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火星I. B. Smith 1,2，M。R。Perry 2，N。E。Putzig 2，A。Russell2，A。Nair1，A。S
参考：[1]史密斯（2022）。行星科学的牛津资源。[2]史密斯和al。（2020）。PSS 184，104841。[3]史密斯和al。（2018）。伊卡洛斯，极地火星科学VI 308，2-1[4]史密斯和al。（2016）。科学352，1075–1[5]头和al。（2003）自然426，797–802。[6] Lask and al。（2004）伊卡洛斯170，343–364。[7] Lask and al。（2002）自然419，375–377。[8]书和al。（2007）JGR 112，一切。[9] Greve和Al。（2010）PSS 58，931–940。[10] SEU和Al。（2007）JGR 112，E05S0[11] Holt和Al。（2010）自然465，446–449。JGRP 120，2014JE004720。U.S.G.S.科学地图调查3177。[14] Putzig和Al。（2022）PSJ 3，259。
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唐纳德·G·博德纳 安德鲁·F·彼得森 詹姆斯·C·威尔特斯 尼尔·T·亚历山大 休·丹尼·贾吉特·S·西杜 大卫·P·米勒 丹尼斯·J·科扎科夫 保罗·哈姆斯 加里·布朗·E·杰里·阿奇博尔德 威廉·P·库克 维克多·K·特里普·L·威尔逊·皮尔森 安东尼·Q·马丁 唐·布莱克 詹姆斯·A·富勒 凯茜·弗里曼 多伦·W·赫斯 JP·蒙哥马利 凯茜·弗里曼 乔伊·拉斯卡 D·雷·刘易斯 W·R·斯科特·Jr 大卫·P·米勒 马克·米切尔 唐·鲁尼恩 J·W·迪斯 威廉·A·古扎克 约翰逊 J·H·王
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唐纳德·G·博德纳 安德鲁·F·彼得森 詹姆斯·C·威尔特斯 尼尔·T·亚历山大 休·丹尼·贾吉特·S·西杜 大卫·P·米勒 丹尼斯·J·科扎科夫 保罗·哈姆斯 加里·布朗·E·杰里·阿奇博尔德 威廉·P·库克 维克多·K·特里普·L·威尔逊·皮尔森 安东尼·Q·马丁 唐·布莱克 詹姆斯·A·富勒 凯茜·弗里曼 多伦·W·赫斯 JP·蒙哥马利 凯茜·弗里曼 乔伊·拉斯卡 D·雷·刘易斯 W·R·斯科特·Jr 大卫·P·米勒 马克·米切尔 唐·鲁尼恩 J·W·迪斯 威廉·A·古扎克 约翰逊 J·H·王
通过计算机模拟预测所选生物活性化合物的存在...
癌症是一种已知疾病，它会迅速增殖并侵入正常范围以外的细胞（世界卫生组织，2021 年），影响着全世界的人们。尽管合成药物对癌症和健康细胞都有毒性，但其副作用迫在眉睫，但通常用于化疗治疗癌症（Laskar 等人，2020 年；Hennessy 等人，2009 年）。正因为如此，人们不断需要研发出既能有效对抗癌细胞又能减少伤害的药物。使用草药治疗癌症可被视为一种有效且廉价的方式，可以促进普通民众负担得起医疗保健和药物，从而为生计和医疗领域的进步提供保障（Richard 等人，2015 年）。菲律宾拥有多种植物物种，但对其潜在药用特性的研究有限。
心瓣疾病
Madalina Garbi校长•皇家帕普沃斯医院顾问心脏病专家Mamta h Buch教育秘书•顾问顾问，曼彻斯特大学NHS NHS FT Dominik Schlosshan荣誉秘书•Leeds顾问心脏病专家，LEEDS顾问心脏病专家，Leeds顾问，顾问，顾问顾问Andrew Marshall Cornerer顾问顾问顾问，顾问顾问，顾问，顾问，顾问，顾问，顾问，顾问，顾问，顾问。 Manchester University NHS FT Benoy Shah Past President • Consultant Cardiologist, University Hospital Southampton NHS FT Vassilios Vassiliou Communications Secretary • Clinical Professor University of East Anglia, Honorary Consultant Cardiologist Norfolk and Norwich University Hospital Harriett Hurrell Communications Secretary and Trainees Committee Co-Chair • Interventional Cardiology Registrar Nabila Laskar Trainees Committee Co-Chair •成像心脏病学注册官Sally Chapman培训人员委员会成员•成像心脏病学注册师POOJA RATHATHA受训者委员会成员•临床科学家，超声心动图术Max Sawyer训练者委员会成员•介入心脏病学注册师Patricia Khan Khan患者患者代表教师代表
具有数字、射频和光学集成功能的系统级封装 (SOP) 基板和模块 Venky Sundaram*、Rao Tummala、George White、Kyutae Lim、Lixi Wan、Daniel Guidotti、Fuhan Liu、Swapan Bhattacharya、Raj M Pulugurtha、Isaac Robin Abothu、Ravi Doraiswami、Raghuram V. Pucha、Joy Laskar、Manos Tentzeris、G. K. Chang、Madhavan Swaminathan 佐治亚理工学院包装研究中心 * vsunda@ece.gatech.edu，404-894-9394，404-894-3842（传真）
摘要 封装研究中心一直在开发下一代系统级封装 (SOP) 技术，该技术将数字、RF 和光学系统集成在一个封装上。SOP 旨在充分利用片上 SOC 集成和封装集成的优势，以最低的成本实现最高的系统性能。微型多功能 SOP 封装高度集成，并制造在类似于晶圆到 IC 概念的大面积基板上。除了新颖的混合信号设计方法外，PRC 的 SOP 研究还旨在开发封装级集成的支持技术，包括超高密度布线、嵌入式无源元件、嵌入式光学互连、晶圆级封装和细间距组装。这些支持技术中的几项最近已集成到使用智能网络通信器 (INC) 测试平台的首次成功的 SOP 技术系统级演示中。本文报告了 PRC 上最新的 INC 和 SOP 测试平台结果，并深入了解了未来融合微系统的 SOP 集成策略。本文的重点是将材料、工艺和结构集成到单个封装基板中以实现系统级封装 (SOP)。
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型