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参考：Paramasivam Sathishkumar，Gangadharan Shakhil Ponnarassery，MiloševićMilorad，Perali Andrea.- High-tc Berezinskii-Kosterlitz--
在追求超导性的较高临界温度时，在二维（2D）中的电子带和Van Hove奇异性（2D）中已成为一种潜在的方法，可以根据含义的期望来增强Cooper配对。然而，这些特殊的电子特征抑制了超级流体的超导系统中的超级流体施工，因此在二维超导系统中的过渡（BKT）过渡，导致出现了由于超导导性引起的超导电性流量引起的显着pseudogap法律。在强耦合方案中，发现超流动性的一个与超导差距成反比，这是有助于强烈抑制超级抑制超级流动性的因子。在这里，我们揭示了上述限制在2D超导电子系统中避免使用，具有很强的配对强度与具有较弱的电子配对强度的深带相结合的电子带。由于多播的影响，我们演示了一种类似筛选的机制，该机制绕过了抑制超级流体的抑制。我们报告了通过对两个频率启示元之间的映射耦合调谐和成对的交换耦合，报告了BKT过渡温度大量增强的最佳条件，并大量增强了伪制度。
教授Natalya Shakhovska，理学博士，利沃夫理工大学人工智能系主任
大数据需要额外的资源来实现机器学习模型。Map-reduce 范式仅允许并行化该过程，但计算复杂性会增加。新的机器学习模型集合是为数据预处理（特征选择、错过日期插补等）和数据分析而开发的。