XiaoMi-AI文件搜索系统
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可自调和可拉伸的钙钛矿 - 弹性固体...
气体固定式摩擦式纳米生成器（GS-Tengs）为设计自动传感器设计提供了有希望的途径。然而，GS-Tengs低电输出的内在限制可能会影响传感系统的准确性和敏感性。在这里，我们通过整合具有铁电（3,3-二氟西丁基铵）2 CUCL 4 [（DF-CBA）2 CUCL 4]填充剂的胶粘剂聚（硅氧烷 - 二苯基乙二醇 - 尿氨基烷）（PSDU）弹性剂来开发多孔复合材料。psdu，一种本质上具有交替柔软的段和超分子键的底层底层负面材料，可为复合材料赋予出色的可压缩性，粘附和自我修复特性。同时，（DF-CBA）2 CUCL 4作为功能填充剂的掺入利用氢键网络的形成来增强电荷转移过程。这些填充剂通过电动波动过程有助于电荷积累，从而使功率输出的提高超过1400倍，高于基于PSDU的密集的GS-Teng。挖掘到多孔聚（硅氧烷 - 二苯基乙酰基 - 氨基甲烷） - 玻璃盐（PSDU-PK）GS-TENGS的多功能性能上，已经证明了手势/食物识别和双模式感测系统等应用，表明它们在可耐磨性的电力和智能农业中有希望的潜在潜在的潜在潜力。
可拉伸、可生物降解的植物基氧化还原扩散电池
治疗，并实现新的消费者可穿戴技术，如电子皮肤、电子纺织品和软机器人。2 与身体保形和不可察觉集成的先决条件是需要柔软且可拉伸的电子设备。这些设备包含多个电气元件来执行复杂的功能，并且已经取得了进展以实现其在操作过程中的可拉伸性，但它们通常设计用于容纳刚性和笨重的电池组件。3–5 集成可拉伸紧凑的电池将缓解这个问题。然而，增加现有可拉伸电池设计中的氧化还原活性材料含量通常会导致电极更硬且可拉伸性更低。6–8 此外，它们主要基于不可持续的过渡金属氧化物活性材料、不可生物降解的石油基弹性体（有机硅、苯乙烯嵌段共聚物等）和集电器中昂贵的导电金属纳米填料（金、银等）。9
通过改变北半球的大气遥相关来绘制热波趋势中的空间差异
在热浪趋势中明显的空间差异与大气信号的分歧结合，具有复杂的变化，包括不同的阶段和波数。但是，定量评估他们的关系仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们使用一种网络搜索方法来识别与Heatwave相关的大气连接（AT）的优势，并使用ERA5重新分析数据。以这种方式，我们量化了热波强度和北半球之间的密切联系。大约解释了热浪际变化的一半，并且将近80％的区域不对称趋势迹象通过中纬度的AT变化正确估计。我们还发现，在2000年之后，AT增强的区域之后，极其热的人的可能性急剧增加了4.5倍，但在AT的区域中几乎保持不变。此外，在耦合模型对比项目的各种模型中重现东欧热浪趋势，第6阶段在很大程度上取决于模拟的欧亚人的变化，这突出了AT AT对热瓦的模拟和投影的潜在影响。
aetcman11-251.pdf - 空军
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嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
单晶 AlN 的干法和湿法蚀刻
氮化铝 (AlN) 的带隙能量为 6.28 eV，可以生长为直径最大 4 英寸的高质量块状晶体，并伴有约 15 MV cm − 1 的高击穿场。1 – 8 这些固有特性使 AlN 成为军用和民用电力及极端环境电子设备等各种应用的有希望的候选材料，包括高温、高辐射暴露、直流微电网、脉冲功率武器和在极端条件下运行的系统，以及高压直流 (HV-DC) 电网内的开关和传输。1、2、8 – 12与窄带隙半导体相比，AlN 在高温和高功率下表现出优异的性能。在功率开关应用中，这种超宽带隙 (UWBG) 半导体表现出减小的电阻能量损耗，有可能用单个器件取代复杂的堆叠配置。 2、5、6、8 此外，在射频应用中，它们有助于开发射程更远、功能更强大的雷达系统，并有望应用于定向能系统。1、2、8 目前的研究重点是控制掺杂和实现用于垂直功率整流器的厚（>10μm）轻掺杂外延结构。4、7、9、11、13-16 为了充分利用这种材料的优势，体相和外延技术的发展
通过合并融合环的共轭断裂器
虽然近年来对有机热电聚合物的研究正在取得显着进步，但实现具有热电特性的单一聚合物材料和下一代自动可穿戴电子产品的可拉伸性是一项挑战的任务，并且仍然是尚未探索的领域。采用“共轭断裂器”的一种新的分子工程概念，以将可拉伸性赋予高度结晶的二基吡咯吡咯（DPP）基于基于的聚合物。A hexacyclic diindenothieno[2,3- b ]thiophene (DITT) unit, with two 4-octyloxyphenyl groups substituted at the tetrahedral sp3-carbon bridges, is selected to function as the conjugated breaker that can sterically hinder intermolecular packing to reduce polymers' crystallinity.因此，通过将晶体DPP单元与DITT共轭断路器聚合来开发一系列的供体 - 受体随机共聚物。通过控制单体DPP/DITT比率，DITT30达到了晶体/无定形区域的最佳平衡，在FECL 3后，表现出高达12.5μwm -1 K -2的特殊功率因子（PF）的价值；而，同时显示能够承受超过100％的应变的能力。更为明智的是，掺杂的Ditt30纤维具有出色的机械耐力，在200个伸展/释放周期以50％的应变为50％后，保留了其初始PF值的80％。这项研究标志着具有具有特殊热电特性的本质上可拉伸聚合物的开创性成就。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
需要提供规定格式的申请表以及所有证书、成绩单、护照大小的照片、经验证明等的核证副本
背景 阿萨姆邦是印度最容易发生灾害的邦之一。根据印度政府内政部的一项研究，阿萨姆邦在印度各邦和联邦属地中总人口排名第 15 位，而在印度各邦和联邦属地的综合灾害风险指数中排名第 8 位。具体到危险指数，根据该研究，阿萨姆邦在地震风险指数中排名第一，在洪水风险指数中排名第二 1 。由于洪水是最明显的风险，2012-2020 年间，每年有 39,50,065 人（390 万人）受灾，而每年有 4,58,041 人（45 万人）在阿萨姆邦的救济营中避难。在同一时期，阿萨姆邦每年平均遭受的经济损失为 1186 亿卢比 2 。根据印度地区级气候脆弱性评估，阿萨姆邦被列为该国气候最脆弱的邦，而另外三个东北邦则位列气候最脆弱的十个邦之列 3 。