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电化学储能材料和界面的红外纳米成像和纳米光谱
摘要 电化学界面对于储能装置的功能和性能至关重要。因此，开发表征这些界面的新方法以及电化学性能对于弥合现有知识空白和加速储能技术的发展至关重要。特别需要的是能够以非破坏性的方式表征表面或界面，并具有足够的分辨率来辨别单个结构和化学构件。为此，利用原子力显微镜平台内近场相互作用的亚衍射极限低能红外光学探针，例如伪外差纳米成像、光热纳米成像和纳米光谱以及纳米级傅里叶变换红外光谱，都是强大的新兴技术。它们能够以纳米分辨率进行非破坏性表面探测和成像。本综述概述了最近使用这些先进的红外近场探针表征可充电电池中的原位、原位和操作电极材料和电化学界面的努力。
2024 年值得关注的七大技术
基于蛋白质的疫苗和药物输送载体。“一年半前不可能实现的事情——现在你只需做到。”大部分进展归结于越来越庞大的数据集，这些数据集将蛋白质序列与结构联系起来。但深度学习的复杂方法，一种人工智能 (AI) 形式，也是必不可少的。“基于序列”的策略使用大型语言模型 (LLM)，为聊天机器人 ChatGPT 等工具提供动力（参见“ChatGPT？也许明年”）。通过将蛋白质序列视为由多肽“单词”组成的文档，这些算法可以辨别出现实世界蛋白质架构剧本背后的模式。“他们真的学习了隐藏的语法，”西班牙巴塞罗那分子生物学研究所的蛋白质生物化学家 Noelia Ferruz 说。2022 年，她的团队开发了
防止跑道碰撞 - SKYbrary
我不会用细节来烦你，特别是因为 CTAF 机场没有 ATC（这是 CTAF 的重点）。所以你们中的一些人可能想知道这到底是怎么回事（只要让管制员来收拾残局就行了！！）。但是，如果我们从遥远而高远的地方开始，你就可以开始辨别像这样的事件发生的可能性条件了。发生这种情况的国家的机场由联邦政府资助，由州一级建造，由议会一级运营。有时它们也受到联邦监管，但程度取决于机场是否“注册”。有可能有一个未注册的机场，联邦监管可以对其置之不理。因此涉及很多级别的政府（有时不涉及）。取决于你在政治光谱中的位置（即是否自由主义），这要么是
2025年1月新年快乐！
2025 年将是北湖教会变革的一年！我很高兴能提供我们正在寻找新牧师的最新进展。作为一个委员会，我们一直在虔诚地努力工作，以辨别上帝对北湖教会未来领导层的旨意。这包括寻求教会各方面的意见，以确定我们希望下一任高级牧师具备的品质。在新的一年里，我们是时候审查申请并进行面试以缩小候选人范围了。我们的目标仍然是找到一位能够用智慧、正直和对上帝圣言的坚定承诺来牧养我们的领袖。请与我们一起祈祷，祈求委员会有洞察力，为候选人提供指导，并祈求上帝之手在这一过程中显现。感谢您在我们教会生活中这一重要时刻的耐心和信任。我们将在进程继续进行时向您通报最新情况，欢迎您的祈祷和鼓励。
在加速数字化和人工智能驱动的世界中构建人类信任系统
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框2：泰国出口前景的结构性阻力和风险
对过去 20 年的数据进行分析发现，泰国出口部门的疲软源于国内因素。宏观数据显示，泰国出口部门在推动泰国经济增长方面发挥的作用较小，出口增长本身也在下降。泰国出口的平均增长率从 2001-2011 年的 12% 下降到 2012-2023 年的 2.2%。与此同时，泰国出口在全球市场的市场份额在 7 年期间（2015-2022 年）仅增加了 0.05 个百分点，与该地区其他国家相比，这是一个非常小的增长。恒定市场份额分析 (CMSA) 旨在辨别影响出口份额的因素，结果发现泰国出口面临的问题来自 (1) 出口全球市场需求下降（即产品效应为负）的商品，例如硬盘驱动器 (HDD)、纺织品和服装，占总出口的 7%
2D过渡金属二硫化物中的高阶谐波生成
在本文中，我们探讨了MOS 2和WS 2 2D单层的能力，可通过产生高阶谐波在Terahertz范围内产生辐射。这种现象是通过基于Monte Carlo方法的粒子集合随机模拟方法研究了电子载体种群对应用电场的非线性响应的结果。对电场振幅，外部温度和激发频率进行了研究，研究了产生的谐波信号的功率。此外，模拟工具的随机性使得可以从扩散状态的固有载流子速度波动带来的背景光谱噪声中辨别出纯粹的离散谐波信号，从而允许设置带宽阈值以进行谐波提取。发现，与低温下的IIII-V半导体相比，两个TMD都显示出相似的阈值带宽，而WS 2将是迄今为止MOS 2的更好选择，用于利用7次和第9次谐波。
使用机器检测有毒植物检测的审查...
全球技术学院，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度摘要：有毒植物对人类和动物的健康构成了重大威胁，从而导致各种不良反应，从轻度不适到严重毒性。早期鉴定这些有害植物对于防止意外摄入和最大程度地降低相关风险至关重要。该项目着重于使用机器学习技术来开发有效的系统，以检测有毒植物。提出的解决方案利用了一个综合数据集，其中包括各种植物物种的图像，分为有毒和非毒性类别。卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，使模型可以识别指示有毒植物特征的微妙视觉模式。转移学习是使用预训练的模型应用的，从而增强了系统概括和适应多种植物物种的能力。关键字：检测，识别植物，叶子图案，有毒植物分类。
通过传输实现多模态 CT 图像超分辨率 - NSF-PAR
多模态 CT 扫描，包括非造影 CT、CT 灌注和 CT 血管造影，广泛用于急性中风诊断和治疗计划。虽然每种成像模式在脑横截面特征可视化方面都有其优势，但不同模式的图像分辨率不同，这妨碍了放射科医生辨别一致但细微的可疑发现的能力。此外，更高的图像质量需要更高的辐射剂量，从而增加白内障形成和癌症诱发等健康风险。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的方法 Transfer-GAN，该方法利用生成对抗网络和迁移学习来提高多模态 CT 图像分辨率并降低必要的辐射暴露。通过大量实验，我们证明，与不学习先验知识的训练相比，从多模态 CT 进行的迁移学习提供了显着的可视化和数量增强。