要求光的应用
大型语言模型在语言使用中是否类似于人类？
尽管视觉模型（VLMS）具有多功能视觉效果（VLMS）的功能，但在现有的VLM框架内仍存在两个实质性挑战：（1）缺乏预读和视觉指导调谐方面的任务多样性，以及（2）注释错误和偏见GPT-4综合教学指导性的指导性数据。这两种挑战都导致了诸如不良的普遍性，幻觉和灾难性遗忘之类的问题。为了应对这些挑战，我们构建了v Ision -f LAN，这是迄今为止最多样化的视觉指导调整数据集，包括187个不同的任务和1,664,261个实例，来自学术数据集，每个任务都伴随着专家写作的指导。此外，我们提出了一个两阶段的指令调整框架，其中首先在V Ision -F LAN上对VLM进行了填充，并在GPT-4合成数据上进一步调整。我们发现这个两阶段的调谐框架显着超过了传统的单阶段视觉教学调音框架，并在广泛的多模式评估基准中实现了最新的效果。最后，我们进行了深入的分析以了解视觉指导的调整，我们的发现表明：（1）GPT-4合成数据并不能基本上增强VLMS的功能，而是模型对模型对人类偏爱格式的响应； （2）最小数量（例如1,000）GPT-4合成数据可以有效地使VLM响应与人类偏爱相一致； （3）视觉指导调整主要帮助大语言模型（LLMS）了解视觉特征。我们的数据集和模型可在https://github.com/vt-nlp/ vision-flan上公开获取。
在神经种群中共同有效编码和解码
有效的编码方法提出，神经系统代表与生物学约束所允许的一样多的感官信息。它旨在将编码形式化为有限的最佳过程。旨在正式化解码的一种不同的方法，提出神经系统实例化了感官世界的生成模型。在这里，我们提出了一个规范性框架，该框架将神经系统表征为共同优化编码和解码。它采用变分自动编码器的形式：感觉刺激是在柔性解码器解释的神经元的嘈杂活性中编码的；编码必须允许通过神经活动进行准确的刺激重建。共同需要神经活动来表示被解码器映射到感官刺激分布的潜在特征的统计。解码相应地优化了生成模型的准确性。该框架在编码模型的家族中产生，从而导致同样准确的生成模型，这是通过刺激引起的神经活动偏离神经活性的边际分布的偏差的索引。该家族的每个成员都预测了感觉神经元的性质之间的特定关系，例如调音曲线平均值（首选刺激）和种群中宽度（选择性程度）的布置，这是感官世界统计数据的函数。我们的方法因此概括了有效的编码方法。值得注意的是，在这里，优化的约束形式源自准确的生成模型的要求，而在有效的编码模型中它是任意的。此外，解决方案不需要刺激分布的知识，而是根据数据样本学习的；该约束进一步充当正规器，使模型可以超出培训数据。最后，我们表征了通过替代性能度量获得的模型家族，例如刺激重建中的误差。我们发现一系列模型可以接受可比的性能。特别是，具有广泛调整曲线的感觉神经元的群体在实验上均产生低重建刺激误差和准确的生成模型，该模型可以强大地概括地看不见数据。
Excelitas技术展示光子学，成像创新
•具有Excelitas的X-Cite Xylis™II宽光谱LED照明系统的显微镜演示，用于常规和高级荧光成像应用的ARC灯更换，以及带有反向添加图像传感器的PCO.Edge 10 Bi Clhs摄像头，可提供多达85％的量子效率，可提供高达85％的宽度光谱。•多光谱技术，包括PCO.pixelfly™1.3 SWIR高性能机器摄像机，带有Ingaas图像传感器，在短波红外（SWIR）中敏感，近红外且可见的电磁谱系范围；除了具有模块化设计和无限校正光学的Optem®融合微成像系统，可在机器视觉，自动化光学检查和非接触式计量方面的最大多功能性。•光学相干断层扫描（OCT）演示展示了Excelitas的Axsun高速SS-OCT可调激光发动机的调音带宽，输出功率，扫描速度和连贯性长度，从而在下一代OCT系统中削减性能。Excelitas Photonics West Booth的其他演示将包括：•使用Excelitas'PCO.Edge®26CLHS SCMOS摄像机和NewLinos®Inspec.xInspec.x 5.6/105 Vis-nir镜头进行自动排序。此演示提供了由基于AI的图像处理驱动的快速响应分类，使用NVIDIA JETSON板，在图像数据流中•使用Excelitas的新PCO.DIMAX 3.6 ST高速相机和Linos D.Fine HR-M系列镜头在高速分析，分析和检查应用程序中使用高速对象识别。•固态激光雷达演示展示了带有单片4通道芯片的自定义16通道脉冲激光模块。低功率digipyro家族可以是ASIC集成驱动程序的芯片具有Excelitas高功率激光器（50 a的150 W /通道）的功能，以及CMOS SPAD（单个Photon Avalanche二极管）阵列，用于LIDAR系统应用。•具有Excelitas低功率Digipyro PYD 1598的实时运动检测演示，以1.8V供应电压为新的行业领先标准，供应电流大大降低。
机械拖拉机
手动培训老师/手工艺教练；根据定义的工作角色，指示学生/职业培训机构的各自交易。授予使用相关行业和相关主题工具和设备的理论说明。展示了与研讨会贸易有关的过程和运营；监督，评估和评估学生的实际工作。确保商店中设备和工具的可用性和正确运行。拖拉机机械师；通过各种机械工艺进行农业，建构和其他重型职责的维修和大修拖拉机。检查并驱动汽车在道路上或以固定位置运行的发动机来诊断麻烦和缺陷。根据缺陷的性质拆除部分或完整的发动机或单位。维修或替换有缺陷的零件，通过必要的进一步工具将其重新组装为规定的设置，清除，时间和调整，并确保拟合的准确性。在车辆底盘上牢固地安装组装或维修的发动机，并连接油和燃油管线，控件和其他配件。启动发动机，并观察到任何异常噪音和敲击的性能。调整化油器，燃油泵（用于汽油发动机的化油器和柴油发动机的燃油泵），在敲击和阀之间设置清除，调音发动机，调整制动器，进行刹车，进行电气连接并执行其他任务以确保性能。可以修理和大修电动机，燃油泵，化油器等发动机。可能会焊接烧烤或焊接零件。并被指定为机械师，农业机器。可以修复其他农业机械，用于耕作，平整，收获等。拖拉机操作员，农场；运营和服务农场拖拉机具有不同的耕作，痛苦，收获和其他农业业务的附件。检查拖拉机的不同部分，以确保其处于适当的工作状态。收集，附加和调整拖拉机不同操作所需的特殊设备。用燃料喂食拖拉机，并将其划为土地以耕作。启动拖拉机，并根据土壤和工作的性质以调节速度将其驱动。控制不同附件的操作，包括根据需要操作杆和踏板对车轮转动的操作。在需要时拖着拖车，上面放着农作物和其他材料。清洁和油机。将拖拉机和其他工具保持在良好的工作状态，并保留燃油消耗的记录。可能会监督帮助者的工作。可以检测机械缺陷并进行较小的维修。参考NCO 2015：