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泌尿生殖器癌的自适应免疫
更改。[1]这需要将太阳能电池的生产提高到Terawatt量表[2]，同时降低生产成本。激光处理已成为生产太阳能电池的估计工具。[3 - 5]目前，它主要用于生产钝化发射极后细胞（PERC）的激光接触开口（LCO）过程。[6]由于有限的可用性，银消耗是大规模制造的挑战。[7]未来的无银方法，例如电镀[8]或铝制金属，[9]也需要激光开口。在大多数应用中，激光消融过程仅需很少的消耗品。因此，对LCO系统的所有权成本（COO）的主要贡献包括收购，劳动力和方面的成本，其成本超过75％。[10]因此，增加吞吐量是降低每个细胞处理成本的非常有效的方法。对于诸如化学批处理处理之类的前端过程，对于晶圆尺寸M10（182毫米），晶圆吞吐量预计将从10 200增加到16 700 wph。[6]这增加了70％以上。对于激光过程，例如激光掺杂的选择性发射极（LDSE）和LCO，预计吞吐量增益仅为约7000至10 000 wph，即约为42％。[6]这种错误匹配也是由于以下事实：基于批处理的过程（例如湿化学碱性纹理或炉子扩散和氧化）可以通过增加批处理大小来有效地扩展。[11]
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。
基于深度学习的单目航天器姿态估计研究综述：现状、局限性和前景
估计不合作航天器的姿态是一个重要的计算机视觉问题，它有助于在轨道上部署基于视觉的自动系统，其应用范围从在轨服务到空间碎片清除。随着计算机视觉的总体趋势，越来越多的工作开始关注利用深度学习 (DL) 方法解决这个问题。然而，尽管研究阶段的成果令人鼓舞，但阻碍在实际任务中使用此类方法的主要挑战仍然存在。特别是，这种计算密集型算法的部署仍未得到充分研究，而在合成图像上进行训练和在真实图像上进行测试时的性能下降仍有待缓解。本调查的主要目标是全面描述当前基于 DL 的航天器姿态估计方法。次要目标是帮助确定有效部署基于 DL 的航天器姿态估计解决方案以实现可靠的自主视觉应用的局限性。为此，本调查首先根据两种方法总结了现有算法：混合模块化流水线和直接端到端回归方法。本文不仅从姿势准确性的角度对算法进行了比较，还重点关注了网络架构和模型大小，同时考虑到了潜在的部署。然后，讨论了用于训练和测试这些方法的当前单目航天器姿势估计数据集。还讨论了数据生成方法：模拟器和测试平台、合成生成的图像与实验室/空间收集的图像之间的领域差距和性能下降以及潜在的解决方案。最后，本文提出了该领域的开放研究问题和未来方向，并与其他计算机视觉应用进行了比较。
回顾现代牙科实践中的人工智能辅助 CBCT 数据管理：优势、局限性和创新
摘要：在未来十年内，人工智能 (AI) 将从根本上改变现代牙科实践的工作流程。本文回顾了在人工智能的支持下牙科助理在 CBCT 数据管理中的创新和新角色。它在 3D 数据管理中的应用为牙科助理带来了新的角色。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 技术与口内 3D 扫描和 3D 面部扫描一起，是现代数字牙科实践中常用的 3D 诊断技术。本文概述了在牙科实践中的标准医疗诊断工作流程中实施 AI 对半自动分割的潜在好处。它讨论了 AI 工具是否可以帮助医疗保健专业人员提高其可靠性、有效性和实用性，并解决了可能发生的潜在限制和错误。本文得出结论，当前的 AI 解决方案可以改善包括 CBCT 数据管理在内的当前数字工作流程。自动 CBCT 分割是当前的趋势和创新之一。它可以帮助专业人员在较短的时间内获得准确的 3D 图像，从而提高整个过程的效率。CBCT 的分割是治疗计划的有用工具，也是以易于理解的方式向患者传达问题的有用工具。本文强调，由于许多研究中样本量不足和报告不完整，存在较高的偏差风险。它建议通过 AI 支持的 cbct 数据管理来提高牙科工作流程的效率和准确性
探索变分量子特征值求解器的标度限制以及氢化物双原子分子的键解离
图 1 在经典计算机上使用不同的轨道基组初始化为不同自旋多重性的 LiH 和 TiH 双原子分子的预测 CCSD 键解离曲线。预测的 TiH 基态配置会根据所选的轨道基组而变化。基态配置用实心标记表示，而较高能量配置用空心标记表示。
使用激光粉末融合和激光金属沉积
光聚合物衍生的碳的越来越流行，但可用特征尺寸的范围有限。这里的重点是扩展轨道到低表面与体积比（SVR）结构。描述了具有FTIR和DSC的高温丙烯酸光聚合前体的前体，并开发了用于在MM量表中以1.38×10 - 3μm-1的SVR生产构建的碳的热惰性总和处理。基于热重分析和质谱法，两种激活能量为≈79和169 kJ mol -1的热度制度被撤消，这在聚合物的形态转换过程中的机制是理论的，在300°和500°C之间的形态转换过程中。元素组成（440–600°C，O/C 0.25–0.087％）。洞察力导致对初始坡道（2°C min -1至350°C），等温固定（14 h），后保持坡道（0.5°C min -1-1至440°C）和最终坡道（10°C min -1至1至1000°C）进行优化的热处理。所得的碳结构在尺寸上是稳定的，无孔在μm的比例下，并包含特征大小的前所未有的变化（从mm到μm，比例）。发现应将构造碳推向工业相关的量表。
法律和政策中循环经济概念的限制
循环经济（CE）概念在全球范围内和全国范围内引起了人们的显着关注，这在很大程度上是由于预期的经济，环境和社会利益对可持续发展。结果，促进CE的法律和政策越来越多地在全国和地区采用。在这篇观点文章中，我们认为，设计和实施CE法律的系统方法对于涵盖CE概念的多层次，多功能和多部门维度是必要的。这种方法应建立在CE概念上，并具有清晰的边界和规模，以确保它仍然是有意义的概念，并避免使不可持续的状态永存。此外，系统的方法应结合正义维度，以提供公正，公正和包容的CE。在文章中，我们第一个确定了对现有CE法律的五个基本局限性：（1）不明确的边界和规模，（2）目标过度简化，（3）正义维度的侧面层面，（4）现状的加强，以及（5）无疑的后果。其次，基于这些局限性，我们确定了进一步研究的四个方向，可以有助于制定更有效的CE法律。由于没有一种大小的方法，对现有法律和政策的任何更改或新的政策的任何更改都将需要来自全球北部的全球南方和边缘化社区的更广泛的证据基础，以反映，Interria，Interria，Interria，不同的实践，不同的实践，与物质流的文化关系，以及与物质流的文化关系以及多样性。
人工智能在网络安全领域的影响与局限性
人工智能 (AI) 的发展可以追溯到 20 世纪，当时研究人员试图创建一个无需人脑协助即可运行的系统。这一发现引发了对开发智能系统和机器人的进一步研究，这些系统和机器人可以模仿人类行为而不会对人类产生重大影响。数学家也通过开发公式来辅助这一过程，为这一领域做出了贡献。组织在这些研究中投入了大量资金，人工智能从此取得了长足的进步。如今，人工智能平台帮助企业大规模开发、管理和部署机器学习和深度学习模型，减少了数据管理和部署等软件开发任务，使人工智能技术更易于获取且价格更实惠。随着网络风险的增加，人工智能也被用于监控和限制网络犯罪。II. 相关工作
多服务电池储能系统的寿命限制
摘要：基于可再生能源的可靠电网系统是限制气候危机的关键一步。固定式电池储能系统 (BESS) 具有巨大的潜力，可以在不同时间范围内抵消电网中的功率波动。但是，为了可靠地运行和估算成本，需要了解电池的退化情况。我们对 NCM532/Gr 锂离子电池单元的单服务应用和多服务应用进行了加速电池退化研究。频率调节 (FR) 对电池的危害最小，预期寿命为 12 年，而峰值调节 (PS) 的预期寿命为 8 年。联合循环 (FRPS) 加速了容量损失，并且从循环开始就会引起正极的退化，导致仅在 870 个等效全循环 (EFC) 后功率受限。跟踪 1C 速率放电容量被证明是加速电池极化的良好指标，并且可以作为评估内部电池健康状态 (SOH) 的有用方法。