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底部反射器增强的光栅耦合器Micro- ...
nitride（Si 3 N 4）已成为综合光子学的广泛利用材料[1]。在近红外且可见的范围中，其低损失和转移良好的新兴应用，例如生物传感[2]，电信[3]和量子计算[4]。此外，Si 3 N 4与互补的金属 - 氧化物 - 氧化型（CMOS）织物兼容，从而实现了大规模的制造。然而，由于模式区域之间的错误匹配，高索引对比度SI 3 N 4波导和光纤维之间的光偶联仍然具有挑战性。光栅耦合器通常用于促进片上波导和光纤维之间光的垂直耦合。具有蚀刻到引导层的周期性结构，在波导中传播的光可以向上衍射朝向光学纤维，反之亦然。与使用边缘耦合器的水平耦合相比，垂直
增强对偏光石墨烯表面的影响
通过沿着液体固体界面施加热梯度而产生的热渗透流可以将其转化为将废热转化为电。虽然这种现象已近一个世纪以来一直闻名，但至关重要的是要更好地了解热渗透的分子起源。在此期间，我们首先详细介绍了热渗透的多种贡献。然后，我们展示了使用分子动力学计算热渗透系数的三种方法；一种基于界面焓过量和Derjaguin的理论框架的第一种方法，这是一种基于使用所谓的干性方法的界面熵过量的计算，以及一种新型的非平衡方法来计算在周期性通道中计算热剂量系数的方法。我们表明，这三种方法彼此对齐，尤其是对于光滑的表面。另外，对于极化的石墨烯 - 水界面，我们观察到较大的热渗透反应的变化，并且随着表面电荷的增加，流动方向的多次变化。总体而言，这项研究展示了渗透流的多功能性，并呼吁对带电表面附近热渗透行为进行实验研究。
增强了一种用于平滑数据的新方法...
优化应用广泛见于科学和工程的许多领域 [1]，[2]。在实际应用中，优化问题中涉及的一些参数由于各种原因而受到不确定性的影响，包括估计误差和意外干扰 [3]。这些不确定参数可能是工艺规划中的产品需求 [4]、反应分离回收系统设计中的动力学常数 [5] 和批处理调度中的任务持续时间 [6] 等等。不幸的是，不确定性问题可能导致确定性优化问题（即不考虑不确定性的问题）的解次优甚至不可行 [7]。不可行性，即违反优化问题中的约束，会对解的质量造成灾难性的后果。出于实际考虑，不确定性下的优化引起了学术界和工业界的极大关注 [3]，[8]。
金属半导体性能增强... - DR-NTU
AlGaN/GaN 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 结构具有出色的电气和材料特性，使其成为制造高性能紫外光电探测器 (UV PD) 的理想选择，尤其是使用金属-半导体-金属 (MSM) 配置时。然而，MSM 设计的金属布局和多堆栈 HEMT 中的晶体缺陷会降低光电流并降低器件性能。具有不同纳米特征的 AlGaN/GaN 表面纳米结构化是一种很有前途的方法，可以提高光吸收效率并增加器件响应。在这项工作中，我们展示了通过使用周期性纳米孔阵列设计表面来增强性能参数的 AlGaN/GaN HEMT MSM 紫外光电探测器。光学模拟用于优化纳米孔周期性和深度的设计。我们制造了具有不同纳米孔深度的无图案化和纳米孔图案化器件，并且随着纳米孔的加入，它们的性能得到了显着增强。具有 40 nm 深纳米孔和 230 nm 阵列周期的器件在光电流 (0.15 mA)、响应度 (1.4 × 10 5 AW − 1 )、紫外/可见光抑制比 (≈ 10 3 ) 和比探测率 (4.9 × 10 14 Jones) 方面表现出最高的性能。这些发现提出了一种与 HEMT 兼容的策略来增强紫外光电探测器在电力光电应用中的性能，突出表明纳米孔图案化对于紫外光电检测技术的进步具有良好的前景。
为增强的儿科护理铺平道路
近几十年以来，在儿科癌症的治疗方面取得了显着进步，包括化学疗法，放射治疗，手术和靶向疗法。化学疗法方案已变得更加精确和有效，随着毒性降低和预后的降低。此外，针对涉及癌症生长的特定分子途径的靶向疗法显示出了某些儿科癌症的有希望的结果，提供了副作用较少的新治疗选择。免疫疗法利用人体的免疫系统与癌症作斗争，已成为小儿肿瘤学的一种开创性方法。免疫治疗剂，例如单克隆抗体，检查点抑制剂和嵌合抗原受体T细胞疗法，已彻底改变了某些儿科癌症的治疗景观，包括白血病，淋巴瘤和神经母细胞瘤。这些疗法为持久反应和长期缓解提供了潜力，尤其是在常规治疗失败的情况下。
增强糖尿病护理的莱斯特模型
•英国近500万人患有糖尿病。•糖尿病导致预期寿命降低了10 - 15年；每年占所有NHS成本（1000万英镑）的12％；增加中风，心脏病，周围血管疾病，视网膜病和肾衰竭的风险。•大约20％的患有2型糖尿病的人群也具有其他/多个长期疾病（MLTC）。这种风险随着年龄的增长而增加，达到65-84岁的老年人中的65％。•最常见的MLTC是糖尿病，冠心病，高血压，CKD - 但经常看到疾病簇。•为了降低高昂的成本并提供更好的护理，对糖尿病护理的新模式进行了试验和评估。现在可以在莱斯特/郡的常规护理中实施。
基于引言的增强遗传算法...
抽象的遗传算法是一种灵感的元元素算法，灵感来自自然选择理论，可以解决各种优化问题。本研究提出了一种方法，目的是促进遗传算法的探索和开发。通过调整初始人口并增加一组固定站，可以提高勘探能力。这种修改增加了解决方案人群之间的多样性，这使算法能够从局部最佳距离中逃脱，并在更少的一代中融合到全球最佳最佳。另一方面，为了增强剥削能力，建议增加了所选父母的数量，并提出了相应的跨界技术。在拟议的技术中，在此过程中产生后代的父母数量是可变的，并且可能超过两个。通过检查几个基准功能和工程设计问题，已验证了所提出方法中修改的有效性。关键字：遗传算法；元式优化；固定车站组；可变的多父跨界。收到：2024年1月17日；接受：2024年3月17日
增强农业土地上风化的岩石
作者要感谢许多在本文的开发过程中与我们分享重要市场见解的许多二氧化碳利益相关者。In particular, we would like to thank Sara Nawaz (American University's Institute for Responsible Carbon Removal), Anu Khan (Carbon Removal Standards Initiative), Dai Ellis and John Sanchez (Cascade Climate), Dirk Paessler and Jens Hammes (Carbon Drawdown Initiative), Ash Berman (Climate Action Platform - Africa), Sam Davies (Flux), Joanna Klitzke （边境），Shantanu Agrawal和Jake Jordan（Mati Carbon），Sarrin Chethik（芝加哥大学的市场塑造加速器），Garrett Boudinot（Vycarb）（Vycarb）和Maya Almaraz（Maya Almaraz（Yale Almaraz）（Yale Almaraz（Yale for Natural Capture），为我们提供了有助于我们在本文中提供有用的反馈。本文不是共识文件，提到的个人和组织都不批准该文本。所有错误都是我们自己的。
利用生成AI提高
在竞争性零售业中，实现运营效率和客户满意度至关重要。本文探讨了生成人工智能（Genai）对增强零售运营系统的影响。Genai为库存管理，客户服务，供应链物流和个性化营销方面的挑战提供了创新的解决方案。该研究研究了Genai在库存，AI驱动的客户参与，供应链优化以及针对目标营销的消费者见解方面的预测分析潜力。该研究涉及Genai应用程序，突出了它们的收益和挑战，重点关注诸如数据隐私和算法偏见之类的道德考虑。利用数据，案例研究和当代模型，本文揭示了Genai不仅如何提高运营效率，而且还促进了零售方面的竞争优势。它还可以预测这个不断发展的领域的未来趋势和研究方向。这些发现旨在指导零售业务，技术人员和政策制定者利用Genai提供更有效，以客户为中心和创新的零售业。
Lagrangian操作员推断通过结构增强...
复杂的机械系统通常由于能量耗散机制，材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法，以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型（ROM）。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM，然后提出了一种具有结构的机器学习方法，以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM，这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看，它通过提供知情的先验（即线性Lagrangian ROM结构）来加速培训结构的神经网络，并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明：保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后，该方法在实验数据集中证明了该方法，该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成，从中可以从中获得预测模型，该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明，所提出的方法产生可概括的非线性ROM，这些ROM表现出有界的能量误差，可靠地捕获非线性特征，并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。