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对优化结构，电子结构，光谱分析和热力学参数的计算DFT
以12个步骤实现了胞嘧啶分子的优化结构，其优化能为-10749.84 eV。4.94 eV的Homo-Lumo能隙表示化学稳定性。氧原子表现出最负电位，氢原子显示出最积极的电位。状态的密度揭示了4.92 eV的能隙，确认了等效轨道能级。计算出的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。3.19 eV的亲电指数表示强烈的亲电行为。Mulliken电荷分析鉴定H13具有最高的正电荷和最高负电荷的N5。振动分析显示，在3100-3300 cm -1，N-H处的C-H振动为3500-3700 cm -1，而C = O时为1771.10 cm -1。热力学特性，例如热容量，内部能量，焓和熵随温度的增加，而Gibbs自由能降低。
计算 DFT 洞察胞嘧啶的优化结构、电子结构、光谱分析和热力学参数
胞嘧啶分子的结构优化通过12步实现，优化能量为-10749.84 eV。4.94 eV的HOMO-LUMO能隙表明化学稳定性。氧原子表现出最负的电势，氢原子表现出最正的电势。态密度显示能隙为4.92 eV，证实了等效轨道能级。计算的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1 ）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。亲电指数为3.19 eV，表明亲电行为强。Mulliken电荷分析确定H13具有最高的正电荷，N5具有最高的负电荷。振动分析表明CH振动在3100-3300cm -1 ，NH在3500-3700cm -1 ，C=O振动在1771.10cm -1 。热力学性质如热容量、内能、焓和熵随温度的升高而增大，而吉布斯自由能则降低。
通过物联网中对结构中损害识别的审查调查
物联网（IoT）提供了一种收集和分析结构数据的方法。这种创新的方法具有识别和预防物联网结构障碍的希望，从而增强了混凝土和钢结构的安全性和卓越性。在较旧的结构中，实施温度，湿度，断裂传感器或其他监视系统可连续监督结构的状况。此外，智能系统的利用允许自动调节建筑物内的各种设备，以及通过IoT与数据分析系统和消费者共享获得的信息。相关数据的自动收集促进了结构障碍的检测，并提高了建筑物的安全性。这种尖端技术可以动态地收集实时结构数据并采用智能算法来查明结构损害。无线传感器网络利用传感器和物联网来检测混凝土和钢结构中的损坏，收集必要的数据并采用智能算法来识别此类结构中的损害。这些网络可以动态积聚实时结构数据，并利用智能算法来检测结构内的损害。物联网传感器以不断监视复杂的结构，并迅速通知相关的工程师和专家。本文使用物联网全面研究了混凝土和钢结构中的损伤检测过程。
光束产生的三维螺旋旋转等离子体结构
使用三维粒子模拟研究了束流产生的部分磁化 E × B 等离子体中出现的方位结构。在低压下发现了两种不同的不稳定性状态。当气压足够高时，由于低杂化不稳定性的发展，实现了准中性，并形成了 2D 螺旋臂结构，从而增强了横向场传输。在较低压力下，由于以下原因，无法实现准中性，并形成 3D 螺旋旋转等离子体结构
小脑上松果体上入路：分离尸体大脑半球并保留中线结构的新方法
目的：描述一种解剖尸体大脑而不损伤大脑内侧结构和表面的新技术，确保大脑标本能够保存下来以供神经解剖学研究和训练。方法：在放大 6 至 40 倍的手术显微镜下，采用小脑上松果体上入路解剖 10 个成人尸体大脑。这种方法可以将大脑分成两个半球，同时可以直接看到第三脑室并保存中线结构。结果：小脑上松果体上入路可以准确、可靠地解剖大脑半球，而不会损伤大脑内侧结构。包括第三脑室在内的所有中线结构都得到了保存，为解剖研究提供了高质量的标本。结论：小脑上松果体上入路是大脑半球解剖技术的重大进步，确保大脑内侧结构的保存，并为神经外科培训和研究提供了优质标本。关键词：尸体大脑，纤维解剖，显微外科解剖，小脑上松果体上入路
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
新兴时空、全息、黑洞熵、复杂性和信息结构的统一理论
我们提出一个离散的信息基底作为基础层，时空结构、标准模型规范对称性、黑洞熵、全息对偶性和综合复杂性度量由此产生。我们将基底构建为具有明确定义的局部更新规则的四维晶格系统。通过使用重正化群 (RG) 分析系统，我们证明了洛伦兹不变性可以在低能量下出现。通过将基态表示为张量网络，我们将出现的大尺度几何连接到全息对偶，从而重现纠缠熵的 Ryu-Takayanagi 公式。离散视界上的组合微态计数得出贝肯斯坦-霍金黑洞熵定律。此外，我们定义了一个与综合信息理论的 Φ 一致的综合复杂性度量，将复杂性定义为底层因果结构的突发属性。特殊极限重现了已知的理论，例如圈量子引力 (LQG) 和因果集理论，强调这些框架是更基本基础的涌现现象。最后，我们讨论了哥德尔不可判定性和认识论极限，它们是复杂的涌现行为的自然结果。这项工作将涌现定位为将基础物理学的多个方面编织在一起的统一概念。
KernelSnitch：针对内核数据结构的侧信道攻击
摘要：众所周知，共享硬件元素（例如缓存）会引入微架构侧信道泄漏。消除这种泄漏的一种方法是不跨安全域共享硬件元素。然而，即使在无泄漏硬件的假设下，其他关键系统组件（例如操作系统）是否会引入软件引起的侧信道泄漏仍不清楚。在本文中，我们提出了一种新颖的通用软件侧信道攻击 KernelSnitch，针对内核数据结构（例如哈希表和树）。这些结构通常用于存储内核和用户信息，例如用户空间锁的元数据。KernelSnitch 利用了这些数据结构的大小可变的特性，范围从空状态到理论上任意数量的元素。访问这些结构所需的时间取决于元素的数量（即占用率）。这种变化构成了一个定时侧信道，可被非特权的孤立攻击者从用户空间观察到。虽然与系统调用运行时相比，时间差异非常小，但我们演示并评估了可靠地放大这些时间差异的方法。在三个案例研究中，我们表明 KernelSnitch 允许非特权和孤立的攻击者泄露来自内核和其他进程活动的敏感信息。首先，我们演示了传输速率高达 580 kbit/s 的隐蔽通道。其次，我们利用 Linux 在哈希表中使用的特定索引，在不到 65 秒的时间内执行了内核堆指针泄漏。第三，我们演示了网站指纹攻击，F1 分数超过 89%，表明可以使用 KernelSnitch 观察到其他用户程序中的活动。最后，我们讨论了针对与硬件无关的攻击的缓解措施。
智能材料和智能结构：转换工程和基础设施
摘要：本研究探讨了智能材料在工程中的变革性作用，重点是将其整合到智能结构中，以增强基础设施的弹性，可持续性和效率。与传统材料不同，智能材料对环境刺激（例如温度，压力或电场）做出了反应，从而实现了自我修复，适应性行为和能量优化。关键类型，包括压电，形状 - 内存合金，电致变色，热色素和磁性材料，以具有其独特的功能和应用。使用这些材料的智能结构表现出先进的功能，从自我修复混凝土到能量验证系统，为可持续性，成本效益和抵御环境压力提供了重大收益。但是，诸如高初始成本，耐用性问题和集成障碍之类的挑战持续存在。这项研究强调了智能材料的当前局限性和未来方向，旨在在不断发展的土木工程景观中促进更可持续，适应性和持久的基础设施解决方案。
使用FEM建模和实验研究对常规3D印刷晶格结构的增强及其机械性能进行研究
引入3D打印已彻底改变了不同复杂晶格结构的设计和制造，从而提供了前所未有的灵活性，以优化各种应用的机械性能。但是，传统的3D打印晶格结构通常会在实现强度，刚度和体重之间达到所需的平衡时面临一些局限性。这项研究通过创新的设计修改对常规3D打印晶格结构的增强进行了全面研究。通过将高级计算技术（例如有限元方法（FEM）建模与实验研究）整合在一起，本研究旨在评估这些增强结构的机械性能。FEM分析允许精确预测压力分布和压缩负载条件下的变形，而实验验证则提供了对现实世界中适用性和性能的见解。结果表明，体重不是影响机械规格的主要因素，这是该研究通过获得的结果的主要假设，这表明与SC-FCC相比，在修改的模型中，将重量降低了12％，与SC-FCC相比，修改的模型比SC-BCC的重量比SC 11.7 G的重量更轻，并且与SC-BCC结构相比，重量为10.32 G较轻。这些发现揭示了机械性能的显着改善，包括增加负载能力，证明了这些增强的晶格结构对高级工程应用的潜力。这项研究不仅有助于理解3D打印的晶格的机械行为，而且还为开发更有效，更健壮的结构组件铺平了道路。