对谐振介电纳米结构的操纵对于下一代光子设备至关重要。传统上,研究人员为此目的使用二维或相变材料。然而,前者导致较小的效率,而后者则缺乏持续变化。在这里,我们通过激光诱导的修改提供了另一种方法。cally,通过激光消融过程,我们合成了钼(MOS 2)纳米颗粒(NPS),然后我们通过激光片段来控制其组合。它导致MOS 2转化为其氧化物MOO 3 - X,进而导致光学响应的明显修饰,这是由于其光学常数之间的较大差异。此外,与原始MOS 2和经典的硅NP相比,激光碎片的NP具有更大的光热反应。因此,我们的基于MOS 2的激光可触摸NP为共振纳米光子剂(尤其是光热疗法)开辟了新的观点。
虽然荷兰、葡萄牙和瑞士等国家已经成功实施了正式的药物检查服务,即人们可以匿名提交样本进行专业法医分析并接受量身定制的干预措施 (1),但澳大利亚的做法更加谨慎。在节日期间(例如 2018 年、2019 年的 Groovin the Moo 节),药物检查的情况有限,2022 年 7 月,CanTEST 诊所于堪培拉开业,这是澳大利亚第一家固定地点药物检查服务 (2)。CanTEST 是一项免费服务,不仅提供保密的药物检查,还根据服务用户的具体测试结果为他们提供个性化的信息、咨询和建议。2023 年 2 月,昆士兰州政府宣布支持在昆士兰州引入药物检查服务;在本公报发布时,服务交付尚未开始。
抽象的Cuore升级具有粒子识别(CUPID)是Li 2 Moo 4(LMO)低温量热量表的预见量尺度阵列,并具有双重热和光信号的双重读数。它的科学目标是在寻找中微子群体中完全探索中微子质量的倒层次结构。候选同位素的独立双β衰变的堆积是相关的背景。我们通过在意大利实验室nazionali del Gran Sasso的地下运行的一小阵列LMO晶体中,在一小阵列的LMO晶体中注入joule加热器脉冲,并通过注射焦耳加热器脉冲。这允许标记堆积脉冲并控制数据中个体热脉冲的时间差和基础幅度。我们介绍了受监督的学习分类器在数据和已达到的堆积拒绝效率上的性能。
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多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中,我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上,欧洲深度科技度过了最好的一年,获得了超过 220 亿美元的融资,并以 10 亿美元的价格退出。从那时起,我们还看到量子计算(第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证)、核聚变(产生的能量几乎是记录的三倍)、空间技术(Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务)、生成性人工智能(Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户)等关键领域取得了巨大突破等等。
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中,我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上,欧洲深度科技度过了最好的一年,获得了超过 220 亿美元的融资,并获得了数十亿美元的退出。从那时起,我们还看到量子计算(第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证)、核聚变(产生的能量几乎是记录的三倍)、空间技术(Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务)、生成性人工智能(Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户)等关键领域取得了巨大突破等等。
摘要:2D材料在许多领域都显示出令人兴奋的特性,但是应用程序的开发受到低收益,高处理时间和当前去角质方法质量受损的障碍。在这项工作中,我们使用了MOS 2的出色MW吸收特性来诱导快速加热,从而产生吸附的,低沸点溶剂的近乎稳定性蒸发。突然的蒸发产生了内部压力,可以以高效率分离MOS 2层,并且通过分散溶剂的作用将其保持分离。我们的快速方法(90 s)给出了高度的高产(47%,在0.2 mg/ml时为47%,在1 mg/ml时为35%)高度脱落的材料(4层以下90%),大面积(高达几μm2)和优质的质量(未检测到显着的MOO 3)。关键字:钼二硫化物,过渡金属二盐元素(TMDC),微波驱动的去角质,大面积超薄片,高横向尺寸,高产量t
在经济的短期主义框架内管理制造业的维护并考虑随之而来的长期成本影响是困难的。管理维护的复杂性日益增加及其对业务结果的影响要求采用更先进的方法来通过在生产系统环境中开展有效活动来支持长期发展。这种基于问题的设计科学研究已经发展成为一种新颖的基于混合模拟的优化 (SBO) 框架概念,该框架分别将多目标优化 (MOO) 与系统动力学 (SD) 和离散事件模拟 (DES) 相结合。其目标是支持管理人员在战略和运营层面进行决策,以确定活动的优先顺序,从而提高维护和生产绩效。为了举例说明混合 SBO 框架,本研究提出了一个 SD 模型来研究维护性能和成本的动态行为,旨在为支持维护实践的长期战略发展提供见解。该模型提倡从系统角度看待维护成本,其中包括动态后果成本,这是整个组成反馈结构中多个相互作用的维护级别的综合结果。这些级别包括从应用的维护方法组合到由此产生的生产主动性,例如计划停机时间与计划外停机时间之间的比率,持续性
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摘要:风能是一种丰富的可再生能源,近年来在世界范围内得到广泛应用。本研究提出了一种新的基于多目标优化 (MOO) 的风能系统遗传算法 (GA) 模型。所提出的算法包括非支配排序,其重点是最大化风力涡轮机的功率提取,最小化发电成本和电池寿命。此外,还分析了风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 的性能特征,特别是扭矩、电流、电压、充电状态 (SOC) 和内阻。完整的分析是在 MATLAB/Simulink 平台上进行的。将模拟结果与现有的优化技术(如单目标、多目标和非支配排序 GA II(遗传算法 II))进行了比较。从观察结果来看,非支配排序遗传算法 (NSGA III) 优化算法提供了卓越的性能,特别是更高的涡轮机功率输出、更高的扭矩率、更低的速度变化、更低的能源成本和更低的电池退化率。该结果证明,与传统的优化工具相比,所提出的优化工具可以从自激感应发电机(SEIG)中提取更高的功率。