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验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。
锌的基于多代理网络的想法生成器
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b7pr1 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-3346-937x contern content content content content contem 许可证：CC BY-NC-ND 4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b7pr1 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-3346-937x contern content content content content contem许可证：CC BY-NC-ND 4.0
通用的时键量子量子随机数生成器，带有未表征的设备
基于量子力学的抽象随机数生成器（RNG）由于其安全性和与常规发电机相比的安全性和不可预测性而引人注目，例如pseudo-random编号生成器和硬件随机数字生成器。这项工作分析了可提取量的随机性的演变，并增加了希尔伯特空间维度，状态制备子空间或测量子空间中的一类半脱位独立量子RNG，其中界定状态的重叠是核心假设，是基于准备和测量方案的核心假设。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并在最佳场景上得出结论。我们研究了定义各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间的定义各种输入（状态准备）的通用情况，并讨论最佳场景以获得最大的熵。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了其可能的结果布置。我们通过考虑设备的缺陷来评估他们的性能，尤其是检测器的后脉冲效果和黑暗计数。最后，我们证明了这种方法可以增强系统熵，从而导致更可提取的随机性。
基于同差的量子随机数发生器，速度达 2.9 Gbps，可抵御量子边信息
量子随机数生成器 (QRNG) 承诺生成完全不可预测的随机数。然而，以随机模型形式对随机数进行安全认证通常会引入难以证明或不必要的假设。两个重要的例子是将对手限制在经典机制中以及连续测量结果之间的相关性可以忽略不计。此外，不严格的系统特性会打开一个安全漏洞。在这项工作中，我们通过实验实现了一个不依赖于上述假设的 QRNG，其随机模型是通过严格的计量方法建立的。基于真空涨落的正交测量，我们展示了 8 GBit/s 的实时随机数生成率。我们的安全认证方法提供了许多实际好处，因此将在量子随机数生成器中得到广泛应用。特别是，我们生成的随机数非常适合当今的传统和量子加密解决方案。
有效的癌症治疗和预防植物 -
引言着重于环境可持续性以及技术的增长，许多研究领域正在出现。这样的领域涉及利用各种形式的可用自然能量来发电。超越太阳能[1]，风[2]，海洋[3]，生物量[4]，地热[5]，氢能[6]和水力发电[7]，环境能量收获[8,9]，已经变得越来越重要。通过设计有效的设备来捕获这种残留的机械能，我们可以为生成环保和可定制的电能铺平道路[10]。Triboelectric纳米生成器Tengs为全球能源危机提供了创新的解决方案。这些设备利用接触电气化和静电感应将机械能转换为电力，而无需任何外部电源。通过利用来自人类运动和机械活动等各种来源的机械能量，Tengs已成为一项有前途的技术，尤其是用于自动传感系统和能量收获[11,12]。它们与储能设备的集成对于实际应用至关重要。
HTS激发中速风发生器的数值建模，带有二极管原子定子馈送
涡轮额定功率的增加超过≥14MW，需要替代稀土永久磁铁（PM）发电机是风能领域的当前趋势。1个高温超导（HTS）在电兴奋的同步发电机中是一种有前途的替代方案，在过去十年中，它一直是几个研究项目的主题。2对于多种优势，HTS激发大多是在无齿轮，直驱动（DD）同步发电机（额定速度NN≈10RPM）的背景下进行讨论的，例如减少的发电机质量M Gen和增加机械电源转换的发电机效率η。在EcoSwing项目3中已证明了无齿轮3.6 MW发电机的技术可行性。避免使用齿轮以更高的可靠性和较低的维护工作能力产生非常大的DD发电机，以实现大发电机扭矩。较大的发电机尺寸随迄今为止昂贵的HTS材料带来了大量。
决定可能被接受的承诺
氢系统：为了简化原型的构建，燃料电池基因将直接从氢歧管圆柱体包（MCP）中运行。拖车中的氢供应系统可以直接连接到MCP，并包括调节器，以将氢压从> 350 bar降低到燃料电池系统的8 bar输入。每个MCP都包含9 - 11 kg H 2，并且能够以160 kWh的近似电输出量运行大约10小时的燃料电池基因。这将为建筑工地上的典型每日转移提供足够的动力。在更长的工作时间或更艰巨的偏移时间内，可以将多个MCP合并在一起以提供延长的操作时间。氢系统还包括通风管线和内联滤波器，以保护燃料电池免受氢供应的污染物免受污染物的影响。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
生物聚合物和植物电纳米生成剂（Tengs）的生物聚合物和仿生技术 由可调仿生离子极化诱导的软水凝胶中的巨型离子柔性
Triboelectric纳米生成器（Tengs）在为各种可穿戴设备获得可持续能源方面起着至关重要的作用。聚合物材料是量的重要组成部分。生物聚合物是适合Tengs的材料，因为它们具有降解性，自然采购和成本效果。在此，总结了常用生物聚合物和精心设计的仿生技术的最新进展。详细概述了天然橡胶，多糖，基于蛋白质的生物聚合物和其他常见的合成生物聚合物在Teng技术中的应用。根据其电力能力，极性变化和特定功能，讨论了每个生物聚合物的活性和功能层。还总结了特定生物聚合物的重要仿生策略和相关应用，以指导Teng的结构和功能设计。将来，对摩擦性生物聚合物的研究可能会着重于探索替代候选者，增强电荷密度和扩大功能。在本综述中提出了基于生物聚合物的tengs的各种可能应用。通过将生物聚合物和相关的仿生方法应用于Teng设备，Teng在医疗保健领域的应用，环境监测以及可穿戴/可植入的电子设备可以进一步促进。
自然界的最新进展启发了自动系统的摩擦电纳米生成器
抽象的摩擦电纳米生成剂（Tengs）站在能量收集创新的最前沿，通过扭矩电信和静电诱导将机械能转化为电力。这项开创性的技术解决了对可持续和可再生能源解决方案的迫切需求，为自动系统开辟了新的途径。尽管有潜力，但Tengs仍面临挑战，例如材料优化，以增强摩擦电效应，可伸缩性和在各种条件下提高转化效率。耐用性和环境稳定性也构成了重大障碍，需要对更弹性的系统进行进一步的研究。自然启发的Teng设计通过模拟生物学过程和结构（例如植物的能量机制和动物皮肤的质感表面）提供了有希望的解决方案。这种仿生方法已导致材料特性，结构设计和整体性能的显着改善，包括提高能量转换效率和环境鲁棒性。对生物启发的Tengs的探索已解锁了能源收集，自动传感和可穿戴电子产品的新可能性，强调通过创新设计降低能耗和提高效率。本综述封装了自然界中的挑战和进步，激发了滕斯的启发，强调了仿生原理的整合以克服当前的局限性。通过专注于增强电气性能，生物降解性和自我修复功能，自然启发了Tengs为更可持续和多功能的能源解决方案铺平了道路。