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Hao Lei 1,2,4, # , Haifeng Ji 1, # , Bohan Lu 3,4 , Linjie Xie 2,3 , Eng Gee Lim 2 , Xin Tu 4 , Yina
这些技术允许根据相似性标准将初始数据集细分为两个或多个子集。相似性(或不相似性)的定义是这些技术的核心。正确选择此标准可以将观测结果分成子集,每个子集具有不同的属性。
应对固定(例如坑洼,道路碎屑,速度颠簸,灌木丛/树木,建筑物,停放的汽车,建筑,铁路交叉口,大门)和非固定物体(例如,易于识别和遇到这些对象,都无法识别和响应的环境,并且在环境中遇到了范围,并且可以识别出对物体的影响,并且可以在环境中遇到这些物体,或者遇到这些对象,并且可以识别出对物体的影响,并且可以识别出对物体的影响,或者遇到了范围,并且可以识别出对物体的影响,或者遇到了范围的范围。系统
1加利福尼亚州立大学北林北林里奇的化学与生物化学系,加利福尼亚州北林91330,美国2化学与化学工程学院,西南石油大学,成都610500,P.R。中国3中国电子科学与工程学院,中国电子科学技术大学(UESTC),成都610054,P。R.中国4材料科学与冶金系,剑桥大学,Charles Babbage Road 27 60607,美国6地球科学系,加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校,加利福尼亚州93106,美国†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*可以解决信件:电子邮件:mmiao@csun.edu,rhemley@uic.edu作者贡献:M.M。设计了研究,以及C.P.,R.H。和Y.Z.完善了方法。Y.S. 和L.Z. 做出了同等的贡献并进行了计算。 M.M和Y.S. 领导了结果分析,并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。Y.S.和L.Z.做出了同等的贡献并进行了计算。M.M和Y.S. 领导了结果分析,并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。M.M和Y.S.领导了结果分析,并与R.H.和C.P.一起进行了分析。写了手稿。
在相关期限内存储或访问,这是学习的关键要求。使用由脂质,水和十六进制组成的液滴界面双层(DIB),以及具有重复正弦曲线电流电压循环的电刺激训练方案,我们表明表现出具有长期塑性性的长期塑性的DIBS与长期的poctipiriip(Ltp)相关。与LTP相关的物理变化的时间尺度在分钟和小时之间范围范围范围,并且比以前的STP研究更长,在该研究中,仅几秒钟后存储的能量消散。STP行为是与双层区域和厚度可逆变化相关的双层几何形状变化的结果。另一方面,LTP是分子和结构性变化的ZwitterionInic脂质头组和脂质双层的介电性能,这是由于双层界面处越来越不对称的电荷分布而导致的。
科学是通过语言来传播的。科学语言的媒介是多模式的,从课堂上的讲课,到科学家之间的日常非正式讨论,再到会议上的准备好的演讲,最后是科学传播的巅峰——正式的同行评审出版物。像 ChatGPT 1 这样的由人工智能 (AI) 驱动的语言工具的出现引起了全球的极大兴趣。截至 2023 年 1 月底,ChatGPT 创下了历史上任何应用程序中用户群增长最快的记录,仅两个月就有超过 1 亿活跃用户。2 ChatGPT 只是众多基于人工智能的语言工具中的第一个,还有更多工具正在准备中或即将推出。3 − 5 在我们来得及考虑这种工具的后果或验证它生成的文本是否正确之前,世界各地的许多科学研究和大学都对 ChatGPT 改变科学交流的潜力表示担忧 6。 ChatGPT 生成的文本结构与人类相似,可能会让读者误以为它是人类编写的。7 然而,现在很明显,生成的文本可能充满错误,可能肤浅、肤浅,并可能产生错误的期刊参考和推论。8 更重要的是,ChatGPT 有时会做出荒谬和错误的联系。我们简要总结了 ChatGPT(以及未来的 AI 语言机器人)的一些优缺点,并总结了一系列最佳实践建议,供科学家在研究的任何阶段(特别是在手稿撰写阶段)使用此类工具时参考。9、10