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Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
ascon：轻巧密码学的新时代
摘要本章重点介绍了ASCON加密算法，该算法是一种轻巧的加密协议，专门设计用于适合具有限制资源的环境，例如物联网设备和嵌入式系统。该分析是在Ascon-128，Ascon-128a和Ascon-80PQ变体上进行的，突出了它们对不同安全和运营必需品的适当性。在各种数据尺寸（1KB，10KB，100KB和1000KB）上测量了诸如加密和解密时间，记忆消耗和吞吐量之类的主要性能指标。通过此分析，很明显，无论数据大小如何，Ascon在加密和解密中都非常稳定，有效地表现，因此，在一致的处理时间是一个重要考虑因素的系统中，可以轻松地依靠它。研究还发现，解密过程中的记忆使用量始终高于加密过程中的记忆使用情况。对于记忆敏感的应用，需要考虑此因素。至于吞吐量，该算法在解密较小的文件和较大文件的加密方面表现出了更好的结果。得出结论，Ascon算法轻巧且非常有效，这使其成为受约束环境的合适选择。关键字：时代，密码学，算法。
使用Indetruck的轻质宠物拖车地板提升绿色物流
gurit PET固有的绝缘特性导致了简化的地板层压板，更复杂的胶合板/PU结构替换为一种可以满足所有热，强度和刚度要求的单一材料。PET非常适合对温度敏感并可以减少制冷能量需求的应用。
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
视觉感知是否很奇怪？ -Müller-Lyer幻觉和...
2 Kahneman（2011）：“现在您已经测量了线条，您 - 您的系统2，有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念：您知道行是平等的[…]，但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值，但您不能阻止系统1做事；尽管您知道它们是平等的，但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…]，您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则，您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点，那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。，但是您仍然会认为一行比另一行更长。”
可再生能源增持↔
太阳能价格保持较低，使特许权持有人能够利用规模经济，投标量高达500兆瓦。2024年的太阳能电池板价格下跌26％的主要原因是制造能力的大量供应量，尽管过剩的额外供应量可能会持续下降，但我们预计价格不会进一步下跌。持续下降可能会将大多数太阳能制造商在竞争激烈的环境中维持市场份额时，将大多数太阳能制造商进入损失领土。持续的低价格已经给制造商带来了巨大压力，其中一些人无法承受财务压力，可能会退出市场。尽管这种压力可能为潜在的恢复奠定了基础，但在2025年的重大反弹似乎不太可能。结果，太阳能EPCC玩家仍然可以从较低的面板价格中受益，估计的GP利润率约为LSS5+的低年级。以目前的价格，我们预计获胜率在RM0.14/kWh和RM0.18/kWh之间，产生了8％的项目IRR。
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•Chen L，Rai A，Chen W，Guo X（2024）在在线匹配平台中动态容量下的信号效应：在线健康咨询社区的证据。信息系统重新搜索，即将到来。https://doi.org/10.1287/isre.2021.0150，在线发布于3月29日，2024年。
WEISHUN ZHONG
1。“有意义的记忆的随机树模型”，Weishun Zhong，Tankut Can，Atonis Georgiou，Ilya Shnayderman，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv，Arxiv：2412.01806，Review 2。“分层工作记忆和新的魔术数字”，Weishun Zhong，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv：2408.07637，评论3。“量子神经网络作为量子信息解码器的优势”，Weishun Zhong，Oles Shtanko，Ramis Movassagh，Arxiv：2401.06300，Review 4。“多体局部隐藏生成模型”，Weishun Zhong，Xun Gao，Susanne Yelin，Khadijeh Najafi，Arxiv：2207.02346;物理评论研究6.4（2024）：043041。5。“体重分配受限的学习理论”，Weishun Zhong，Ben Sorscher，Daniel D Lee，Haim Sompolinsky，Arxiv：2206.08933；神经2022 6。“量化多体学习远离代表学习的平衡”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2001.03623;科学报告11.1（2021）：1-11 7。“通过多体系统学习学习”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2004.03604； ICML研讨会ML科学发现的可解释性（2020）8。“连续吸引子的非平衡统计力学”，Weishun Zhong，Zhiyue Lu，David J. Schwab和Arvind Murugan，Arxiv：1809.11167;神经计算（2020）32（6）9。“仔细观察β -vae中的分离”，Harshvardhan Sikka*，Weishun Zhong*，Jun Yin，Cengiz Pehlevan，Arxiv：1912.05127；第53届ASILOMAR信号，系统和计算机会议（2019）10。“宏观分子自组装中的联想模式识别”，Weishun Zhong，David J. Schwab和Arvid Murugan，Arxiv：1701.01769； J Stat Phys（2017）167：806 11。“ Schr̈Odinger Schatemes的纯种C理论”，James T. Liu和Weeshun Zhong，Arxiv：1510.06975； JHEP 1512（2015）179
可再生能源增持↔
我们维持对该行业的超重，这是政府强大的重新执行行动和扩大太阳配额分配的基础。着眼于2025年，报道节能计划的电力成本和公司要求的上升将加速采用太阳能，使太阳能EPCC玩家的订单订单读书升至历史最高。关键催化剂包括800MW Corporate Green Power计划（CGPP）的EPCC合同中的RM2.4B，其收益确认为1 QCY25，RM5B在LSS5 EPCC合同中，将在同一时期授予的EPCC合同，作为成功的出价，已逐渐披露。这些举措预计将在2028年之前维持该行业的增长，这也与面板价格下跌，因为过度供应，太阳能EPCC承包商的利润率增加，并激发了对太阳能系统的投资。我们的部门顶级选秀权是Slvest（OP; TP：RM1.91）和Samaiden（OP; TP：RM1.51）。