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具有吸合稳压输出的 3D 打印热释电铌酸锂高压源
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沉积盆地中的热耗竭及其对CO2羽流（CPG）系统的设计和电力输出的影响
对电子设备的小型化的追求是工业4.0的骨干之一，纳米材料是能够解决这些复杂技术挑战的设想解决方案。经过合成和处理时，纳米材料必须能够保持原始的最初设计特性，但有时，这可能会触发降解机制，从而通过破坏其初始形态或机械和电性能来损害其应用。使用等离子体，离子植入和高温在处理条件下降解纳米材料在文献中很大程度上是最新的。在此处调查并报告了单晶Cu纳米线的降解时，在暴露于具有残留活性O的血浆环境中。表明，即使在低反应性等离子体条件下，单晶Cu纳米线也可能通过蒸气 - 固体 - 固体成核和生长机制降解。
研究论文考虑风电和光伏预测输出的可再生能源系统日前经济调度
为缓解全球气候变暖与能源危机问题，各国都在大力发展可再生能源技术，风能、水电、光伏等大规模可再生能源的接入对系统运行调度和经济调度影响巨大。本文提出一种以风电、光伏发电为主要能源来源的风电-光伏-光热-水电系统经济调度方法。采用长短期记忆（LSTM）神经网络对风电和光伏功率进行预测，并利用拉丁超立方抽样（LHS）方法和同步缩减算法得到10个典型的风电和光伏功率场景。建立风电-光伏-光热-水电-电池日前经济调度模型，并考虑相关约束条件。利用光热、水电站、电池和可转移负荷作为灵活资源，提高风电和光伏发电的渗透率。最后通过3个案例验证了所提模型的可行性。结果表明：（1）LSTM神经网络可以很好地预测风电和光伏发电的输出功率，且均方根误差（RMSE）较小；（2）在可再生能源电力系统中引入可转移负荷和CSP电站可以有效降低风电和光伏发电的波动率和限电率。
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
补充材料ISKILLS - 使用AI查找，分析...
根据大学的出版物和作者身份指南（https://researchsupport.admin.ox.ac.ac.uk/governance/governance/integrity/pbullication一下），AI工具和LLM并不能满足将其列为作者或研究输出的合着者的标准，因为他们无法对内容负责和整合该成果的责任。因此，将任何AI或LLM（例如ChatGpt）作为研究输出的作者或合着者是不可接受的。
朝着基础模型中的开放框架
7多模式系统不仅包含LLM。例如，诸如Midjourney，稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的，但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景，包括用于输入和输出的不同模态（文本到图像，图像到文本），多模式输入（文本和图像）的处理或多模式输出的生成。因此，FMS的细粒分类法可能是有用的，以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
MacIntyre DNA访问操作协议 - 2024年4月4日
现有的连接方将通过减少优先顺序的输出来减少使用DNA服务1的使用，以在DNA完整时将DNA保持在其技术信封内（上面的第5项）（在上面的第5项中）（无DNA传输电路都没有服务）。首先在优先顺序中的现有连接方将是最后一个要减少输出的指示，并且现有的连接方在优先顺序中最后是第一个被指示以减少输出的。在此DNA访问操作协议之日起，优先顺序如下：