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超导体的军事系统应用-DTIC
为了实现这一潜力，需要一个剧烈的研究，发展和演示计划。这样的计划应包括：基础研究中的扩大努力，包括理论；高温薄膜材料和高温复合线和导体的密集开发；除了追求两种关键支持技术：低温和高强度结构材料以及基于超导体材料的许多工程测试模型的开发，以作为早期对高温超导体早期转移到军事系统的基础。
由掺杂的原子薄的半导体异质结构中强的电子脱位诱导的超导性
我们研究了一种在原子薄的半导体中诱导超导性的机制，激子介导电子之间的有效吸引力。我们的模型包括超出声子介导的超导性范式的相互作用效应，并连接到玻色和费米极性的良好限制。通过考虑TRIONS的强耦合物理，我们发现有效的电子相互作用会形成强频率和动量依赖性，并伴随着经历了新兴的BCS-BEC交叉的系统，从弱绑定的S-波库珀对Bipolarons的超浮雕。即使在强耦合时，双丙酸也相对较轻，从而导致临界温度占费米温度的10％。这使二维材料的异质结构有望在通过电子掺杂和Trion结合能设置的高临界温度下实现超导性。
主题：逻辑供应链解决方案公司 - 预期现金和解选项符号：LGTY日期：???
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极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
2025年夏季主管的提议
McGill电子邮件：Alexandre.reynaud@mcgill.ca提案（A或B）：项目标题（1行）：视觉假设/研究问题（1-4行）中双眼组合的动力学（1-4行）：要在3个维度上查看，大脑必须整合来自2眼的信息。这种整合得到了求和和抑制机制的支持，在这种机制中，眼睛看到的共同元素是概括的，而不同的元素则被抑制。在这项研究中，我们将评估这些抑制机制的动力学。特定目的（最多12行）：大脑结合了从双眼到感知深度的视觉信息。双眼组合是将视网膜略有不同图像融合到单个统一图像的过程。这是通过两种机制发生的：总结，其中左眼和右眼的输入添加在一起，并抑制，其中一只眼睛抑制另一眼的输入。但是，该研究项目评估了时间整合在双眼组合中的作用。初步发现表明，当简短显示刺激时，几乎没有抑制。当前的研究将这项研究扩展到更长的刺激持续时间，以确定抑制和总和的动力学。将使用无源3D屏幕进行基于计算机的实验，以测量不同刺激持续时间的对比度检测阈值。将使用MATLAB分析数据。学生的角色（最多12行）：在研究生的监督和指导下，夏季学生将进行基于计算机的行为实验。学生将从正常视力的参与者和被诊断患有弱视的参与者那里收集数据。同时，他们将使用MATLAB学习实验设计，数据分析和数据可视化的基础知识背后的背景和理由。他们将有机会利用用于研究的最新3D屏幕来学习心理物理学和行为测试的基础。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
名称：雅各布·哈特（Jacob Hart）标题：组织或代理：主题：SB01325- AA允许自然疗法医生开处方和管理维生素B12。 supp
我的名字叫杰克·哈特（Jake Hart），我是一个病人，他从自然疗法中受益匪浅。我写信分享我的个人经验，并表示对SB 1325的强烈支持。我和我的妻子一直试图怀孕一年多。我们与她的Obgyn医生一起工作，她告诉我们我们应该尝试其他形式的怀孕（IVF）。我们不愿意走那条路线，而是选择去看自然疗法的医生。她指导我们实施了几种方法来帮助我们的身体通过维生素和生活方式改变，以获得怀孕的最佳机会。根据自然疗法医生进行的这些变化，我们能够怀孕，现在有一个美丽的4个月大女儿。我不相信没有自然疗法的医生的帮助，我们会自然怀孕。到目前为止，传统医学提供了有限的缓解，使我们感到沮丧和困惑。个性化方法和专注于自然疗法不仅使我们怀孕，而且还对我的生活产生了深远的影响。但是，我知道我的自然疗法医生受到康涅狄格州现行法律的限制。如果它们能够开出某些天然物质或以不同的方式管理它们，我的治疗可能会更有效。
未来的趋势和前景：生成AI与供应链中新兴技术的交集
总而言之，生成AI与新兴技术的整合为供应链管理的未来带来了令人兴奋的前景。通过利用生成AI，机器人技术，物联网，边缘计算和其他新兴技术之间的协同作用，组织可以在日益复杂且动态的商业环境中解锁创新，效率和弹性的新机会。但是，意识到这些技术的全部潜力需要战略投资，协作以及供应链管理的前瞻性方法。