摘要:在研究和工程中,短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸,通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想,而无需主动调制需要专用的外部电路。但是,完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器(QCLS),这标志着其操作中的显着限制,因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型,该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在,通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间,将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明,在存在强
SAV系统的动态性质也很重要。例如,时间需求的浓度可能会给乘客带来较长的等待时间,并且系统管理员必须通过为乘客的费用充电或提供激励措施来为其提供措施,或者提供激励措施,以提高系统的性能(就像当前的乘车系统一样(Yang等人。,2020))。为了找到这种措施的最佳解决方案,需要对SAV系统进行动态分析。然而,据作者的知识而言,对此问题的数学可触犯分析非常有限。现有关于SAV系统动态操作管理的研究采用了复杂的方法,例如深厚的增强学习(Xie等人,2023),贝叶斯优化(Liu等人,2024),非平衡模型(Ramezani&Valad-Khani,2023)。它们对于特定情况的最佳解决方案非常有用,但是它们可能不方便地发现一般的理论意义。
纳米光电综合电路已经发挥了巨大的技术增长,目前构成了许多技术领域的驱动力,包括现代光学通信系统。基于商业CMOS兼容和技术成熟的硅在隔离器(SOI)平台,这是一个高度有效的,大型的,大型的,超级压缩和低损耗的光学组合,包括波格指南,谐振器,谐振器和谐振器,包括波动,谐振器和电动机。[1,2]最近,当代富含硅的二氮在绝缘子(SRNOI)平台(与SOI互补的)平台(SRNOI)平台也引起了极大的关注。[3 - 5] SRNOI平台结合了SI的高折射率和宽阔的罪带,可实现微型化和强烈的光线结合,而无需单次吸收损失和两光子吸收诱导的损失,以及SI I近Indimrared(NIR)中SI的无效效果。当前,缺乏可靠且有效的SOI兼容片上的集成光源[6]构成了实现高融合密度密度硅基纳米光子电路的瓶颈。此外,通过利用可腔内饱和吸收剂来控制激光动力学,以将连续波(CW)纳米光激光转化为脉冲源而无需进行外部调节的脉冲源,而最近仅在光电晶体洞中进行一次尝试,但仅尝试进行一次尝试。[8]但是,带来了[7] Conventional passive pulsed laser sour- ces exploiting Q-switched and mode-locked mechanisms are rather bulky and typically based on either free-space Fabry- Pérot or fi ber-loop cavities, with the gain provided by solid-state and rare-earth-doped fi ber lasers, respectively, while the satura- ble absorption (SA) effect is delivered by semiconductor satura- BLE吸收镜(SESAMS)。[8-10]尽管由于纳米腔腔的短往返,纳米级模式锁定机理的剥削似乎是概率的,但Q解换原理似乎很有希望,因为它本质上受到紧凑型腔结构的固有青睐。
背景。虽然在获得脑损伤后,在康复期间与儿童及其家人的目标设定被认为是最佳实践,但其在纪律间的成功实施并不直接实施。本文描述了一个理论框架的应用,以了解在一个大型跨学科康复团队中与儿童及其家人相处的因素。方法。与康复临床医生和具有儿科收购脑损伤经验的康复临床医生(ABI)进行了半结构化焦点小组。90分钟的焦点组进行了音频记录和逐字转录。数据由主题编码和映射到理论域框架(TDF),以了解影响因素,然后将其与能力,机会,动机 - 行为(COM-B)模型相关联。结果。共有11名参与者(9名儿科康复临床医生,一名父母和一名年轻人有儿科ABI经验的年轻人)参加了焦点小组。影响合作目标设置映射到COM-B和TDF的六个领域的因素:能力(技能,知识,有关能力和行为监管的信念),机会(环境环境和资源)以及动机(社会/专业角色和身份)。结果表明,需要进行多方面的干预措施,以增强康复临床医生和家庭的技能以及目标设定的知识,重组目标沟通过程,并阐明临床医生在跨学科团队内的目标设定中所扮演的角色。结论。使用TDF和COM-B实现了一种系统的方法来理解在大型跨学科康复团队中为获得脑损伤儿童的目标设定的因素,并为临床使用开发了有针对性的,多方面的干预措施。这些代表了改善小儿康复服务中协作目标设定的重要考虑因素,以确保在临床实践中有效实施最佳实践方法。
定义:情感经济是社会科学领域中出现的一个概念,专注于情绪,情感和经济过程之间的相互作用。它探讨了情感和情感体验如何塑造经济实践,消费方式以及商品和服务的生产。在情感经济框架中,情绪不仅被视为个人,而且被深深地嵌入社会和政治环境中,被社会结构和权力动态所塑造和塑造。情感经济强调情绪如何流通和促进社会秩序的建设和维护,从而影响经济行动。它承认情绪的深远影响并影响经济行为。因此,这个概念阐明了情绪与经济过程之间的复杂关系,证明了情感体验如何影响消费,生产,劳动,财务决策以及市场经济的整体动态。它强调需要在经济环境中对人类行为有更细微的理解,认识到情绪和情感反应的重要性是经济活动的组成部分。这个概念与住宅,托托比利亚和情感氛围的概念有关,从而提供了对各种文化背景下经济交易复杂性的见解。
将人工智能(AI)集成到供应链管理中已成为提高当代业务运营效率和韧性的关键途径。本文在供应链优化的背景下探讨了AI的各种理论方法,划定了实现性能和适应性提高的途径。从历史概述开始,本文深入研究了供应链管理中AI技术的演变,阐明了这些方法如何改变了物流和运营的景观。这项探索的基础是关于基于供应链优化的数学建模和算法框架的讨论,为后续的AI应用提供了理论基础。本文的重点是将机器学习技术应用于需求预测和库存管理,该技术利用数据驱动的见解来优化资源分配并减轻与供求需求波动相关的风险。此外,网络理论和图形算法在优化供应链网络的结构和动态,实现有效的运输,分配和库存路由方面起着至关重要的作用。供应链中的战略决策是通过游戏理论的镜头来解决的,该理论提供了理论框架来建模多个利益相关者之间的交互并优化竞争环境中的结果。此外,群智能和多代理系统为复杂供应链生态系统内的协调和协作提供了创新的解决方案。进化算法和人工神经网络被讨论为供应链设计,预测分析和风险管理的强大工具,提供了优化各种操作领域决策过程的功能。此外,强化学习技术赋予了实时操作环境中动态决策的能力,从而促进了自适应和弹性的供应链管理实践。通过整合多种AI技术,混合方法提供了协同解决方案,这些解决方案利用了各种方法的优势,以应对供应链优化中的多方面挑战。通过理论见解和实际案例研究的综合,本文为AI驱动的供应链优化的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解。
“理论化学”的起源始于大约400年前,当时17世纪,约翰内斯·开普勒[1]推测了雪花对称性以及球形物体的紧密包装。十九世纪后期紧密填充结构的对称布置导致许多晶体学和固态无机化学理论。John Dalton [2]表示化合物作为圆形原子的聚集,Johann Josef Loschmidt [3]使用二维类似物根据圆圈创建了图。August Wilhelm von Hofmann被认为是第一个实质上是拓扑结构的物理分子模型。Joseph Le Bel [5]和Jacobus Henricus van't Hoff [6]引入了立体化学的概念,范诺夫(Van't Hoff)显示了代表碳三维特性的四面体分子。约翰·戴斯蒙德·伯纳尔(John Desmond Bernal)给出了[7]的第一个液体水模型。现在已经在洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratories)使用最强大的疯子计算机对液体进行了第一台计算机模拟以来,已有30多年的历史了。
理论化学是化学的一个分支,它基于理论原理和概念进行概括,并利用这些理论来理解化学过程中的基本物理原理。在理论化学的框架内,人们可以构建化学定律、原理及其修改和层次结构。化学系统的结构和性质之间的相互联系在理论化学中占有重要地位。理论化学使用数学方法和适当的物理假设来解释化学系统的结构、动力学和热力学,并建立它们之间的关联。在这样做的过程中,理论化学家经常使用计算机和计算方法来数值求解方程式,而无法得到解析解或对实际系统和现象进行模拟。然而,早期的瓶颈是没有超级计算机来处理大型化学系统。
1卢布林卢布林生活科学生命科学与生物技术学院化学系,阿卡迪米卡(Akademicka)15,20-950 lublin,波兰; iwona.budziak@up.lublin.pl 2 Jagiellonian大学的精确和自然科学博士学位,St. dominika.kaczmarczyk@doctoral.uj.edu.pl 3 3理论化学系,贾吉洛隆大学化学学院,jagiellonian大学,gronostajowa 2,30-387kraków,波兰4,波兰4生物物理学,生物学系,环境生物学学院,环境生物学学院,Life of Life Sci of Life Sci in clublines of Life Sci in clublins in life cliens in l Life Sci in in 9 libl in lublins in lublin oblin in lublin,波兰; klaudia.rzad@up.lublin.pl 5玛丽亚·库里·斯克洛多夫斯卡大学(Maria Curie-Sklodowska University,akademicka)19,20-033卢布林,波兰卢布林; mariusz.gagos@mail.umcs.pl 6卢布林医科大学生物化学与分子生物学系,波兰卢布林20-093; Andrzej.stepulak@umlub.pl 7植物生理学和生物化学系,生物化学学院,生物物理学和生物技术学院,Jagiellonian University,Gronostajowa 7,30-387 Krak rand; B.Mysliwa-kurdziel@uj.edu.pl 8化学技术与环境分析系(C1),化学工程技术学院,克拉科夫技术大学,华盛斯卡大学24,31-155 Krak rand,波兰; dariusz.karcz@pk.edu.pl(D.K.); karolina.starzak@pk.edu.pl(K.S.)9 Ecotech-Complex - 高级环境友好技术的分析和计划中心,Maria Curie-Sklodowska University,Gł˛eboka,Gł˛eboka39,20-033 Lublin,波兰10物理学学院波兰; gotardb@amu.edu.pl *通信:monika.srebro@uj.edu.pl(m.s.-h.); arkadiusz.matwijczuk@up.lublin.pl(a.m.);电话。: +48-12-686-2383(M.S.-H。); +48-81-445-6909(A.M.)