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CS 168层，设计，Traceroute春季2025
1 for ttl in range(1, 65): 2 ttl_result = [] # empty set to log responses 3 for _ in range(3): 4 send packet to dst_ip with TTL=ttl 5 wait for a corresponding valid/relevant response 6 7 if no valid/relevant response received: 8 add an empty address to ttl_result 9 10 if valid/relevant ICMP Time Exceeded response received: 11 add source IP of that数据包ttl_result 12 13如果有效/相关的ICMP目标无法接收到未接收：14将dst_ip添加到ttl_result 15退出外循环16 17打印ttl_result＃响应此ttl
谱图绘制硅胶合成的MNSE膜的特性，作为薄膜太阳能电池吸收层的潜在材料
这项研究研究了使用连续的离子层吸附和反应方法（Silar）方法合成的锰（MNSE）薄膜的光学，结构和电性能（MNSE）薄膜，具有不同体积的三乙胺（TEA）作为络合物的浓度。MNSE薄膜在紫外线（UV）区域表现出很高的吸光度，根据茶浓度的不同，在0.61至0.91处达到峰值，并朝着近红外（NIR）区域下降。透射率从12.53％到92.17％不等，随着较高的茶浓度降低。膜的能带间隙从2.90 eV降低，用2 ml茶降低至2.30 eV，以10 mL的速度降低，突出了MNSE用于光伏应用的可调性。膜厚度从190.82 nm到381.63 nm不等，反映了与茶浓度的直接关系。从结构上讲，在立方相结晶的MNSE膜具有改善的结晶度和较高茶容量下的缺陷，这是晶体尺寸从20.10 nm增加到25.09 nm，并降低了位错密度和微疗法。形态分析揭示了中等茶浓度下的均匀谷物样结构，这对于光伏性能是最佳的。电性能强调了电阻率和电导率之间的权衡。膜在2 mL时表现出较高的2.72×10 s/cm的电导率，而10 mL时为1.02×10ିହs/cm。这些发现证实了MNSE薄膜对于太阳能电池中吸收层的适用性，尤其是在需要可调的光学和电气性能的情况下。通过改变茶浓度来控制这些特性的能力增强了材料在光伏以外的应用程序（包括光电和光电探测器设备）以外的应用。
通过共蒸发进行 AlxTi1-xN 原子层沉积 ...
图 1. 从四种不同样品中以不同摩尔比沉积的 Al x Ti 1-x N 膜获得的窄范围核心级光电子谱 a) Al 2p b) Ti 2p c) N 1s 和 d) O 1s。大多数样品中的碳贡献几乎低于检测限，因此省略了 C 1s 光谱。
通过无掩模局部原子层沉积图案化纳米级金属氧化物薄膜进行纳米制造
摘要 ：改进的露天空间原子层沉积 (SALD) 头用于在各种基底上制造复杂氧化物图案。共反应物保持在周围大气中，设计了一个由三个同心喷嘴和一个前体出口组成的简单注入头。可以轻松且可逆地修改金属前体出口的直径，从而可以直接形成具有不同横向尺寸的图案。成功证明了无掩模沉积均匀和同质的 TiO 2 和 ZrO 2 薄膜，横向分辨率从毫米到几百微米范围可调，同时将膜厚度保持在几纳米到几百纳米范围内，并在纳米级控制。这种局部 SALD 方法称为 LOCALD，还可以在结构化基底上进行层堆叠和沉积。
基于双层优化的电动汽车电池更换站与孤立微电网经济调度策略
进入21世纪以来，我国发展迅速，电动汽车作为汽油车的替代逐渐进入大众的视野。目前，电动汽车换电问题正成为制约其发展的主要因素，新能源的合理开发与研究成为当务之急。微电网成为符合要求的合理产品。然而，微电网系统并非十全十美，如今的换电站集充放电储能功能于一体，与微电网互动形成能量交换。然而，如今的微电网系统面临能源供需关系紧张、负荷不稳定等问题。如何协调微电网与电动汽车换电站两个运营主体的良好互动，保证各自的利益，最终实现节能减排，利于社会发展的目标具有很强的现实意义。本文对电动汽车换电站与孤立微电网的经济调度策略进行研究。建立基于双层优化理论的经济调度模型，将换流站与孤立微电网作为两个独立的实体；基于多目标优化理论将两者整合为一个系统，研究孤立微电网的经济效益。
安全人工智能（SAI）：针对快速注射的双层防御模型
抽象人工智能（AI）深深地嵌入了处理敏感信息和任务操作的部门中，并且保护这些系统已变得至关重要。本文引入了一种新型的双层防御系统，称为安全人工智能（SAI），旨在减轻与迅速注射和迅速中毒攻击有关的风险。在连续设置“ SAI”中使用两个大型语言模型（LLM） - 一种用于初始输入及时分类的“后卫”模型，该模型有效地滤除了对抗性输入以保护AI系统和响应用户查询的主要响应模型。通过严格的测试，SAI在防止恶意提示损害AI响应方面表现出了弹性，从而大大提高了AI安全性。本文彻底研究了SAI的架构，方法论和性能，以满足对安全和对抗性AI系统的不断增长的需求。关键字：大语言模型，安全的人工智能，人工智能，及时注入，AI安全性。ntroduction虽然人工智能（AI）在政府，银行业和医疗保健方面具有许多优势，但其融合会增加脆弱性，尤其是随着LLM的复杂性和能力发展。AI仍然容易受到对抗性及时的操纵的攻击，这些操纵利用了自然语言弱点，尽管对强大的模型训练和硬编码过滤器规则进行了大量研究[1] [9] [18]。直接将有害物质直接嵌入AI输入，快速注射和中毒攻击中提供了一种特殊的危害[1] [6] [11]。与通常集中于攻击系统弱点的传统网络威胁不同，这些攻击使用了AI学习的反应模式，因此修改模型以产生意外的和通常的负面结果[1] [3]。鉴于语言的复杂性和LLM答案的复杂性，这种敌对的方法可能很难检测和预防[6] [7]。在这项工作中提出了安全的人工智能（SAI）作为解决这些挑战的解决方案。SAI的创新架构满足了针对基于及时的敌对投入的弹性，可扩展的防御的需求
基于单层区域比率defuzzifier
开发的高速模糊推理机器学习设备的主要目的是促进系统学习功能并改善计算性能。这是通过将训练单元的反馈添加到Defuzzification单元来实现的，该单元允许训练模糊逻辑设备[7]，[8]。还排除了Defuzzification单元中的某些操作，这将归化过程的计算性能时间降低至180 ns。基于区域比率方法的单层解体机的高速模糊逻辑推理机器学习设备的结果是，在模糊逻辑系统的输出下，输入数据将输入数据的生成和转换为单个指定的CRISP值。这种类型的设备可用于图像分类或热电偶控制任务[9]，[10]。此外，开发了基于面积比方法的神经模糊学习的本体论模型：
7130LBR系列第1层应用程序+交换机 - 数据表
7130LBR系列中的集成开关为不同的应用提供了广泛的功能。直接连接到前面板界面通过交叉点时，它提供了高性能开关和路由的2.4 tbps吞吐量。它的深度虚拟输出队列（VOQ）体系结构消除了线路（HOL）阻塞，即使在最拥挤的网络方案中，几乎可以消除数据包下降。高级官方调度程序在所有虚拟输出队列之间相当分配带宽，同时准确地遵循队列学科，包括加权公平排队，固定优先级或混合方案。因此，R3系列开关可以轻松处理最苛刻的数据中心要求，包括实时，多播和存储的混合负载，同时仍能提供低延迟。
补充材料：分层的水生微环境控制由活性地毯产生的波动
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强（请参阅3）。图4，我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图，我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5，我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场，这就是φ=π/ 2的情况，在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
绝缘体和电极材料对碳化层的影响很小
# 组成 # 原子核 # 电子 缩写 1 2 Zn +2 Al + [C 3 H 6 ] 10 94 326 2 Zn + 2 Al + PP 2 2 Zn + 2 Al + [ C 10 H 8 O 4 ] 5 114 586 2 Zn + 2 Al + PET 3 2 Zn + 2 Al + [ C 6 H 4 S] 10 114 646 2 Zn + 2 Al + PPS 4 2 Zn + 2 Al + [C 22 H 10 O 5 N 2 ] 2 82 478 2 Zn + 2 Al + PI 5 3 Zn +1 Al + [C 3 H 6 ] 10 94 343 3 Zn + 1 Al + PP 6 3 Zn + 1 Al + [ C 10 H 8 O 4 ] 5 114 603 3 Zn + 1 Al + PET 7 3 Zn + 1 Al + [ C 6 H 4 S] 10 114 663 3 Zn + 1 Al + PPS 8 3 Zn + 1 Al + [C 22 H 10 O 5 N 2 ] 2 82 495 3 Zn + 1 Al + PI