XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHAO
ptse2/hopg中的间隔相干阶段的可视化...
Kai Fan 1 , Bohao Li 2 , Wen-Xuan Qiu 2 , Ting-Fei Guo 1 , Jian-Wang Zhou 1 , Tao Xie 1 , Wen- Hao Zhang 1 , Chao-Fei Liu 1 , Fengcheng Wu 2,3 * and Ying-Shuang Fu 1,3†
引文：Peng RS、Xu SR、Fan XM、Tao HC、Su HK、Gao Y、Zhang JC 和 Hao Y，自组装 Ni 制备纳米图案化 InGaN 的应用
自 1993 年 Shuji Nakamura 制成第一只 GaN 基蓝光发光二极管 (LED) 以来 [1]，基于 III 族氮化物材料的 LED 发展迅速并得到了广泛的应用。然而，导致绿光 LED 效率低下的“绿光隙”一直未能得到解决，而蓝光和红光 LED 却实现了较高的发光效率 [2,3]。造成上述问题的原因之一是 InxGa1-xN/GaN 多量子阱 (MQW) 中铟组分的增加，而这是为了使 InGaN 基 LED 能够发出更长的波长的光。由于 InGaN 与 GaN 之间的晶格常数和热膨胀系数不匹配 [4,5]，以及 InN 在 GaN 中的低混溶性 [6]，高铟组分 InGaN QW 的绿光 LED 会遭受晶体质量劣化。同时，还会产生大量的位错，它们充当非辐射复合中心[7]，对发光是不利的。另一方面，有源区产生的光很难从高折射率半导体（n GaN = 2.5）逸出到空气中（n air = 1）。内部光的临界角（θ c ）或逸出锥仅为~23.6°[θ c = sin −1（n air /n GaN ）]，超过此角度发射的光子会发生全内反射，因此只有一小部分光可以逸出到周围的空气中[8]。绿光是三原色之一，提高绿光LED的发光效率是实现高效率、高亮度RGB（红、绿、蓝）LED的关键。
人工智能和大数据的相互排斥的优势和挑战
里贾纳 V. 雷加拉多，马萨诸塞州Erica V. Montecillo、Moises A. Dorado、Leo Neil T. Viado、Concepcion L. Khan、Aldrin Joseph J. Hao、Artemio M. Salazar 和 Maria
学习通用门操作政策，大多数...
[1]本·艾斯纳（Ben Eisner），哈里·张（Harry Zhang）和大卫（David Hold）。flowbot3d：学习3D表达流动以操纵表达的观察。arxiv预印arxiv：2205.04382，2022。1 [2] Haoran Geng，Ziming Li，Yiran Geng，Jiayi Chen，Hao Dong和He Wang。partManip：从点云观察到学习跨类别的可推广零件操纵策略。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第2978-2988、2023页。2 [3] Haoran Geng，Helin Xu，Chengyang Zhao，Chao Xu，Li Yi，Siyuan Huang和Wang。gapartnet：跨类别域，可通过可概括和可行的部分操纵对象感知和操纵。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第7081–7091页，2023年。1，2 [4] Yiran Geng，Boshi AN，Haoran Geng，Yuanpei Chen，Yaodong Yang和Hao Dong。机器人操纵的端到端舞蹈学习。arxiv预印arxiv：2209.12941，2022。2 [5] James J Gibson。 提供的理论。 Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [5] James J Gibson。提供的理论。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。ICRA，2024。2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [8] Kaichun MO，Leonidas J. Guibas，Mustafa Mukadam，Abhi-Nav Gupta和Shubham Tulsiani。其中2act：从pix-els到铰接3D对象的动作。在IEEE/CVF国际计算机愿景会议论文集（ICCV），第6813-6823页，2021年。1，2 [9] Chuanrou Ning，Ruihai Wu，Haoran Lu，Kaichun Mo和Hao Dong。其中2个口气：对于看不见的新型铰接对象类别的负担能力学习。在神经信息处理系统（神经）中的广告中，2023年。2 [10] Yusuke Urakami，Alec Hodgkinson，Casey Carlin，Randall Leu，Luca Rigazio和Pieter Abbeel。门口：可扩展的门打开环境和基线代理。ARXIV预印arxiv：1908.01887，2019。1，2 [11]学习开门操作的语义关键点表示。IEEE机器人技术和自动化Letters，5（4）：6980–6987，2020。1 [12] Yian Wang，Ruihai Wu，Kaichun MO，Jiaqi KE，Qingnan Fan，Leonidas Guibas和Hao Dong。adaafford：通过几乎没有相互作用，学习适应3D铰接式物体的操纵负担。欧洲计算机录像会议（ECCV 2022），2022。2 [13] Ruihai Wu，Yan Zhao，Kaichun MO，Zizheng Guo，Yian Wang，Tianhao Wu，Qingnan Fan，Xuelin Chen，Leonidas Guibas和Hao Dong。增值税：学习视觉动作
支持信息-UCL Discovery
Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2* , Tiehu Li 1,2* , Yiting Sun 1,2 , Tung-Chun Lee 3,4 , Weibin Deng 1,2 , Shaoheng Wu 1,2 , Amir Zada 5 , Tingkai Zhao 1,2 , Hao Li 1,2
将GD掺入Fe掺杂的氧化镍中明显增强了氧气进化反应
“这项研究通过改善水电解在推进绿色能源解决方案方面起着至关重要的作用，这是一种从风能和太阳能等可再生能源产生绿色氢的关键技术，” Tooku University高级大学高级材料研究所（WPI-AIMR）的副教授Hao Li说。
人工智能在糖尿病研究、诊断和治疗中的作用
（2022 年）。在医疗保健领域实施人工智能的挑战：对瑞典医疗保健领导者的定性访谈研究。BMC Health Services Research，22(1)。https://doi.org/10.1186/s12913-022-08215-8 [31]。Qiongyu Hao 等人，“一种用于治疗糖尿病相关疾病的新型代谢重编程策略
电压的能量变化的定量研究...
Mosey，A.，Dale，A。S.，Hao，G.，N'Diaye，A.，Dowben，P.A。，＆Cheng，R。（2020）。对电压控制的自旋跨界分子薄膜的能量变化的定量研究。《物理化学杂志》，11（19），8231-8237。 https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.0c02209