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Butzbaugh，Josh、Kini Roshan 和 Alan Meier。2022 年 5 月。“减少杂项电力负荷能源消耗的国际行动。”能源
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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Peralle，C.，Kini Manjeshwar，S.，Ciers，A。等（2024）。 cont
我们提出了一项详细的研究，该研究对具有连续体的quasibound状态的机械符合光子晶体的微腔。最近预计此类系统将减少Fabry-Pérot-type光学机械腔中的光损失。但是，它们需要两个相互面对的光子晶体平板，这对实验实现构成了巨大的挑战。我们研究了如何简化这样的理想系统，并且仍然在连续体中表现出quasibound状态。我们发现，面向分布式的bragg反射的悬浮的光子晶体平板实现了连续体中具有准态状态的光力学系统。在该系统中，可以消除辐射腔损失，以至于仅由材料吸收的耗散性损失占主导地位。这些建议的光力学腔设计预计将具有超过10 5的光学质量因子。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。
通过将光结合到下波长体积，光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是，这是以增加光损耗率的成本。因此，将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中，以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜，即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中，我们分析了这样的光力学系统，其中其中一个镜子与频率很大，即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成，这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述，其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程，表明即使腔本身不在解析的边带机制中，但可以从室温下进行冷却，而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是，我们发现，需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱，以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
学历证明文件认证概要
| MJA 结果编号 11 2024 年（2024 年 11 月 26 日）科学领域（工程和技术）/秘书处单位（上传日期：2024 年 11 月 27 日）（更新日期：无）
PTS 迈向国际标准的路线图
• 没有包含国际标准目标的 Renstra。 • 学习项目/大学认证状态仍为 B • 国际合作网络仍然不够完善。 • 所采用的课程仍然面向当前。 • 讲师的出版物尚未达到国际标准。
分析两个步骤coakan技术对...
近年来，使用摩托车和发电机作为摩托车和发电机的使用已大大增加。永久磁性机器（MMP）现在可以在各种技术系统中找到，例如电动汽车，机器人，飞机，无人机，船，可再生能源系统等。增加了MMP的使用与电机领域的数值和制造分析技术的开发是不可分割的。行业和研究人员现在在查看开发MMP和其他电动机的各个方面都有相同的理解。因此，在通过基于数值的分析产生之前，可以更准确地预测MMP的性能。目前，MMP的性能和构造可以根据要应用的系统轻松设计。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav
集体自旋波激发，镁元素是下一代Spintronics设备的有前途的准颗粒，包括用于信息传输的平台。在量子大厅铁磁体中，检测这些电荷 - 中性激发依赖于以多余的电子和孔的形式转化为电信号，但是如果多余的电气和孔相等，则检测到电信号是挑战性的。在这项工作中，我们通过测量镁产生的电噪声来克服这一缺点。我们使用石墨烯的Zeroth Landau级别的对称性破裂的量子厅Ferromagnet来启动镁质。这些镁的吸收在Zeeman能量上方产生过多的噪声，即使平均电信号为零，也仍然有限。 此外，我们制定了一个理论模型，其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。 我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。在Zeeman能量上方产生过多的噪声，即使平均电信号为零，也仍然有限。此外，我们制定了一个理论模型，其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。
大学名称及其代码编号
58。农业学院，Amkheda Tal。 Melagus，Dist。 Washim 224 59。 P.R. pote（patil）农业学院，凯索拉，阿姆拉瓦蒂225 60。 SMT。 Wardha 226 402 301 62。 农业学院，区。 jalna-431 202 303 64。 农业学院，大使，区。 BEED-431 517 304 65。 农业学院，奥斯马纳伯·基尼（Osmanaber Kini），奥斯马纳伯（Osmanaber），区。 Osmanabad 305 66。 农业学院，塔尔·戈尔加恩。 aundha（nagnath）dist。 hingoli。 306 67。 狂热。 农业餐厅，达赫卫，塔尔。 农业学院，Naigaon Bazar Tal。 naigaon（kh。） 拉吉夫晚期 BEED 431 122农业学院，Amkheda Tal。Melagus，Dist。Washim 224 59。P.R.pote（patil）农业学院，凯索拉，阿姆拉瓦蒂225 60。SMT。Wardha 226 402 301 62。 农业学院，区。 jalna-431 202 303 64。 农业学院，大使，区。 BEED-431 517 304 65。 农业学院，奥斯马纳伯·基尼（Osmanaber Kini），奥斯马纳伯（Osmanaber），区。 Osmanabad 305 66。 农业学院，塔尔·戈尔加恩。 aundha（nagnath）dist。 hingoli。 306 67。 狂热。 农业餐厅，达赫卫，塔尔。 农业学院，Naigaon Bazar Tal。 naigaon（kh。） 拉吉夫晚期 BEED 431 122Wardha 226402 301 62。农业学院，区。jalna-431 202 303 64。农业学院，大使，区。BEED-431 517 304 65。农业学院，奥斯马纳伯·基尼（Osmanaber Kini），奥斯马纳伯（Osmanaber），区。Osmanabad 305 66。农业学院，塔尔·戈尔加恩。aundha（nagnath）dist。hingoli。306 67。狂热。农业餐厅，达赫卫，塔尔。农业学院，Naigaon Bazar Tal。 naigaon（kh。） 拉吉夫晚期 BEED 431 122农业学院，Naigaon Bazar Tal。naigaon（kh。）拉吉夫晚期BEED 431 122
美国生活历史
for helpful comments, We thanked ran Abramitzky, Abhishek Arora, Leh Boustan, Leo Bursztyn, Martin Fiszbein, Vicky Fouka, Ed Glaeser, Grant Goehring, Claudia Goldin, Stefan Heblich, Pat Kline, bob Margo, Sendil Mullanathan, Hong Wang, David Yanagizawa-Drott, Noam Yuchtman和研讨会/会议/会议参与者在BU，Brown，Chicago，Cuhk深圳，哈佛大学，牛津，慕尼黑，NBER SUMMER Institute，Stanford，Warwick和Eth-Zurich举行。for outstanding research assistance, we thankstand lidia Barski, Augustus Balocher-Rubin, Catrina Brown, Vikram Dixit, Shreya Dutt, Ella Edmond, Soala Ekine, Giacomo Gattorno, Danile Gofffi, Mashod Harrison, Annie Herring, Justin Johnson, Angeli Kini, Dahlia Levine, Shraddha Mandi, Isaac while,盗窃Polyak，Simone Seiner，Elijah Sumernikov，Mafo Tekobo和Hans Xu。 所有潜在的错误都是我们自己的。 我们没有相关的财务关系披露。 本文所表达的观点是作者的观点，不必反映国家经济研究局的观点。for outstanding research assistance, we thankstand lidia Barski, Augustus Balocher-Rubin, Catrina Brown, Vikram Dixit, Shreya Dutt, Ella Edmond, Soala Ekine, Giacomo Gattorno, Danile Gofffi, Mashod Harrison, Annie Herring, Justin Johnson, Angeli Kini, Dahlia Levine, Shraddha Mandi, Isaac while,盗窃Polyak，Simone Seiner，Elijah Sumernikov，Mafo Tekobo和Hans Xu。所有潜在的错误都是我们自己的。我们没有相关的财务关系披露。本文所表达的观点是作者的观点，不必反映国家经济研究局的观点。
pembelajaran机器学习
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统，而无需人类重复编程，以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术，可以通过使用标记的数据集（数据培训）来区分监督的学习，而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python，该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能（AI）几十年后再次上升。人工智能再次流行，其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行，例如Facebook，Twitter，Google，Amazon，甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序，例如Go-Jek，Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分，即（1）机器学习和人工智能概念（2）机器学习的Python编程基础知识以及（3）使用Python的机器学习应用程序的示例，通过实施多种算法，既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论，从了解算法，数据集处理到开发机器学习模型结果的培训，测试以及可视化。