引入和分析了专为低温操作设计的光子热放大器(PHA)。该设备包括两个通过无损线连接的Anderson绝缘体储层,使它们可以通过光子模式交换热量。该配置可实现负差分电导(NDTC),可以利用以扩大热信号。为了实现这一目标,我们将一个储层保持在高温下,作为热晶体管的源端子。同时在另一个中,我们建立了与金属储层的隧道接触,该储层起着栅极和排水端的功能。使用这种布置,可以通过调节栅极温度来控制源和排水之间的热通量交换。我们提出了两种不同的参数选择,它们产生不同的性能:第一个强调调节源排水热电流,而第二个则重点是较冷的安德森绝缘子的温度调节。最后,我们提出了一个潜在的设计变化,其中所有电子储层都仅通过光子模式进行热连接,从而允许远处元素之间的相互作用。PHA的建议解决了MK范围内的热晶体管和放大器的缺乏,同时与电路量子电动力学的丰富工具箱兼容。它可以适应各种应用,包括在柯文温度下的传感和开发热电路和控制装置,这与量子技术有关。
代码(LLMS4Code)在代码生成任务中出色的大型语言模型(LLMS4Code)在巨大的软件开发负担中释放开发人员的承诺。尽管如此,由于训练过程中嵌入的敏感信息的潜在泄漏(称为记忆问题),这些模型已被证明遭受了明显的隐私风险。解决此问题对于确保隐私合规性和提高用户信任至关重要,但是到目前为止,文献中的专门研究缺乏关注这一特定方向的专门研究。最近,通过使模型能够“忘记”敏感信息而无需完全重新训练,与传统的数据清洁方法相比,机器的学习是一种有希望的解决方案。在本文中,我们从经验上评估了未学习技术来解决LLMS4Code中隐私问题的有效性。具体来说,我们研究了三种最先进的学习算法和三种众所周知的开源LLMS4Code,这是在一个基准上考虑的,该基准都考虑到要忘记的隐私数据以及这些模型的代码生成capabilite。结果表明,可以通过机器学习来减轻LLMS4CODE的隐私问题,同时维护代码生成功能,这是可行的。我们还剖析了学习后的隐私保护/泄漏形式,并观察到从直接泄漏到间接泄漏有所转变,这突显了解决这种风险的未来研究的需求。
要做出明智的投资决策,能源系统利益相关者需要可靠的成本框架来响应(DR)和存储技术。虽然平整的存储成本(LCO)允许在不同的存储技术之间进行全面的成本比较,但存在对DI FF ERENT DR计划的比较的通用成本度量。本文介绍了需求响应的平整成本(LCODR),这与LCO相似,但通过考虑消费者奖励付款而与之至关重要的不同。此外,可再生能源的成本估计值的价值因素适用于DR的可变可用性。估算了四个直接负载控制(DLC)方案(DLC)方案的LCODR和十二个存储应用程序,并与最有竞争力的存储技术的LCOS文献值进行了对比。DLC方案是车辆到网格,智能充电,智能热泵和带有热存储的热泵。结果表明,只有带有热储存的热泵始终如一地胜过基于EV的DR Shemes对某些应用具有竞争力的储存技术。即使使用有限的用户数据,能源系统利益相关者的结果和基础方法也可以评估计划的竞争力。
➢当预测的IB(feed)价格(feed)价格在下一个小时的下降(上述)较低(上)近期IB(Feed)价格(feed)价格时,被动不平衡交易策略就会产生一个短(或长)的职位。阈值是为每个市场独立定义的,以最大化收入。基于历史不平衡和盘中价格的多线性回归用于产生不平衡价格预测。被动不平衡交易的收入是根据实际不平衡价格的失衡计算的
六、中性原子集合光学频率标准 36 A. 原子候选者:碱土元素 36 B. 碱土原子的激光冷却和俘获 36 C. 自由空间标准 39 D. 光学晶格中的强原子限制 39 1. 分辨良好的边带和 Lamb-Dicke 区域的光谱 39 2. 神奇波长 41 3. 晶格限制原子的光谱 43 4. 超高分辨率光谱 44 E. 晶格钟中的系统效应 45 1. 光学晶格斯塔克位移 45 2. 塞曼位移 46 3. 黑体辐射的斯塔克位移 47 4. 冷碰撞位移 49 5. 询问激光的斯塔克位移 50 6. 多普勒效应 50 7. 直流斯塔克位移 51 8. 其他效应 51 F. 基于费米子或玻色子的光学晶格钟 51 G. 晶格钟性能 53 1. 时钟稳定性 53 2. 系统评估 55
我讨厌一直重复同样的老话,但这是真的,每年这个时候我都会听到。就像这样,“我只是不知道该给(填写你的名字)买什么作为圣诞礼物。”“给他买礼物太难了。”我保证你的妻子和/或爱人会这么说。然后她说,“他拥有他想要的一切”。现在你很清楚这不是真的,但她就是这么说。最终的结果是,我们获得了难以买东西的名声,而这大部分都是我们的错,因为我们从不告诉他们我们想要什么。也许是因为我们认为他们不会理解,如果我们向他们解释,就会失去一些乐趣。我不知道,但我知道,如果我们不告诉他们,我们最终会得到一些新袜子和一些我们永远不会穿的愚蠢领带。今年敢于与众不同,告诉她你想要什么。只需将此广告留在她能找到的地方。试试冰箱,发挥创造力,也许是她的内衣抽屉或她的汽车前座。不要害羞,只需勾选此广告中的方框,别担心,我们的人会帮助她订购,以确保您获得正确的尺寸。试试看,你唯一会失去的就是另一双袜子!
虽然体现AI的探索已经跨越了数十年,但它仍然是一种持续的挑战,以赋予具有人层的智力的代理商,包括感知,学习,推理,推理,推理,决策,控制,控制和概括性,以便他们可以在公开的,不结构的,不结构的环境和动态的环境中执行通用任务。计算机视觉,NATU语言处理和多模式学习的最新进展表明,基础模型具有针对特定任务的超人类功能。他们不仅提供了一个坚实的基石,可以将基本模块整合到体现的AI系统中,而且还阐明了如何从方法论的角度来扩展机器人学习。这项调查旨在为机器人技术中的基础模型提供全面,最新的概述,重点介绍了官方的操纵,并涵盖了高级计划和低级控制。此外,我们展示了它们常用的数据集,模拟器和基准。重要的是,我们强调了这一领域的固有构成的关键挑战,并描绘了未来研究的潜在途径,并为推进学术和工业话语的边界而促进了这一领域的潜在途径。
在具有非常规条带结构的系统中诱导超导性是实现非常规超导性的有希望的AP。是涉及Weyl半法的单一界面或Josephson结构结构,这些结构预计将具有奇特的奇偶校验,潜在的拓扑,超导状态。这些期望在两个系统之间的界面上至关重要地依赖于电子状态的隧道。在这项研究中,我们通过量子隧道重新审视了反转WSM中诱导超导性的问题,将界面视为有效的潜在屏障。我们确定间隙函数在WSM中与Weyl Physics及其特性伴侣的条件。我们的模拟表明,低能电子状态的性质的不匹配导致半金属内超导性的迅速衰减。
制定控制政策,以减轻侵入性植物对可持续发展目标(SDG)框架内土著生物多样性的影响是这项工作的主要目标。使用报道的入侵物种Lantana Camara的生态动力学,我们开发了一个最小的三种网络模型,每个节点都遵循广义的Lotka-Volterra(GLV)动态方程。采用Lie代数和网络控制理论,我们建立了模型的可访问性和可访问性标准。通过非线性优化编程,我们得出了可持续的政策,以控制Lantana Camara的丰富性。我们还使用香农熵作为评估这些最佳政策的可持续性的指标。使用该技术测量的灵敏度的分析表明,控制策略在严重取决于Lantana Camara和控制厂的内在生长速率之比。因此,我们获得了一种模块化算法决策支持机制,用于设计控制Lantana Camara丰度的控制政策。