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铁电畴壁的第三维度
波纹现象和曲率效应可提高稳定性并产生各向异性，以及增强的机械、光学和电子响应。双层石墨烯中的霍尔效应[1]和 MoS 2 中形成的人造原子晶体[2]就是很好的例子，它们表明电导率与偏离完美平坦结构之间存在很强的相关性。最近，铁电畴壁作为一种全新类型的二维系统出现，其形貌和电响应之间具有特别强的相关性。[3–6] 畴壁表现出 1-10 Å 数量级的有限厚度，因此通常被称为准二维系统。除了有限的厚度和与波纹二维材料类似之外，这些壁并不是严格意义上的二维，因为它们不会形成完全平坦的结构。弯曲和曲率自然发生，以尽量减少静电杂散场，确保机械兼容性，或由于导致畴壁粗糙的点缺陷。[7–10] 重要的是，相对于主体材料电极化的任何方向变化都会直接导致电荷状态的改变，从而导致局部载流子
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
我历代志（IT领域）
学生................................................................................................................................................. 57
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
供应链管理域（SCM）
•开发和维护业务流程模型，业务交易模型，语义和内容的语法中性方式，以满足供应链和电子过程框架内的贸易和行业社区的要求。The supply chain and e-procurement covers the Purchasing, Material Management and Product development areas • approve based on the syntax neutral business transactions the corresponding UN/CEFACT syntax solutions provided by the UN/CEFACT Methodology and Technology group • encourage the active participation in SCM of interested user communities in Industry, Trade and Procurement, in accordance with UN/CEFACT membership criteria • maintain close relations with other UN/CEFACT groups as appropriate •促进和支持UN/CEFACT
S32E2推进域控制器（PDC）
NXP S32E2推进域控制器概念平台的证明是一个ECU中的集成解决方案。该解决方案证明了S32E2的集成能力，同时持有系统管理器，处理器在循环（PIL），安全管理器，AWS IoT，电池管理系统（BMS），通过模拟扩展（AE）模拟（AE）模拟，CAN WATEWAWAY，BOTEWAWAY，BOOT LOACHLOADER，启动量，固件（FOTA）和EL2M Applications的电动机控制。由于功能强大的ARM®Cortex® -R52核，丰富的柔性外围设备和精心设计的隔离/虚拟化，各种应用都可以很好地发挥作用而无需干扰。此解决方案为客户提供了多功能系统，外围用法和有用库中的技术细节。用户指南详细阐述了从头开始构建所有应用程序。
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1。候选人应通过至少三个主题，包括物理学，化学，数学，生物学和农业/农业间作为核心课程的资格考试（第12个标准）。2。候选人出现在与第12个标准中S（He）通过的主题中的候选人不会被视为咨询 /入学，并且会被拒绝。3。候选人必须根据申请 /注册表格中的选择，仅在考试中尝试这些受试者（至少3个受试者）。因此，他们必须非常谨慎地行使对象的选择。尝试与申请表中给出的选择不同的主题将邀请取消咨询 /入学过程的资格。4。许多承认大学都有特殊条件（例如年龄上限，特定计划的强制性主题资格，特定性别的偏好等）根据各自的大学法规进行入学。在填写CUET（ICAR-UG）的在线申请表之前，候选人有责任询问其兴趣的特殊条件。5。有关与资格/资格标准有关的更多详细信息，请参阅Cuet（ICAR-UG）的信息公告2025。
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50％的标记23研究生B.A. L.L.B. （hons。） 一般能力测试10+2高级50％的标记23研究生B.A.L.L.B.（hons。）一般能力测试10+2高级