ELKONITE ® 1W3 和 3W3 合金通常用于闪光和对接焊模具镶件,此类模具需要更高的电导性和热导性,并且需要一定程度的延展性。这些材料还用于点焊(作为圆角面电极)低导电性黑色金属,例如不锈钢。ELKONITE ® 5W3 和 TC5 合金通常用于焊接压力不太大的轻型凸焊模具。ELKONITE ® 10W3 合金用于大多数闪光和对接焊模具中的电极和模具镶件以及焊接压力适中的凸焊模具。它还用于轻型电镦锻、电锻模具和缝焊机衬套镶件。ELKONITE ® 30W3 和 TC10 合金适用于压力相对较高的体积凸焊模具。有色金属和低碳钢的电镦锻通常通过使用 ELKONITE ® 材料作为模具面层来完成。大直径线材和棒材的交叉丝焊接是使用 ELKONITE ® 材料完成的。ELKONITE ® 3W53 和 10W53 是可热处理的 ELKONITE ® 材料等级,以完全热处理的状态供应。如果将银钎焊到模具背衬上,则应在钎焊后对此类 ELKONITE ® 材料进行热处理。这些较硬的等级主要用于温度和压力相对较高的电锻和电镦锻模具。
全固态电池被认为是锂离子电池最有前途的竞争对手之一。固体电解质的两个广为人知的性能指标是离子电导率和稳定性。本文发现,通过硫化物基固体电解质中氯取代的协同效应,可以改善这两者。具体来说,通过增加对机械收缩引起的电压稳定性增强的敏感性,氯取代的硫化物固体电解质可以更好地抑制由本体分解和电极界面反应引起的不稳定性。因此,一些富氯锂银锑矿的稳定窗口可以系统地高于一些其他缺氯或无氯电解质,尤其是在实施机械收缩电池组装和测试条件下。因此,使用这些富含氯的锂银锗矿,无需额外涂层,就可展示 4 V 至 5 V 级正极与锂金属负极配对的固态电池系统。此外,由于氯组分会调节低电压下锂银锗矿的稳定性和不稳定性,因此我们可以设计具有不同锂金属稳定性层次的多层配置,以展示固态电池在相对高电流密度下的稳定循环。研究发现,电解质中适中的氯组分最能抑制作为中心电解质层的锂枝晶渗透,除了两个众所周知的稳定性和离子电导率指标外,还强调了略微增加的“不稳定性”是这里相关的隐藏性能指标。了解硫化物电解质中的氯取代效应为全固态电池提供了重要的设计原则。
未来战略性 X 射线天文学任务(如 AXIS [ 1 ])建议将大收集面积反射镜与大型、快速、宽视场成像仪相结合。高帧速率对于最大限度地减少点源的堆积影响以及减轻粒子背景对微弱弥散气体研究的影响至关重要。同时,还必须保持低噪音和出色的软 X 射线能量响应以满足关键的科学目标。除了所需的帧速率外,最先进的 CCD 几乎能够提供此类任务的所有关键性能指标。大型探测器的快速帧速率可带来非常高的有效像素速率。我们斯坦福大学的团队正在与麻省理工学院 (MIT) 和麻省理工学院林肯实验室 (MIT-LL) 合作,通过多管齐下的方法解决这一技术差距。为了实现更高的帧速率,我们正在努力提高单个输出的读出速度和每个 CCD 可以并行运行的输出数量。图 1 显示了适用于 AXIS 焦平面的可能 CCD 模块概念。单个输出的速度提高源于 CCD 输出级优化、通过使用专用 ASIC 减少寄生输出负载以及对视频波形使用数字信号处理。读出 ASIC 还允许我们以较小的占用空间和适中的功耗并行操作多个输出。我们还在研究 MIT-LL 制造的一种新型探测器技术,即单电子灵敏读出(以下简称 SiSeRO),虽然它还不能达到单电子噪声性能,但为实现极低噪声、高速 X 射线探测器提供了一条有希望的途径。
病理性脑外观可能非常多样化,以至于只能理解为异常,这些异常由其与正常的偏差而不是任何特定的病理特征集来定义。在医学成像中最困难的任务之一中,检测此类异常需要正常脑模型,该模型将紧凑性与表征其结构组织的复杂、长程相互作用的表达性相结合。这些要求是 Transformer 比其他当前候选架构更有潜力满足的,但它们的应用受到对数据和计算资源的需求的限制。在这里,我们将矢量量化变分自动编码器的潜在表示与一组自回归 Transformer 相结合,以实现无监督异常检测和分割,这些异常由与健康脑成像数据的偏差定义,在相对适中的数据范围内以较低的计算成本实现。我们在一系列涉及合成和真实病理病变的 2D 和 3D 数据的实验中将我们的方法与当前最先进的方法进行了比较。在真实病变中,我们利用来自英国生物库的 15,000 名放射学正常参与者训练我们的模型,并在四种不同的脑 MR 数据集上评估其性能,这些数据集包括小血管疾病、脱髓鞘病变和肿瘤。我们展示了卓越的异常检测性能,无论是图像方面还是像素/体素方面,都无需后处理即可实现。这些结果引起了人们对 transformers 在这项最具挑战性的成像任务中的潜力的关注。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
美观且坚固地安装在建筑物上。在澳大利亚,这通常意味着屋顶;在远离赤道的国家,也可以使用垂直表面。 的位置应避免在一天刚开始或快结束时遮光。 尽可能面向赤道方向安装。 具有适当的额定功率,这样系统可以在当地太阳能条件下产生合理比例的居住者电力需求,而不会太大而将其大部分输出输出到电网。 每串具有理想的模块数量。这个数字取决于所使用的光伏模块和当地天气条件,因此将取决于每个安装。 串中的所有模块都朝向完全相同的方向和倾斜度。如果要将安装在建筑物上的系统拆分到多个屋顶部分,则这些部分必须具有相同的几何形状,或者每个部分必须有一个单独的串,需要一个新的逆变器或具有多个输入的逆变器。 拥有可靠的逆变器,功率等级适当。功率较高的逆变器允许将来添加更多 PV 模块,而功率较低的逆变器可能更具成本效益。使用容量低于已安装模块铭牌额定值的逆变器是合理的。虽然“尺寸过小”的逆变器在太阳辐照度非常高时会导致一些输出被丢弃,但这通常可以通过在太阳辐照度适中的情况下更高效的运行来补偿,这种情况更常见。 以良好的通风方式连接到建筑物上,以实现自然冷却。 的位置应允许安全进入以进行维护、检查和清洁(如有必要)。 的安装方式完全符合澳大利亚标准 AS/NZS 5033。
• 标记:标记可以是单词或单词的一部分。它是 LLM 处理的最小文本单位。• 单词:构成我们在语言中理解的单词的字符集合。• LLMS 使用标记,而不是单词。将生成式 AI 视为“预测下一个单词”并不是理解正在发生的事情的准确方法,并且可能会导致混淆。生成式 AI 工具不会以任何人类的方式“理解”它们给您的答案。关键点:LLM 基于标记来计数和处理输入,这意味着它们解释和生成文本的能力受到标记限制,从而影响其输出的长度和细节。当问题在模型中运行时,它们本质上会为您提供最可能或“最适合”的答案,并带有一些随机因素、护栏和其他调整。AI 专家 Emily Bender 将这些工具称为“合成文本挤压机”,我发现这是一个有用的类比。温度 AI 模型中的温度设置会影响其响应的随机性。较低的温度会产生更可预测和保守的输出,而较高的温度则会激发创造力,产生更加多样化、有时甚至出乎意料的结果。对于法律应用而言,适中的温度通常会在可靠性和有见地的响应之间取得平衡。温度的效用有限,最好使用提示来实现您想要的结果。提示提示是精心设计输入以让 AI 生成所需输出的艺术。有效的提示清晰、具体,并提供指导 AI 生成相关和准确信息的背景。在法律工作中,提示的范围可以从要求提供判例法摘要到起草特定的法律论据。
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此,我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法,其中涉及碘转位(方案 1D)。值得注意的是,我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应(表 1)。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂(如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 )的反应。在碳酸钠存在下,在异丙醇中,在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ,产率为 50%(表 1,条目 5),而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环,产率为 60%(表 1,条目 3)。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率,未检测到副产物或聚合反应。然而,在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解,这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是,重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
Axa香港和澳门(“ AXA”)致力于成为反对气候变化的驱动力,并利用其在气候风险评估方面的专业知识,以支持企业解决相关风险并建立可持续的未来。今天,我们很高兴地宣布推出市场优先的“热浪参数保险”,该产品旨在为夏季在户外工作的户外从业人员提供增强的保护。在过去三十年中的气候数据绘制了可见的图片 - 从1994年到2023年,香港的年平均温度每十年的统计学上升为0.30°C。这种令人震惊和持续的显着崛起对某些职业(例如建筑工人,物业管理人员)以及公用事业和运输部门的从业人员构成了更高的风险,他们在极端热量事件中通常会暴露于户外情况。认识到这种紧迫的需求,Axa带头引入了“ Heatwave参数保险”,为预防热压力和保护受影响的从业者提供了灵活和方便的好处。天气参数保险机制很容易且直接,每人适中的溢价为HKD19.9。被保险人有资格获得等效价值的HKD100的支出或“反热量套件”,当温度在8月至10月期间连续三天超过36.0°C 2时。AXA将在满足预定的扳机时不断监视温度水平,并主动为客户提供信息和补偿。要确保一个简单便捷的过程,被保险人不需要证明损害或损失,也不需要申请额外的索赔或提交索赔表和支持文件以获得支出。
为什么这一点很重要?为了证明量子霸权,我们最终要证明 Pr(S) 和 Pr(Scl) 之间存在可测量的差异。这是基于这样一个事实:量子电路的状态空间大小是 n 的指数,因此即使对于适中的 n = 50 个量子比特(大约是 Google 实验中使用的数字),状态 |ψ⟩ 也由 250≈1015 个复数描述。因此,在经典计算机上完美模拟量子电路是一个棘手的问题,因此我们假设经典算法具有关于 n 的多项式资源,而不是关于 n 的指数资源。换句话说,从经典计算机获得的样本 Scl 是从实际量子电路的近似值中提取的,当我们增加量子比特的数量时,该近似值不会适当扩展。那么,直观地看,我们可能会认为从经典算法获得的位串与从实际量子电路获得的位串在某种程度上“不同”,因为我们只能粗略地近似电路以获得这些位串。量化这种差异的一个合理方法如下:我们首先问,“如果我对电路的输出状态 | ψ ⟩ 有一个完美的表示,那么我获得样本 S cl 的可能性有多大?”这个概率可以通过计算 | x cl ⟩ 和 | ψ ⟩ 的内积来找到,其中 | ψ ⟩ 表示“完美”的输出状态(即,从完美、无错误的量子计算机的实验实现中获得的输出状态)。然后,我们可以将 Pr(S cl) 与获得量子计算机 Pr(S) 生成的集合 S 的概率进行比较。如果我们为经典算法提供更多资源和/或增加量子电路中的错误率(因此我们的输出状态 | ψ ⟩ 不是“完美”),我们应该看到这些概率相互收敛,因此 Pr( S ) ≈ Pr( S cl )。
将近十亿人受到全球精神疾病和滥用药物的影响。在许多发达国家中,Men-allaish疾病的疾病负担最高(James等,2018),比其他健康状况更为普遍,影响力和昂贵,并且是整体健康的核心组成部分。美国疾病的总成本估计为2.5万亿美元(Trautmann等,2016),全球抗抑郁市场的价值超过135亿美元(Brandessence Market Research Company Pvt Ltd,2019年),估计健康部门的价值将超过4.5亿美元(全球元素级,2019年)。尽管有记录的精神药物药物治疗率提高,但精神疾病的患病率并没有降低,某些人群(例如Young)可能会增加(Twenge等,2019)。有迹象表明,2019年冠状病毒病(Covid-19)大流行期间的精神疾病率有所提高(Armitage,2021; Inkster等,2020; Mahase,2021)。的证据表明,领先药物的功效(Cipriani等,2018; Lewis等,2019)和心理干预措施(Flint等,2015)是适中的,并且有改善的耐受性的范围(Massabki和Abi-Jaude,2021年)和(Clark,2011年)。大多数心理健康干预措施是反应的。有效的预防性干预将是巨大的价值(Patton等,2016)。相关的是,早期生命创伤(Varese等,2012)和精神疾病(Copeland等,2009)是对未来发病率的可靠预测指标。在精神卫生保健和研究的生物学和心理臂之间存在分裂的遗产。生物医学精神病学创新的著名倡议是研究领域标准(RDOC)(Insel and Cuthbert,2015年)。RDOC的主要原则是,由于诊断标准是临床上权力的产物,因此经诊断相关的病理机制和治疗靶标可能是