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激光诱导 PDMS 石墨化作为微型超级电容器的柔性电极
柔性设备的研发仍任重道远，并且充满了障碍，严重阻碍了此类系统的发展。[3] 在主要的限制因素中，我们可以观察到，迫切需要有效的策略来在柔性基板上获得导电路径。[4] 此外，即使柔性是强制性的，可拉伸基板也更受欢迎，因为便携式设备领域正在朝着可穿戴配置的方向发展。这意味着不可能将柔性和拉伸性分开。在这种背景下，在石墨烯基材料大家族中，激光诱导石墨烯应运而生[5]，成为制造柔性电子设备最有前途的材料之一。[6] 然而，尽管在新基板上开发 LIG 付出了无数努力，但仍然缺乏适用于激光石墨化的可拉伸聚合物。[7] 事实上，到目前为止，还没有观察到弹性基板石墨化的证据。就弹性体聚合物家族而言，聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 是微系统技术中最受欢迎的弹性体材料，因为它具有诱人的物理和化学特性，例如弹性、低至 220 nm 的光学透明度、可调的表面化学性质、低水渗透性但高气体渗透性和高介电性能。此外，它是一种经济高效的材料，可用于开发可靠的大规模复制技术。[8]
Fujitsu和横滨国立大学使用超级计算机Fugaku
泰顿香山（2024）于8月22日起起源于玛丽安娜群岛，在日本附近缓慢行动，并于8月27日以极强的力量接近阿马米地区。然后，它向北转移了路线，并以极强的类别向九州南部转移，并在8月29日的08:00左右与强大的类别相比，在Kagoshima县Satsumasendai City附近登陆。由于从西部到东部的大气条件非常不稳定，因此某些地区受到与云层云相关的龙卷风的影响。在宫崎骏县，几个城镇在28和29号被龙卷风袭击。资料来源：日本气象局网站
汽车应用的混合源电池/超级电容器的尺寸
运输部门负责全球CO 2排放的27％[1]。它代表了全球变暖的主要原因之一。为了减少这些排放，已经启动了许多政策来提高热发动机的能效[1]。在运输领域，杂交方面最初专门研究化石源和电力源之间的能源管理研究，并在存在辅助电动机的情况下改善热发动机的性能。该链的潜力受嵌入式存储系统的限制。铅酸电池具有低功率，这在加速，减速和能量恢复期间对电链有影响。此外，这种电池技术的寿命非常低[2]。这就是为什么超级电容器与电池的关联可以解决问题的原因。本文所介绍的工作进一步采取了进一步的一步，并提出了由超级电容器制成的电源的锂离子电池杂交，以驾驶全电动车辆。提出了一个尺寸过程来定义混合源维度，并确认重量和成本方面的杂交益处。频率解耦策略[2]用于管理超级电容器 - 电池混合源。
ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637754 doi：Biorxiv Preprint
对相干超级嘈杂通道的量子参数估计
由量子噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入一个相干超级式通道中，超过两个路径在嘈杂的单位上跨越探测器，并由控制量子驱动。对探针控制量子对的关节状态上的超塑通道进行的转换实现进行了表征。然后对超座通道进行特定分析，以分析嘈杂单一的相位估计的基本计量学任务，并由Fisher信息，经典或Quanth评估。与常规估计技术进行了比较，并通过最近研究了具有无限因果关系的量子切换通道，该通道最近研究了相似的相位估计任务。在此处的分析中，第一个重要的观察结果是，尽管它从未直接与估计的单一估计的单一相互作用，但可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与单一相互作用的探针Qubit。此属性也带有开关通道，但不可访问的技术无法访问。在一般条件下，此处表征了控制量子标筒的最佳测量。第二个重要的观察结果是，噪声在将控制矩偶联到单位的耦合中起着至关重要的作用，并且即使使用完全去极化的噪声，控制量矩形在非常强的噪声下仍可以进行相位估计的操作，而常规估计和切换通道在这些条件下也不正常。结果扩展了对相干控制通道的能力的分析，该通道代表可利用量子信号和信息处理的新设备。
nvidia connectx-8超级用户手册
nvidia®Bluefield®网络平台（DPU或Supernic）软件是由Bluefield BSP（董事会支持软件包）构建的，该软件包括操作系统和DOCA框架。Bluefield BSP包括加载和设置软件组件的其他必需品。BSP将官方的Bluefield操作系统（Ubuntu Reference Linux发行版）加载到Bluefield。DOCA是用于开发应用程序和基础架构服务的软件框架和SDK。DOCA包括运行时库； ARM的DOCA运行时堆栈支持用于存储，网络和安全性的各种加速度。因此，客户可以在Bluefield软件环境中无缝地运行任何基于Linux的应用程序。
适用于现代电动汽车应用的基于差分平坦度的电池/超级电容器混合源级联能量/电流控制
1 可再生能源研究中心（RERC），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国；burin.y@tfi.kmutnb.ac.th 2 泰法创新研究所（TFII），曼谷北国王科技大学，1518，Pracharat 1 Road，Bangsue，曼谷 10800，泰国 3 曼谷北国王科技大学技术教育学院电气工程教师培训系（TE），曼谷 10800，泰国 4 南锡能源研究小组（GREEN），洛林大学，F-54000 南锡，法国； damien.guilbert@univ-lorraine.fr 5 皮特什蒂大学电子、通信和计算机学院，110040 皮特什蒂，罗马尼亚 6 ICSI Energy，国家低温和同位素技术研究与发展研究所，240050 拉姆尼库瓦尔恰，罗马尼亚 * 通讯地址：phatiphat.t@fte.kmutnb.ac.th (PT); nicu.bizon@upit.ro (NB)
工程块共聚物材料用于构图超级...
涉及实体中资源竞争的情况可以由竞争性的多军强盗（CMAB）问题来建立，该问题与社会问题有关，例如最大化总成果并实现个人之间最公平的资源回音。在这些方面，量子状态的固有随机性和全局特性为获得最佳解决方案提供了理想的工具。基于先前对双臂案例中的CMAB问题的研究，本文介绍了找到极化 - 纠结的N-Photon状态所需的理论原则，这些原理可以优化总资源输出，同时确保玩家之间的平等。通过使用数值模拟来重现现实配置，并找到了克服玩家的极化测量系统之间潜在的未对准的最佳策略，将这些原理应用于两，三，四和五人情况。尽管此处未介绍N-玩家情况的一般公式，但提出了一般推导规则和验证算法。本报告以有限的概率资源来证明量子状态在集体决策中的潜在可用性，这可以作为迈向基于量子的资源分配系统的第一步。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。