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方法ICL组的类别2排放是通过使用美国环境保护局的环境扩展输入输出(USEEEIO)模型对二级数据(总费用)进行建模来确定的。输入输出表传统上代表数学形式行业之间的货币交易。环境扩展输入输出(EEIO)模型表示其他行业(或用作输入)消费了哪些商品或服务(或行业的产出)。EEIO表中使用的生命周期评估还计算了与在特定行业上花费一定数量的资金相关的污染物的平均排放。运营成本被排除在总支出之外。将以下信息输入了使用模型: - 每个资本良好交易所属于的详细部门 - 所花费的金额 - 要使用的输入输出表
在功能性共识的框架内,语法和架构方面仍然存在很大差异。最明显的区别在于数据库编程语言的性质:它应该是 Smalltalk 和 C++ 的扩展,如 ODMG 提案 [Cattell, 1994] 中所述,还是应该从 SQL 派生,如 [Stonebraker et al, May 1990] 中所述。语言问题的背后是一场关于架构的争论:产品之间在数据存储方式以及客户端和服务器之间的分工方面存在许多显著差异,这导致在性能、可扩展性、弹性和安全性方面质量概况完全不同 [参见 Cattell, 1991]。因此,与关系世界相比,在关系世界中,所有产品大致相同,而在对象世界中,所有产品都非常不同。对象数据库这一术语越来越多地专门用于具有持久编程架构的产品,而将关系操作作为核心的产品则称为对象关系数据库。
前瞻性陈述出现在此文件中,包括但不限于有关拟议合资企业,合资协议,包括其中包含的预期条款和条件,建造和完成生产设施的构建和完成时间的陈述,估计与生产设施相关的估计资本支出以及在欧洲在电池材料中获得市场领导的意图。前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及当前可用于管理的信息。此类陈述受风险和不确定性的约束,实际结果可能与由于各种因素所致的前瞻性陈述中所示或暗示的结果有重大不同,包括但不限于:估计,预测和
结果:所有达到20/20未校正的视力(UDVA)或更好的患者中有95%。在任何情况下都没有观察到包括白内障,分散或视神经损伤在内的并发症。性别,球体功率,气缸功率,轴,ICL大小和ICL方向都是与金库高度相关的重要风险因素,并且年龄是积极相关的。,ICL大小和ICL方向是最高的风险因素。 与传统的水平植入相比,垂直植入可以将所达到的保管库减少81.187 µm(P <0.001)。 与不同的ICL尺寸有关,使用12.1 mm的ICL时,垂直植入物减少了拱顶。 但是,当植入12.6mm和13.2 mm的ICL时,它可以将保险库分别减少59.351 µm和160.992 µm(P = 0.0097和P = 0.0124)。 用于预测保险库高度的基于ML的模型显着优于传统的多变量回归模型。,ICL大小和ICL方向是最高的风险因素。与传统的水平植入相比,垂直植入可以将所达到的保管库减少81.187 µm(P <0.001)。与不同的ICL尺寸有关,使用12.1 mm的ICL时,垂直植入物减少了拱顶。但是,当植入12.6mm和13.2 mm的ICL时,它可以将保险库分别减少59.351 µm和160.992 µm(P = 0.0097和P = 0.0124)。用于预测保险库高度的基于ML的模型显着优于传统的多变量回归模型。
频带级联激光器(ICL)由于低功耗和与硅光子整合的兼容性,尤其是对于痕量气体传感,因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动,其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失,即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加,从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数(例如斜率效率或阈值电流)中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中,我们提出了一种直接的光学传输测量技术,以确定波导损耗。我们的实验证实,随着电流密度,大大增加了波导损失,直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比,这种方法提供了对光损失的精确评估,并具有功能替代性,可以解决假设恒定损失的局限性,并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
这种新型 ICL 激光器能够高效工作,覆盖从 2 μm 以下到 11 μm 以上的大范围中红外波长 [2-8] 。此外,近年来,这种激光器已经在商业上可用 [7],用于化学传感、成像和工业过程控制等实际应用。尽管如此,它们仍然价格昂贵,供应商很少,交货时间相对较长。部分原因是 ICL 的 Sb 基 III-V 材料和相关器件制造技术不太成熟,而且与更成熟的 InP 和 GaAs 基材料体系相比,Sb 基材料的生长资源有限。因此,与其他半导体激光器(如带内量子级联激光器(QCL)[9] )相比,在 ICL 开发上投入的努力非常有限。ICL 的许多方面尚未探索或仍处于早期阶段。
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4。内在学习(ICL):V以自然语言格式将任务演示直接集成到提示中。这些演示是模型可以学习的示例。与传统的微调不同,ICL允许预先训练的大语言模型(LLMS)无需调整模型参数即可解决新任务。相反,该模型利用提示执行任务的提示中提供的示例。总而言之,ICL使LLM能力从自然语言提示中学习新任务,从而使其成为适应模型而无需进行大量微调的强大技术。
[11],文献中缺乏关于 ICL 器件性能如何依赖于层结构参数变化的讨论和研究,这可能使一些人持怀疑态度。通过对源电池和基底进行非常稳定的温度控制,可以将结构偏差降至最低。即便如此,由于 ICL 结构中采用的 III - V 族材料范围以及生长它所需的时间长度,合金成分和层厚度的一些意外变化是不可避免的。在本文中,通过研究由两个结构无意中与设计有很大偏差的 ICL 晶圆制成的器件,我们评估了器件性能特征在多大程度上能够承受无意的结构变化。此外,我们证明即使与设计有很大偏差,器件性能仍然可以相当好。需要注意的是,我们报告的 ICL 耐久性并不一定适用于 QCL,因为 QCL 的快速声子散射时间在皮秒量级(甚至更短)。由于这与载流子带内渡越时间相当,因此 QCL 中的粒子数反转条件更具挑战性。相比之下,对于 ICL,带间跃迁时间在纳秒量级 - 比导带或价带中的声子散射时间和带内渡越时间长三个数量级。因此,ICL 中的两个带间跃迁态之间可以很好地建立粒子数反转,而不必像 QCL 那样依赖于不同带内状态之间微妙的能级排列和快速声子介导的耗尽效应