XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLayers
用于地面和空间钙钛矿光伏电池的金属氧化物阻挡层
图 1。SiO X 作为辐射屏障。NIP 设备中的质子散乱（a）没有，（b）有 1 μm 厚的 SiO X 质子屏障。红线表示由于质子相互作用而在设备堆栈中形成的总空位与深度的关系。每个案例都给出了设备示意图，设备架构的详细信息请参阅方法部分。代表性 NIP 设备的横截面 SEM 图像，不带（c）和带（d）SiO X 层。（e）NIP 和（g）PIN 设备在用 0.05 MeV 质子辐照之前和之后的平均 PCE，质子辐照的通量分别为 10 13 cm -2 和 10 15 cm -2 ，没有（裸露的）和有（受保护的）SiO X 质子屏障。每个类别对 4-5 个设备进行平均值计算。相应的 JV 曲线显示在（f）和（h）中。
库仑阻力在双石墨烯层中引起的非本地抗性
最近制造二维（2D）材料（尤其是石墨烯）的进展引起了电子流体动力学的研究，这在常规的“脏”金属1 - 4中很难达到。当电子 - 电子散射机制主要3，4时，流体动力学粘性状态至关重要。这意味着与其他散射机制（例如声子，杂质等）相比，典型的电子电子散射长度必须是最短的规模。所有这些长度尺度都在很大程度上取决于温度5，并且在中等温度下可以访问流体动力学状态，这是石墨烯单层中一百个kelvins的顺序。相反，在低温下，电子杂质机制很重要，而电子散射在大温度下占主导地位6。在流体动力学状态7中已经证明了许多令人惊讶的实验结果。中，由于粘性流量9、10，石墨烯收缩行为的增加，在石墨烯8中，Wiedemann-Franz定律的热导率增加和破坏了石墨烯收缩中的电导率，在石墨烯11中非局部负电阻。
将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱 石墨烯和相关材料的拉曼光谱
和10 4 cm 2 V 1 S 1在室内和液形温度4处，以及通过静电门控，7和异常的光致发光对电子的一维量化，主要是从基础平面上极化。6可以将它们合并到PTMC/PTMC/PTMC/TMD分层材料异构结构（LMHS），具有II型带对齐方式，允许在互惠空间中直接进行光学过渡，8，并且可以在繁华的发射能量中选择更大的发射能量，从而在繁华的范围内进行了繁华的范围，从而在繁华的范围内进行了广泛的范围。gase和Inse晶体是各向异性LMS，包括由范德华力堆叠在一起的共价粘结层。每一层由四个原子平面（SE - GA - GA - SE或SE - IN - IN - in - in - SE）组成，在六边形原子晶格中排列，图。1a和b。在批量生产中，这些层可以堆叠在不同的订单中：属于D 4 6 H空间组的六角形B-结构，属于D 1 3 h空间组或rhombohedral G结构属于D S 3 V空间组的Hexagonal 3结构。9然而，最常见的多型型为3阶，一个含有8个原子和两个层厚的单元池，厚，5和g -inse，一个单位细胞延伸超过3层，包含12个原子。6
硅光伏超薄钝化层的电子特性
钝化接触迄今已取得一些成功，最有力的候选者是薄氧化硅层上的多晶硅（例如隧道氧化物钝化接触 (TOPCon) 或氧化物上的多晶硅 (POLO)）和非晶硅 (a-Si) 异质结。[3,7,8] TOPCon 是一种高效的电子选择接触，但具有较高的热预算，需要大约 900°C 的温度才能将接触电阻率降低到可接受的水平。[9] 一种可以匹配或超过当前电子选择材料性能的高效空穴选择层将引起相当大的兴趣。迄今为止，使用 SiO 2 为基础的空穴选择接触未能达到同等水平。[10,11] 最有前途的空穴选择接触材料是 p 型 a-Si 和富硅 SiC，但传统的高温 Ag 丝网印刷方法不一定与此类接触兼容。[10]
用于合成和分析高级功能层和涂层的电化学方法
他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
碳化的碳化速率是人行道的子基层层的压实回收骨料
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
基于语言经验的卷积层和脑干中的语音编码
将人工神经网络 (ANN) 与脑成像技术的输出进行比较，最近在 (计算机) 视觉和基于文本的语言模型方面取得了实质性进展。在这里，我们提出了一个框架来比较口语语言表征的生物和人工神经计算，并提出了对这一范式的几个新挑战。使用 Beguˇs 和 Zhou (2021b) 提出的技术，我们可以分析人工神经网络中间卷积层中任何声学属性的编码。这使我们能够以一种比大多数现有专注于相关性和监督模型的提案更易于解释的方式测试大脑和人工神经网络之间语音编码的相似性。我们将对原始语音进行训练的完全无监督深度生成模型（生成对抗网络架构）引入大脑和 ANN 比较范式，这使得可以测试人类语音的产生和感知原理。我们提出了一个框架，将测量人脑复杂听觉脑干反应 (cABR) 的电生理实验与深度卷积网络中的中间层并行。我们比较了 cABR 相对于脑干实验中的刺激的峰值延迟，以及中间卷积层相对于深度卷积网络中的输入/输出的峰值延迟。我们还检查并比较了之前的语言接触对 cABR 峰值延迟和语音属性的中间卷积层的影响。具体而言，英语和西班牙语使用者对语音属性 (即 VOT =10 毫秒) 的感知不同，有声 (例如 [ba]) 和无声 (例如 [pa])。至关重要的是，英语和西班牙语使用者的 cABR 峰值延迟到 VOT 语音属性是不同的，并且英语训练的计算模型和西班牙语训练的计算模型之间的中间卷积层的峰值延迟也不同。根据八个训练网络（包括复制实验）的结果，人类大脑和中间卷积网络在峰值延迟编码方面表现出了相当大的相似性。所提出的技术可用于比较人类大脑和中间卷积层之间对任何声学特性的编码。
