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最重要的是,我要感谢 Laurent Bougrain,我的主管、我的同事、我近六年来的异国跋涉伙伴,首先是他给了我机会从事我所关心的课题,但高于一切。这一切都归功于在日常工作中为我提供了极大的主动性自由。感谢您招募我参加辅导项目,感谢您为我提供自愿实习机会,没有它整个论文就不会完成!感谢您为我提供研究实习机会,让我继续冒险!感谢你们对我如此珍视的这个论文项目的信任和支持,我们对此进行了热烈的辩护,甚至还设立了实验室助理们至今还记得的“开箱即用”的资助。我不会忘记您在教我研究的所有方面时表现出的耐心,包括与科学方面有关的方面以及与实验室的政治和管理有关的方面!花了多少时间讨论新协议、新假设、简单想法,而今天,对于大多数人来说,这些想法已经实现了!感谢您对我的信任,每次我到您的办公室见您时都会说“劳伦特,我有一个新想法!”。你本可以约束我,叫我停下来(尤其是在写作期前几个月),但不,你总是知道如何保持正确的措施来引导我溢出的能量!这个
constantinos君士坦丁字,MSC 1,Laura KM Han,PhD 2-4,Clara Arsoza,PhD 5,6,Linda Antonucci,Phd 7,8,Celso Arango,MD,MD,PhD 5,6,Rosa Ayesa-Ariola,Phd 9,6,Nerisa Banaj,Phd 10,Alsy bellon,PHD 9,6 ,13,杰森·布鲁格曼(Jason Bruggemann),博士14-17,MD 18,Oleg Bykhovski 19,20,MD 16,21,17,Stanley Catts,MBBS 22,Young-Chul Chul Chung,MD,MD 23-25 ,博士5,6, Gary Donohoe, PhD 27 , Stefan Du Plessis, PhD 28 , Jesse Edmond 29 , Stefan Ehrlich, MD, PhD 30 , Robin Emsley, MBChB, DSc 28 , Lisa T Eyler, PhD 31,32 , Paola Fuentes-Claramonte, PhD 33,6 , Foivos Georgiadis 34 , Melissa Green, PhD 16,17 , Amalia Guerrero-Pedraza, MD 35,33 , Minji Ha, MSc 36 , Tim Hahn, PhD 37 , Frans A Henskens, PhD 38,39 , Laurena Holleran, PhD 27 , Stephanie Homan, PhD 40,41 , Philipp Homan, MD, PhD 40 , Neda Jahanshad, PhD 42 , Joost Janssen, PhD 5,6 , Ellen Ji, PhD 40 ,Stefan Kaiser,MD 34,Vasily Kaleda 44,Minah Kim,MD 45,46,Woo-Sung Kim 23,25,Matthias Kirschner,MD 33,Peter Kochunov,Peter Kochunov,Peter Kochunov,PhD 47 ,49,Patricia Mitchie,博士50,51,Stijn Michielse,PhD 52,David Mothersill,PhD 53,27,Bryan Mowry,MD 54,55,VíctorOrtiz-Garcíadela fo oz 9,6,Christos Pantelis,Christos Pantelis,M.D56,57,Perio Perdio perd phd ra,Phd phd, Edith Pomarol-Clotet, MD, PhD 33.6 , Adrian Preda, MD 58 , Yann Quidé, PhD 16.17 , Paul E Rasser, MSc 59.51 , Kelly Rootes-Murdy, MSc 29 , Raymond Salvador, PhD 33.6 , Marina Sangiuliano, MD 11 , Salvador Sarró, MD, PhD 33.4 , Ulrich Schall, MD, PhD 59.51 , André Schmidt, PhD 12 , Rodney J Scott, PhD 60 , Pierluigi Selvaggi, MD 61.62 , Kang Sim, MD 63.64 , Antonin Skoch MD, PhD 65.66 , Gianfranco Spalletta, MD, PhD 10.67 , Filip Spaniel, MD, PhD 65.68 , Sophia I. Thomopoulos, BA 69 , David Tomecek,MSC 65,70,Alexander S Tomyshev,MSC 44,Diana Tordesillas-Gutiérrez,PhD 71,Therese Van Amelsvoort,MD,博士,JavierVázquez-Bourgon,MD,MD,MD,MD,MD 9,Phd 9,Phd 9,Daniela Vecchio,Daniela Vecchio,PHD 10,PHD 10,phd vo. ERT,博士学位72,16,17,Thomas Weickert,博士学位72,16,17,Paul M Thompson,Paul M Thompson,Phd 69,Lianne Schmaal,Lianne Schmaal,Phd 2,3,Theo GM Van Erp,Phd 58,76,Jessica Turner **
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集,第 512-515 页,2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集,第 1255-1268 页。ACL,2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据,第 5 卷7,第1号,第2052-4463页,2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊,第120卷,第30期,第e2305016120页,2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》,第 33 卷,第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.,2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果:ACL 2023》,第 1877-1901 页。 431–469。ACL,2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo:使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上,第 365–379 页。Springer,2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上,第 6244–6249 页。ACL,2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns,第 3 卷,第 4 期,第 100488 页,2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert:用于文本挖掘的材料领域语言模型
对您而言,该报告在于自然人生物多样性中心2024年博物馆探视委员会的调查结果。虽然风暴Ciarán参加了美丽的博物馆大楼,但我们与该国家生物多样性研究所的各种代表进行了开放讨论。我们必须认识Naturalis是一家受启发的研究所。员工非常热情。在这个时候,保护生物多样性的重要性越来越受到公民,政府和企业的认可,我们的天然委员会将广泛的物理收集,优秀的研究和受欢迎的博物馆视为获得和分发有关生物多样性知识的必不可少工具。Naturalis为加强国际生物多样性研究基础设施的许多举措非常适合。在访问日宣布,Naturalis将从第一次融资的设施中获得多年补贴。此消息是Naturalis在为享有声望的研究项目获得融资方面成功的特征。也可以满足我们的关心:如果这个雄心勃勃的研究所不会自身成功。天然融资中有三个结构性缺陷。部分是历史编织错误的结果。首先,Naturalis并未从第一笔资金流(OWB)的研究和教育获得结构性工资和价格调整。其次,Naturalis在结构上将获得收集管理的补贴过低。这导致积压在维护收藏品并削减了天然的开销。第三,第三,近年来,该研究所在获得科学项目的融资方面非常成功,而这些补贴几乎不能涵盖全部的间接费用。这使Naturalis的支持和执行服务的规模失去了平衡。这给支持功能带来压力。即使是博物馆的收入也被转移到研究与教育部门和收集部门。至关重要的是要在这些问题上找到结构解决方案。我们的委员会需要对此的教育,文化和科学部(OCW)的关注。我们想向即将离任的文化和媒体秘书,而且向OCW部长提供这份访问报告。因为天然不仅是额定的rijksmuseum,而且是重要性的研究机构。我们感谢Naturalis的管理层和雇员进行亲切的接待和坦率的对话。我们的委员会希望该访问报告将有助于为此特殊的Rijksmuseum做出战略选择。先生。ton Rombout,主席。2024年1月
我们立即采取行动,通过建立新的高级管理人员或领导者团队,为我们的儿童和社会关怀服务,并深入研究重点领域,以解决该地区的问题或进行改进呃要求的PL和ET AIL RESSO UR CESREQUIR EDIMME di at el ytorespondtothesea actions。已收到理事会提供的资金用于首席执行官的改进工作。然而,由于新冠肺炎 -1 月 9 日的影响,卢顿区议会无法对财政施加压力,这可能会影响本计划中所实现的目标的成功美斯帕尼 ntifi ed。因此,儿童促进委员会将不断审查该计划中提出的建议。
我已经知道,这几句话不足以感谢各方三年来的支持。我希望我没有忘记任何人。感谢您阅读这份手稿,它是三年工作的成果,是在后来肯定被称为“大禁闭”期间写成的。首先,这篇论文很大程度上要归功于 Clélia Robert。我感谢她给我机会完成这篇论文,感谢她的及时帮助、建议和友善,以及我们在董事会和电话中频繁进行的科学讨论。我还要感谢 Didier Erasme,他总是表现出善意并密切关注我的工作,即使他的脚步引导着他走出实验室。我感谢德尔菲娜·莫里尼 (Delphine Morini) 担任我的论文评审团主席,并感谢她和阿齐兹·齐亚德 (Aziz Ziad) 同意担任本手稿的报告员。还要感谢 Jean-Martial Cohard 和 Yvonick Hurtaud 担任论文评审团成员并担任审查员。我感谢贝阿特丽斯·索伦特(Béatrice Sorrente)让我注意到这篇论文,也感谢她三年来的帮助,特别是在实验组件的选择和购买方面。我感谢 Frédéric Grillot 以及巴黎电信的整个 GTO 团队在实验期间的欢迎,特别是 Laureline Durupt、Heming Huang 和 Olivier Spitz。如果没有 O 的资助,这篇论文是不可能完成的
在他的及其配套论文中,我们展示了量子场理论,其具有高对称性,允许比我们假设的更广泛的经典动力学类型。在这篇文章中,我们展示了从模式积分或哈密顿和广义相对论公式中提取的动力学允许不满足爱因斯坦全套方程的经典状态。这个量取决于哈密顿对初始状态施加的动量约束。尽管如此,量子场论仍然允许测量这些状态随时间的变化。这些状态随时间演变,以致在经典层面上,全套爱因斯坦方程似乎成立,而这些状态的物理效应可归因于辅助的、协变的、能量矩张力守恒,或者没有内部自由度。我们推导出这些状态的广义爱因斯坦方程,并表明在均匀和等向性的初始背景基态中,对相同高程分量的扩展有贡献。此状态的非均匀分量可能源于按线性级数线性增长的曲率扰动。这个对爱因斯坦方程的辅助贡献可能会为我们提供一种破坏零能条件的简单方法,从而实现诸如宇宙的引力动力学。弹跳 andw 或 mh oles。
摘要 — 微电子热敏电机 (TE) 发电机 (μ TEG) 是一种常见的潜在解决方案功率发电机和单相集成电路 (IC)。由于 µ TEG 电路中的寄生电阻和热阻,因此存在性能限制。寄生效应或曼塞洛斯可能会严重影响使用相对低 TE 性能指标(如硅 (Si))的 TEG 器件。在这种情况下,必须仔细注意整个 TEG 电路,而不仅仅是 TE 材料特性。这里,μ TEG 器件的定量模型包括所有与 I C 兼容的常见的重要电和热寄生器件。该模型提供了有关可再生能源发电和效率的耦合方程组或数值解。考虑到现场的抗裂性和实际性能值,该模型显示了 TE 元件总横截面的横截面积热比(称为“包装分数”)。在整个区域或在其流动区域,可以指定功率或效率,但不能同时实现两者。对于实际的材料和设备参数,优化系数通常为 1 % – 1 0 %,低于许多 µ TEG 设计中使用的值。模型说明了一些 TEG 示例的发电情况,并提供了显着的性能或改善效果的设计。索引术语——能源采集、热电 (TE)、TE 发电机。
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