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基于完全SP2杂交的石墨聚合物
摘要：维度在有机半导体的电荷传输特性中起重要作用。尽管三维半导体（例如Si）在无机材料中很常见，但在三维有机聚合物中赋予了电导率，这是有挑战性的。现在，使用无催化剂的Diels-Alder Cycloadition聚合合成了三维P-偶联的多孔有机聚合物（3D P-POP），然后提出了酸促进的芳香化。具有801 m 2 g 1的表面积，在整个碳主链中完全结合，在用I 2蒸气处理后的6（2）10 4 SCM 1的电导率为6（2）10 4 SCM 1，3D P-POP是新型永久性多孔3D 3D有机半导体的首位成员。P孔有机聚合物（POP）由于其永久性孔隙度，可调孔径，结构模块化，大表面积和高理化稳定性，因此引起了人们的注意。In partic- ular, POPs [1] with extended p -electron conjugation are attractive for their desirable properties in high electron mobility and electrical conductivities, allowing for low-cost and lightweight organic semiconductor applications such as light-emitting diodes, solar cells, field-effect transistors, organic lasers, battery electrodes, and photocatalysis.[2]迄今为止，已经有许多二维（2D）P-共轭流行音乐，例如用于太阳能电池应用的基于噻吩的CMP [3]和I 2掺杂的JUC-Z2 [4]，用于电化学离子传感，以及对2D POROFE for PhotemoConductors sppped sppped sppped spppations secting secting secting secting secting s extrochemical离子传感。[5]通过创建具有相似电导率但较高表面积和较低密度的3D聚合物来增加电荷传输的维度，这可能对许多应用（例如催化和气体传感）有益。[6]的确，3D POP的骨干通常合并SP 3碳中心，[7]破坏了P -Conju-
基于薄膜粉红色粉红色的葡萄球菌/氟化物一维光子晶体
图6。（a）由DY3+离子和无bragg镜子的单个DY3+掺杂的活性层（参考）激活的微腔的光致发光光谱。插图：激发激光的光谱。（b）与没有bragg镜的参考样品相比，微腔的发光强度的入射角依赖性。
量子力学中一维时间分数阶薛定谔问题的解析研究
本研究对量子力学中出现的一维时间分数阶非线性薛定谔方程进行了分析研究。在本研究中，我们建立了 Sumudu 变换残差幂级数法 (ST-RPSM) 的思想，以生成具有分数阶导数的非线性薛定谔模型的数值解。提出的思想是 Sumudu 变换 (ST) 和残差幂级数法 (RPSM) 的组合。分数阶导数取自 Caputo 意义。所提出的技术是独一无二的，因为它不需要任何假设或变量约束。ST-RPSM 通过一系列连续迭代获得其结果，并且得到的形式快速收敛到精确解。通过 ST-RPSM 获得的结果表明，该方案对于非线性分数阶模型是真实、有效和简单的。使用 Mathematica 软件以不同的分数阶级别显示一些图形结构。
人工智能维度永恒性的视角：社会法律和政治演进对企业家伦理的挑战模型
Abhivardhan 印度人工智能与法律协会 印度阿拉哈巴德 电子邮件：abhivardhan@isail.in 摘要 — 人工智能就其存在性而言是一项颠覆性技术，在全球资本主义和创新时代具有特殊意义。尽管对人工智能的法律人格性质的评估存在分歧，但人工智能在可辨别的观察中具有一种特殊的属性特征，即维度永久性。对法律拟人化存在单一真理的方法，这决定了法人格的图式和分析发展：从承认到实用主义。人工智能的存在性和系统性所带来的颠覆与重新审视和改善创业和创新伦理的挑战有关，也与人工智能法律人格的多样化和具体化有关。本文提出了对人工智能实体模型的理论理解，并提出了关于人工智能维度永恒性概念的分析命题。本文提出了维度永恒性理论的命题及其与人工智能功利主义方法的适用联系，并对科技公司和数据驱动型政府的全球创业伦理方法进行了相关分析，以改变以人为中心的网络空间生态系统的数据参与、假名化和体验循环。本文还对法律人类中心主义进行了法理分析，以理解和激发培养法律经验和对人工智能作为法人格的远见的必要性，并对消费者体验和算法警务采用的一些以数据为中心的人工智能方法进行了示范性回顾。本文得出的结论集中在这样一个论点上：维度永恒性可以作为一种法律和本体论伦理来改善企业家道德，并倾向于在全球化网络空间中采用可培养和自然主义的人工智能方法。
优化聚对苯二甲酸乙二醇甘氨酸抗抗弯曲强度和尺寸精度的融合沉积建模参数
摘要融合沉积建模（FDM）是一种增材制造（AM），由于其在设计，有效使用材料和负担得起的成本方面，它引起了研究人员和行业的浓厚兴趣。在本文中，主要目的是研究FDM过程参数对挠曲性能的影响以及由聚对苯二甲酸乙二醇乙二醇（PETG）材料制成的最终部分的准确性，由于其强度和易用性，该材料广泛用于3D打印。采用了基于盒子– Behnken设计的响应表面方法（RSM）方法，其中包含三个关键过程参数：填充线距离，壁线计数和构建板温度。对数据的分析表明，所有三个参数都影响了印刷部分的固有特征，包括印刷部分的机械和尺寸特征。构建板温度被确定为最重要的参数，占印刷样品弯曲强度变化的53％，在样品的尺寸准确性方面偏离39.7％，如方差分析（ANOVA）所示。模型的预测值与相应的实验结果之间的比较表明，开发模型的适用性很高。在这项研究中观察到的最大百分比误差为3.4％，维度准确性为7.5％，建立了优化技术的功效。这些结果对于理解过程参数对材料响应的影响很有意义，并提供了一种系统的方法来开发具有改进的机械特性和几何维度的结构增强的PETG部分。
基于二维铁电半导体极化切换的高线性和对称突触记忆晶体管
基于人工突触的受脑启发的神经形态计算硬件为执行计算任务提供了有效的解决方案。然而，已报道的人工突触中突触权重更新的非线性和不对称性阻碍了神经网络实现高精度。在此，这项工作开发了一种基于 α -In 2 Se 3 二维 (2D) 铁电半导体 (FES) 中的极化切换的突触记忆晶体管，用于神经形态计算。α -In 2 Se 3 记忆晶体管利用记忆晶体管配置和 FES 通道中电配置极化状态的优势，表现出出色的突触特性，包括近乎理想的线性度和对称性以及大量可编程电导状态。因此，α -In 2 Se 3 记忆晶体管型突触在模拟人工神经网络中的数字模式识别任务中达到了 97.76% 的高精度。这项工作为在先进的神经形态电子学中使用多端 FES 记忆晶体管开辟了新的机遇。
通过二维刺激的拉曼绝热通道在空间上强烈限制了原子激发
摘要：我们考虑一种通过二维刺激的拉曼绝热通道（2D搅拌）过程的亚波长超定位和原子质波的图案的方法。最初在其地面上制备的原子与Doughnut形的光学涡流泵束相互作用，而波动波则在空间中具有恒定（顶帽）强度曲线的激光束。梁以违反直觉的时间序列发送，其中stokes脉冲在泵脉冲之前。与行动波和涡流束相互作用的原子通过2D搅拌将其转移到最终状态，而位于涡流束核心的原子保持在初始状态，从而在基态原子的空间分布中形成了一个超鼻纳米尺度原子位。通过数值模拟，我们表明，2D搅拌方法的表现优于建立的相干种群捕获的方法，从而产生了原子激发的更强限制。Gross-Pitaevskii方程的数值模拟表明，使用这种方法可以在被困的Bose-Einstein冷凝物（BEC）中创建2D明亮和深色的孤子结构。该方法允许人们避免由常规方法固有的衍射极限设置的限制，以形成局部孤子，并完全控制纳米分辨率缺陷的位置和大小。
三维体外培养系统在针对癌症干细胞的抗癌药物研发中的应用
摘要：肿瘤是全球最常见的死亡原因之一。欧洲每年新增 370 万例肿瘤病例，超过 190 万患者死亡（WHO 数据）。大多数研究领域都致力于开发新的治疗策略，以有效消除肿瘤、防止其缓解并避免或减少治疗的副作用。过去，通常使用经典的 2D 细胞培养或免疫缺陷动物模型来培养和在人类癌细胞系上测试药物。如今，人们对三维 (3D) 细胞培养的兴趣日益浓厚，这种方法与平面培养细胞有显著不同，既考虑了基因表达，也考虑了细胞间相互作用。各种证据表明，高致瘤性可能取决于小细胞群的出现，据指出，这是转移和复发的原因。这个群体被称为癌症干细胞 (CSC)，暗示与正常干细胞有很多相似之处。CSC 是化疗失败以及多药耐药 (MDR) 的主要原因。 CSC 还可以通过细胞因子网络与炎症系统的巨噬细胞等其他细胞相互作用。3D 培养的一大优势是可以分离和研究被其环境包围的 CSC 群体。本文旨在总结已知的 3D 细胞培养，特别是在 CSC 研究领域，因为肿瘤环境对干细胞标志物表达及其发育非常重要。
顺序非线性编码：一种低维回归算法，用于基于EEG的驱动疲劳检测
摘要。对现实世界数据的回归分析并不总是一件容易的任务，尤其是当输入向量以非常低的维空间呈现时。基于EEG的疲劳检测涉及低维问题，并且在降低致命事故的风险中起着重要作用。我们提出了一种内核投影追踪回归算法，该算法是一种针对低维问题（例如疲劳检测）量身定制的两步非线性。以这种方式，可以从两个不同的角度研究数据非线性：通过将数据转换为高维中间空间，然后将其样条估计应用于允许数据层次展开的输出变量。种子VIS数据库的实验结果说明了大脑的时间和后区域的平均RMSE值分别为0.1080％和0.1054％。我们的方法是通过对帕金森氏病预测进行的一些实验来验证的，这进一步证明了我们方法的效率。本文提出了一种新型回归算法，以解决高度复杂的低维数据的编码问题，该问题通常在生物神经学预测任务中遇到，例如基于EEG的驱动疲劳检测。
用硼，柠檬酸和热处理的修饰萨马玛（Anthocephallus Macrophyllus）木材的尺寸稳定性和润湿性
这项研究旨在解决木材中硼防腐剂的浸出现象。随后的研究重点是两阶段浸渍过程后木材的尺寸稳定性和润湿性。Samama（大叶叶藻）木材被硼（硼酸，硼砂和两者的组合）浸渍在7 atm的压力4小时，持续4个小时，每个防腐剂的浓度均设置为5％。在60°C下干燥直至达到15％的水分含量，下一步涉及在相同的压力和持续时间下用柠檬酸（5％浓度）浸渍的第二阶段。最后一步包括在80°C和160°C下进行热处理4小时。研究结果表明，硼和柠檬酸增强了萨马玛木材的尺寸稳定。最佳尺寸稳定处理结合了硼酸，硼砂，柠檬酸和在160°C的热处理。这项研究证实，无论是否与硼一起使用，柠檬酸都可以改善萨玛玛木材的尺寸稳定化。与没有柠檬酸和加热的治疗相比，两阶段的浸渍可将硼浸出最多减少30％。研究还建议所有治疗均表现出良好的精加工特性。