通过低温扫描隧道显微镜和光谱学的低温扫描隧道显微镜和光谱研究,已经研究了在RU(0001)上生长的纳米结构上的外延地石墨烯(纳米结构上的外延石墨烯)上的非成激素的表面光学。存在空间位于前体被吸附的区域中的空间位置,并在电磁频谱区域进行努力访问的区域,在那里进行N-π *跃迁,允许将前体转化为100%。在最新的理论计算的帮助下,我们表明,这种高收率是由于传入的光以及随之而来的电子转移到前体的无弹性散射机制的有效人数。我们的发现是实验证实,表面状态可以在复杂的表面光化学中发挥重要作用
这项工作还解决了混合密码学的关键监督:缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性,混合系统将保留经典的安全性,但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险,我们引入了PKI延长终生期(PKIELP),这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥,以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比,我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
“我们的第四季度表现使我们恢复了同比的EBITDA增长,再加上强劲的现金流量。这是在宏观经济柔软的背景下实现的,并且在我们部门遇到的持续不确定性。在这种情况下,我们将继续专注于在2025年执行倡议,我们可以控制,加速成本行动以支持我们的盈利能力,进一步完善我们纪律的资本分配方法,并采取步骤释放价值。由我们强大的资产负债表支撑,我们还将继续平衡现金流量的产生和有吸引力的增长投资与股东回报。”
结果:Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明,较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的,而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言,高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积(AUC)得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873,表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此,本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果,Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉,伊利河盆地,伊斯西克 - 库尔湖,图班湖,图班河盆地,伊蒂斯河,乌尔蒂什河,乌尔ungur河,波格达山脉,鲍格达山脉,哈萨克山脉,哈萨克山脉,阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流,在所有情况下,栖息地区域均显示出增长,除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显,在同一时间范围内的SSP58.5方案下,该区域显着扩展42.7%。相反,RF模型在总计
通过用不同的试剂处理将糖鉴定糖的方法,通过不同的试剂通过多层技术给出了糖的特征性颜色反应。描述了一种定量方法,用于确定在纸上分开的还原糖。它是基于碱性溶液中氯化三唑烷的减少,可通过还原糖来减少不溶性红色的甲阵化合物。可以指出获得准确且可再现结果所需的实验条件。可以在Whatman No.3滤纸通过多种开发技术,并且可以通过这种技术进行小尺度的糖制备方法。给出了将该技术应用于碳水化合物化学问题的一些示例。通过这种技术使糖的分析和碳水化合物代谢的研究变得更简单。
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功,但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同(例如,段落)。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干?段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号,例如句子顺序,局部关键字,修辞结构等。以此为动机,这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是,该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题,我们提出了一个自我监督的文本计划,该计划可以预测首先说出的内容(内容预测),然后使用预测的内容指导验证的语言模型(表面实现)。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现,名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字,总体发电质量也会提高。
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