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激光诱导瞬态各向异性和大振幅...
借助光，人们可以找到耗散最小的机制来影响磁化。[1] 在这方面，亚铁磁材料迄今为止对超快激光激发表现出最显著的响应，首先是用单个 40 飞秒激光脉冲观察到金属亚铁磁合金 GdFeCo 中的磁化转换。[2] 已证明该机制是通过激光诱导加热后的强非平衡瞬态铁磁相 [3] 进行的。[4] 后来，通过光诱导磁各向异性变化，在介电亚铁磁体中实现了磁位的非热光学记录机制。[5] 最近，人们发现这种亚铁磁性电介质还能实现一种新颖的热辅助磁记录 (HAMR) 机制，[6,7] 它不需要像 GdFeCo 那样几乎完全退磁，而是依赖于磁各向异性的温度依赖性。 [8] 这就提出了一个问题：磁各向异性的超快变化是否也会在金属亚铁磁体中发挥作用。然而，尽管人们对金属亚铁磁体的研究兴趣浓厚，但尚未讨论磁各向异性超快动力学导致的磁化动力学和最终的磁切换。在这里，为了研究磁各向异性的温度依赖性在金属亚铁磁体的激光诱导磁化动力学中的作用，我们考虑了亚铁磁 Gd/FeCo 多层。在过去的几年中，人们研究了激光诱导的稀土过渡金属 (RE-TM) 多层异质结构现象，并将其与合金进行了比较，主要关注全光切换。 [9–13] 在这方面，多层膜与合金相比最大的区别在于，由于 RE-TM 接触面积减小，且被限制在界面上，因此稀土和过渡金属自旋之间的有效反铁磁交换相互作用较弱。一个较少暴露的方面是结构各向异性对磁各向异性的影响，这种影响是由各向同性合金的层状排列引起的。也就是说，当界面处的对称性被破坏时，结构可以获得对磁各向异性的额外和可控贡献。[14,15] 通过对磁场和泵浦通量进行泵浦探测磁光测量，我们发现我们的多层膜中的激光诱导动力学与已知的
大语模型的潜力在产生多重...
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt，称为GPTS [15] [15]，结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分：首先，一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案，解释和链接的主题，这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题，如附录部分（补充1）所示。第二，量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题，从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出；如上所述，自定义过程有意限于嵌入“知识”（MCQ）并配置“提示”，而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。
大面积多晶-MOO_3薄膜IR光子学
摘要近年来，范德华（Van der Waals）材料中表面声子极地（SPHP）的激发受到了纳米光子学界的广泛关注。alpha相钼三氧化物（α-MOO 3），一种天然存在的双轴双曲晶体，由于其在不同波长带的三个正交指导下支持SPHP的能力（范围10-20 µM），因此出现是一种有前途的极性材料。在这里，我们报告了大面积（超过1 cm 2尺寸）的制造，结构，形态和光学IR表征，α -moo 3多晶膜通过脉冲激光沉积沉积在熔融二氧化硅底物上。由于随机晶粒分布，薄膜在正常发生率下未显示任何光学各向异性。但是，提出的制造方法使我们能够实现单个α相，从而保留与α -moo 3片的语音响应相关的典型强分散体。报告了IR光子学应用的显着光谱特性。例如，在1006 cm -1处具有极化的反射峰，动态范围为∆ r = 0.3，共振Q因子在45°的入射角下观察到高达53的共振Q。此外，我们报告了SIO 2底物的阻抗匹配条件的实现，从而导致独立于极化的几乎完全完美的吸收条件（R <0.01）在972 cm-1处，该条件可维持以较大的入射角维持。在此框架中，我们的发现似乎非常有前途的，对于使用远场检测设置，用于有效和大规模的传感器，滤镜，过滤器，热发射器和无标签的生物化学传感设备，用于进一步开发无IR线印刷膜，可扩展的膜，用于高效和大规模的传感器，过滤器，热发射器和无标签的生化感应设备。
西北地中海重大降水事件在温暖的气候下：稳健与不确定的变化，对流渗透模型合奏
1 CNRM，de toulouseUniversitéde toulouse，Météo -France，CNRS，Toulouse，法国，2 Laboratoire Alterato Milieux Milieux观察时代人/Institut Pierre Simon Laplace（IPSL） （DWD），德国奥登巴赫，4大气与气候科学研究所，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士5 Wyss自然学院，伯恩大学，伯恩大学，瑞士6气候与环境物理，物理学，物理学，物理学研究所，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯尔尼，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔尼挪威奥斯陆气象学院，9卡尔斯鲁希技术研究所（KIT），德国卡尔斯鲁希，德国10个气候服务中心（Gerics），Helmholtz -Zentrum thermholtrum thermhore gmbh，德国汉堡，德国，11个研究所，乔格尔（Josci），乔格（Ibgg -3）德国，英国埃克塞特市大都会办公室12号办公室，德国勃兰登堡技术大学大气进程主席13，德国科特布斯，德国科特布斯，荷兰皇家气象研究所（KNMI）14号，荷兰，荷兰15 Fondazione Centro -Meditertro -Mediterraneo suiiii camcaty climcicali climccy climccy climccy climccy， Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP），意大利Trieste，17 Faculdade deCiências，Instituto dom Luiz Instituto dom Luiz，Lisboa大学，里斯本，里斯本，葡萄牙，CESR 18 CESR（环境系统研究中心）
“在医学成像中部署大型模型”的特刊
Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。 他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。 他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。 他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文，例如JMLR，TNNLS，TMI，CVPR，TCI和TRPMS。 他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。 他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。 他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一（在1W+提交中有26个），分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。 Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关：F。L. Fan，J。 Fan，D。Wang，J。Zhang，Z。Dong，S。Zhang，S.，G。Wang和T. Zeng，《超压力：通过超功能的模型压缩》。 ARXIV预印arxiv：2409.00592，2024。Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文，例如JMLR，TNNLS，TMI，CVPR，TCI和TRPMS。他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一（在1W+提交中有26个），分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关：F。L. Fan，J。Fan，D。Wang，J。Zhang，Z。Dong，S。Zhang，S.，G。Wang和T. Zeng，《超压力：通过超功能的模型压缩》。ARXIV预印arxiv：2409.00592，2024。
大型能源用户连接策略
连接到电力网络的数据中心将需要提供与其麦克风相匹配的现场或近端发电和/或存储容量（符合衍生要求），并且这一代人需要参与批发电力市场。参与一个成熟的稳定市场，例如单电力市场（SEM）可以提供收入来源，这可以有助于抵消资产寿命中生成资产所需的初始资本支出。根据本决定要求提供现场或近距离调度生成的数据中心将不需要满足强制性需求减少（MDC）规定。新的数据中心需求与完整麦克风的联系与在批发市场中实现可调度的现场或近距离发电和/或存储有关的联系。现场或近端一代必须按照需求逐步构建，以确保最低率的发电能力与站点麦克风匹配。需求灵活性在所有新的数据中心连接上都没有需求灵活性规定的其他要求，但是系统运营商可以要求从本地系统的数据中心进行需求灵活性规定，这是逐案的必要条件。这可能有助于促进对需求灵活性目标的贡献，如《国家能源需求战略》（NEDS）所设想的。可再生能源目标和排放要求
生物医学数据分析中的人工智能：对自动临床试验解释和统计评估的大语言模型的比较评估
分析临床试验数据对于评估新疗法的功效和安全性至关重要。传统上，此过程需要在生物医学，临床研究，生物统计学和数据科学方面的专业专业知识，通常使其劳动密集型，耗时且昂贵[1]。对于缺乏数据分析培训的临床医生和研究人员，复杂的统计要求可能会成为重大障碍，从而导致将研究结果转化为临床实践的延迟。以大数据集和多个终点为特征的现代临床试验的复杂性日益加剧，加剧了这些挑战[2]。临床试验越来越依赖的不同原始和次要数据源的整合进一步强调了对处理复杂的，异质数据的先进分析工具的需求。介入的临床试验依赖于严格的协议下的一致记录保存，涉及多个学科的专家，包括 - 疾病生物学，专科临床护理，毒理学，转化科学，生物统计学，生物分析科学，监管事务，监管事务和生物医学伦理学。每个领域都为试验设计提供了重要的要素，以确保试验的各个方面都符合监管标准和科学严格的严格性，以产生有关治疗功效和安全性的证据。
通过液态硅诱导重建控制大面积 4° 偏离 4H-SiC 硅面的宏观步进
摘要。在 SiC/Si/SiC 夹层结构中，使用 1550°C 熔化的 Si 研究了 4°off 4H-SiC 表面的重建。尽管系统地获得了与液态 Si 接触的整个区域的宏观阶梯形貌，但使用原始 4H-SiC 晶片时发现台阶呈波浪形。在处理过的表面上进行表面重建时，台阶的规则性和直线性得到显著改善：在重新抛光的表面上，在某些情况下发现台阶是规则和笔直的，而在原生外延层上则始终观察到这种情况。经过 2 小时的重建过程后，获得了最佳的台阶规则性，平均宽度为 ̴ 3-5 µm。将处理面积从 1.44 cm 2 增加到 4 cm 2 不会影响结果，这表明该工艺具有良好的可扩展性。
使用大语言模型转换知情同意书的生成：混合方法研究
背景：用于临床试验的知情同意书（ICF）变得越来越复杂，由于合法的术语和冗长的内容而引起的参与者的理解和参与通常会阻碍参与者。大型语言模型（LLMS）的最新进展为简化ICF创建过程的机会，同时改善可读性，可理解性和可行性。目标：本研究旨在评估Mistral 8x22b LLM在生成具有提高可读性，可理解性和可行性的ICF时的性能。具体来说，我们评估了模型在生成可读，可理解和可行的ICF时的有效性，同时保持准确性和完整性。方法：我们使用Mistral 8x22b模型从IMass Chan医学院的机构审查委员会中处理了4项临床试验方案，以生成ICF的关键信息部分。由8位评估者组成的一个多学科团队，包括临床研究人员和健康信息家，评估了针对人类生成的对应物的生成的ICF，以完成完整性，准确性，可读性，可理解性和可行性。关键信息指标的可读性，可理解性和可行性，其中包括18个二进制项目，用于评估这些方面，得分较高，表明信息的可访问性，可理解性和可行性更高。统计分析，包括Wilcoxon等级总和测试和类内相关系数计算，用于比较输出。与人类生成的版本相比，LLM生成的内容在可操作性上取得了完美的分数（100％vs 0％; P <.001）。结果：LLM生成的ICF表现出与关键部分之间人类生成版本相当的性能，准确性和完整性没有显着差异（p> .10）。LLM在可读性（可读性，可理解性和可行得分76.39％vs 66.67％vs 66.67％; FLESCH-KINCAID等级的7.95 vs 8.38）和可理解性（90.63％vs 67.19％; P = .02）中的超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。 评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。 结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。 llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。
企业规模的偏见缓解：大语模型的实时框架
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2410-2422，文章ID：IJRCAIT_08_01_175在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009; ISSN在线：2347-5099;期刊ID：0497-2547影响因子（2025）：14.56（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_175©iaeme Publication