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化学（BAS-102/202）B。技术。我一年
钙的溶解盐，例如CaCl 2，CA（HCO 3）2，Caso 4等。和镁（如MGCL 2，Mg（HCO 3）2，MGSO 4等）的镁。和其他盐的痕迹使水很难。
室温下点间相干动力学...
图 2. S-QD 样品的 2DES 测量。（a）S-QD 样品在选定的布居时间 t 2 值下纯吸收 2DES 图的演变（图已标准化为 1）。虚线指出了激发激光轮廓覆盖的 1S 电子跃迁的位置。（b）和（c）在对角线（18500, 18500 cm -1 ）坐标（圆圈）和非对角线（18900, 17200 cm -1 ）坐标（正方形）提取的衰减轨迹与 t 2 的关系。黑色：实验数据；红色：从全局拟合分析获得的拟合轨迹。振荡残基报告在下面板中。（d）和（e）分别对图 (b) 和 (c) 中显示的衰减轨迹进行时间频率变换拍频分析。在拍频 1000 cm -1 处绘制一条灰色虚线，作为视觉引导。
LLM通过过程奖励指导树搜索
LLM自我训练中的最新方法主要依赖于LLM生成重音，并以正确的输出答案作为培训数据过滤那些。这种方法通常会产生低质量的微调训练集（例如，计划不正确或中间推理）。在本文中，我们开发了一种加强的自我训练方法，称为REST-MCTS ∗，基于将过程奖励指导与树搜索MCTS ∗集成在一起，用于收集高质量的推理痕迹以及每步价值以培训政策和奖励模型。REST-MCT ∗避免了通常用于通过基于树搜索的强化学习来训练过程奖励的每个步骤手动注释：给定的最终正确答案，REST-MCTS ∗能够通过估算此步骤的概率来推断正确的过程奖励，可以帮助您带来正确的答案。这些推断的奖励提供了双重目的：它们是进一步完善过程奖励模型的价值目标，并促进选择高质量的痕迹进行政策模型自我训练。我们首先表明，与先前的LLM推理基线相比，REST-MCTS ∗中的树搜索策略（如在相同的搜索预算中）具有更高的精度。然后，我们证明，通过使用该搜索策略作为培训数据所搜索的痕迹，我们可以不断增强多种迭代的三种语言模型，并超过其他自我训练算法（例如REST EM和自我奖励LM）。我们在https://github.com/thudm/rest-mcts上发布所有代码。
蒙哥马利梯子对简单SCA
摘要蒙哥马利KP算法，即在文献中报道了蒙哥马利阶梯，因为使用相同的操作序列进行标量K的每个密钥值的处理，因此对简单的SCA有抗性。，我们使用洛佩兹 - 达哈布（Lopez-Dahab）投影坐标为NIST椭圆曲线B-233实施了Montgomery KP算法。，我们针对相同目标FPGA的广泛时钟频率实例化了相同的VHDL代码，并使用了相同的编译器选项。我们使用相同的输入数据（即标量K和椭圆曲线点P和测量设置。此外，我们为两种IHP CMOS技术合成了相同的VHDL代码，用于广泛的频率。我们在执行KP操作期间模拟了每个合成设计的功耗，始终使用相同的标量K和椭圆曲线点P作为输入。我们的实验清楚地表明，简单的电磁分析攻击对FPGA实现的攻击以及对合成的ASIC设计的简单功率分析攻击之一取决于实现了设计的目标频率以及在其执行中执行的目标频率。在我们的实验中，当使用标准编译选项以及使用标准编译选项以及从50 MHz到240 MHz时，使用了40至100 MHz的频率，通过简单的目视视觉检查FPGA的电磁痕迹成功揭示了标量K。我们获得了相似的结果，攻击了为ASIC模拟的功率轨迹。尽管此处研究的技术存在显着差异，但设计对执行攻击的电阻是相似的：痕迹中只有几个点代表了强泄漏源，可以在非常低和非常高的频率下揭示钥匙。对于“中间”频率，允许在增加频率时成功揭示钥匙增加的点数。
生物医药产品EDA评估报告
1. 产品概述，包括AI的简要描述，其作用方式和适应症 -Men AC注射液为 - A组脑膜炎球菌大分子多糖：无色或淡黄色，无味，澄清液体。 该大分子多糖含有A组脑膜炎球菌抗原和来自A组脑膜炎球菌的微量蛋白质和核酸。 该大分子多糖可对A组脑膜炎球菌特异性抗体产生免疫反应。 C组脑膜炎球菌大分子多糖：无色或淡黄色，无味，澄清液体。 该大分子多糖含有C组脑膜炎球菌抗原和来自C组脑膜炎球菌的微量蛋白质和核酸。 该大分子多糖可对C组脑膜炎球菌特异性抗体产生免疫反应 -该药物产品的成分包括：
汽车的多gabit光学收发器设计
•来自2个带有5个模具的包装→1个带有3个模具的单个组件。•通过PCB删除高速信号跟踪。•对EM干扰的敏感性较小，发射辐射较少。•降低功耗。•具有标准电气接口的组件，易于组装。
seqscreener基因编辑确认应用程序 - 用户指南
查看项目的详细结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22结果详细信息：概述（板视图）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23结果详细信息：Indel频率图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24个结果详细信息：控制对齐的供体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25结果详细信息：测序轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
您从 Dr. Schenk 的人工智能 (AI) 中获益...
大多数传统检测系统都有多个检测阈值，但即使这样也并不总是能够实现良好的缺陷分割。对于 Schenk 博士来说，多个阈值只是智能分割过程的开始，该过程可以改进、分析和完整追踪整个缺陷轮廓和区域。
考古学中的机载和航天遥感和数字图像分析 7
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘制新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。