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pastprint -uu .diva
相关性（P <0.01）与22个对象的分类时间（目标精度a = 0.52）（图4e和f）。相关分析证明了1 st -Spike正时对分类速度的关键贡献，该速度支持1 st -spikes的关键作用。在归一化的总尖峰计数与分类时间（a = 0.52）之间也有显着的相关性（p <0.01），相关系数为0.63（图。s25d），说明了如何编码动态信息20
mihai croicu-预测战斗 - uu .diva
在过去的十年中，预测冲突领域已经发生了显着的变形，从一系列具有低预测能力的孤立努力转变为具有令人印象深刻绩效的大型全球范围的项目。，尽管有这种发展，但仍然存在许多挑战。首先，虽然我们擅长预测绝对风险，但我们在预测冲突动态方面很差（ONSET，升级，降级和终止）。第二，由于我们使用的事件数据的性质，我们在时空特征和机械模型上过度稳定，因此不包括Actor代理。第三，我们不处理数据或模型不确定性。第四，我们落后于机器学习的最先进。本论文试图通过为当前产生预测系统的六个核心要素做出贡献来解决其中一些显着困难。首先，通过查看数据和预测范围之间时间距离的实质效果和不确定性。第二，空间，通过查看高分辨率地理空间数据的固有不确定性，并提出了一种解决此问题的统计方法。第三，特征空间，通过解决事件数据中的极端特征稀疏，并提出了一种新颖的，深厚的活跃学习方法，以从现有的大型冲突相关文本中心地讲述特征。第四，实质性知识，结合了以前的论文的发现，以重新研究冲突升级的微动力学。论文中的六篇论文表现出显着的性能提高，尤其是在预测动态方面。第五，预测过程本身，通过构建直接预测文本的模型，消除了手动数据策划的中间步骤。最后，事件数据的前沿，通过查看新闻媒体的沉重方式我们收集暴力致命事件的重大方式可以扩展到非暴力事件的收集。从方法论上讲，论文将最新的方法引入了该领域，包括使用大语言模型，高斯流程，主动学习和深度时间序列建模。
lini0.5mn1.5O4锂离子电池的阴极 - uu .diva
气候变化是一个紧迫的全球问题，可以通过使用电动汽车减少CO 2排放来部分解决。在这种情况下，高能和高功率密度电池至关重要。LINI 0.5 MN 1.5 O 4（LNMO）基于基于的单元在这方面吸引人，因为它满足了几种要求，但不幸的是受能力褪色的限制，尤其是在升高温度下。lnmo在〜4.7 V（vs. li + /li）下运行，其中传统的锂离子电池（LIB）电解质在热力学上不稳定。本文研究了LNMO细胞中的降解机制以及解决这些问题的各种实用策略。在第一部分中，开发了一种称为合成电荷的技术 - 伏安法（SCPV），以更好地了解某些常见电解质的氧化稳定性。第二部分着重于使用粘合剂的使用，这些粘合剂可能有可能在lnmo细胞中形成人造阴极 - 电解质相互作用。聚丙烯腈（PAN）通常被认为是氧化稳定的，但是在LNMO的工作电压下被证明会降解。研究了第二个聚合物（PAA）的第二个聚合物，用于较高的电极质量负荷，但与羧甲基纤维素（CMC）基准相比，高内部电阻导致初始放电能力较差。为了有效地减轻容量褪色，在第三部分的LNMO细胞中探索了三个不同的电解质。首先，使用了一种离子液体的电解质，1.2 M锂双（氟磺磺酰基）酰亚胺（LIFSI）在N-丙基N-甲基吡咯烷二（Fluorosulosulfonyl）Imide（Pyr 13 FSI）中被用于N-丙基-N-甲基吡咯烷二烯。X射线光电子光谱（XPS）分析表明，该电解质通过形成稳定的无机表面层来稳定电极，从而稳定电极。第二，对含硫烷的电解质的研究表明，尽管初始循环显示出较高的降解，但在电极上产生的钝化层仍能稳定循环。In a third study, tris(trimethylsilyl)phosphite (TMSPi) and lithium difluoro(oxalato)borate (LiDFOB) were investigated as electrolyte additives in a conventional electrolyte, and 1 wt.% and 2 wt.% of the additives, respectively, showed improved electrochemical performance in LNMO-graphite full cells, highlighting the role of these在正极和负电极处启用相间层的添加剂。总的来说，这些研究提供了有关界面化学对于LNMO细胞稳定运行的重要性的见解，并确定了进一步量身定制的策略。
计划在斯德哥尔摩 - uu .diva
随着城市化和低碳过渡工作的预期增加，城市的规划变得越来越具有挑战性，社会需要重新考虑将来如何建立城市基础设施。人们越来越认识到，城市以下空间的使用将需要显着增强。然而，一旦转变，地下空间就成为一个永久的特征，全世界的主要大都市地区逐渐承认地下是一种有价值的，不可再生的资源，强调了对其利用的长期，全面和可持续规划的必要性。瑞典，包括斯德哥尔摩地区，具有建造地下设施的地质条件和悠久的地下传统。尽管有这些优势，但斯德哥尔摩缺乏全面的长期地下计划或策略。多年来，主要的地下项目一直受到短期需求的驱动，有可能阻碍城市景观下方的最佳使用。本文的总体目的是双重的。首先，我们探讨了与斯德哥尔摩地下相关的学术工作的新生领域。我们通过评估斯德哥尔摩市城市地下规划的当前状况和潜力来做到这一点。第二，我们试图通过确定几个不同但相关的差距和挑战来推进有关斯德哥尔摩地下的现有规划知识和实践，这些差距和挑战阻碍了城市地下空间即将整合到斯德哥尔摩地下规划未来的战略决策中。我们建议，在多个关键领域需要进一步的研究，以促进斯德哥尔摩市及其大都市地区长期城市地下使用和计划的有效性和可持续性。
Aa Tt Uu Mm Ii Ii Nina、Anton、Nata 和 Tom 是朋友。来自两者...
问候 飞机问 Lelek：——你要去哪里？— 遥远的生态：乌克兰 — 我的祖国！— 所以，请至少在我的巢穴村庄上挥动一下小翅膀！
听写（字母 Aa、Mm、Yi、Nn、Ee、Jj、Oo、Ss、Uu
这名士兵有一架飞机。 Vesna 和 Jovana 有一只猫头鹰。 Ivo 和 Jovan 正在运送干草。米娅、乌娜和乌斯尼亚笑了。米娜的鼻子上有一只黄蜂。这位战士的鼻子上有一只苍蝇。乔瓦娜微笑着。阿娜有一个菠萝和一个鸡蛋。维斯娜有消息。我们都有梦想。玛丽亚和达娜正在搬运母亲的作品。达里亚把报纸拿给玛丽。 Vojin 和 Nenad 正在给他们的祖父挑水。 Nada 和 Jovan 带着八枚蛋。米里亚娜吃菠萝和枣。维斯娜有一只山羊。达娜 (Dana) 是乔万 (Jovan) 的妈妈。拉德有一位姑姑娜达 (Nada)。爷爷干草活。伊万娜有一只猫头鹰和一只鹳。内纳德 (Nenad) 搬运水和木头。妈妈在微笑，Mijo 也在笑。
行为中人工智能偏差的监管......
本研究旨在根据2016年第19号法律对2008年第11号信息和电子交易法的修订，确定人工智能应用于恶意软件犯罪的刑事法规。本研究是一种规范性法律研究，其本质上是规定性的，采用法规方法和概念方法。该研究使用了主要、次要和相关的非法律材料。科技的发展改变了人们的生活，世界的生活也因此变得更加丰富多彩，这也与科技犯罪的发展相一致。本研究发现，人工智能在恶意软件犯罪中的应用是使用计算机和人工智能技术作为犯罪工具的计算机相关犯罪的一种。可以惩处此类行为的刑事法规包括《刑法》、《版权法》、《洗钱法》、《资金转移法》、《公司文件法》、2016 年第 20 号通信和信息部长条例以及《恐怖主义法》。然而，作为特别法和后验法的ITE法是起诉此类犯罪行为最合适的实在法，尽管它存在没有明确提及有关恶意软件和人工智能的规定这一弱点。
一种基于计算物理的预测方法...
血脑屏障 (BBB) 在阻止有害的内源性和外源性物质进入大脑方面起着关键作用。小分子中枢神经系统药物的最佳大脑渗透性以较高的未结合脑/血浆比 (Kp,uu) 为特征。尽管据报道各种药物化学策略和计算机模型可改善 BBB 渗透性，但没有一种能够直接预测 Kp,uu。我们描述了一种基于物理的计算方法，即溶剂化自由能计算（溶剂化能或 E-sol），以预测 Kp,uu。该方法在内部中枢神经系统药物发现计划中的前瞻性应用凸显了这种新方法的实用性和准确性，该方法显示线性回归模型的分类准确率为 79%，R 2 为 0.61。
无机卤化物钙钛矿的连续闪光升华：蒸气沉积的克服速率和连续性限制
这项工作是Argonne国家实验室（ANL），劳伦斯·伯克利国家实验室（LBNL），国家可再生能源实验室（NREL），橡树岭国家实验室（ORNL），西北太平洋国家实验室（Oak Ridge National Laboratory），西北国家实验室（PNNL），美国桑迪亚国家实验室的国家实验室（NREL）。 div>uu div>合同号HSFE02-20-IRWA-0011。 div>资金由美国联邦急诊室提供。uu div>在能源部网络的动员办公室技术管理下进行。 div>此处表达的意见不一定代表能源部，FEM或美国政府的意见。uu div>美国政府保留非排他性，有偿，不可撤销和世界许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。