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GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
用石墨烯纳米片（GNP）加强PE的机械性能：成分的影响
熔融混合的抽象处理参数（聚合物加工中最常规的技术之一）在所得材料的质量和特性中起着重要作用，尤其是在涉及纳米孔孔的情况下。当前的研究研究了螺丝挤出机的变化处理温度，旋转速度和元素，旨在通过改善PE的两个级别的商用大师的纳米粒子来增强聚乙烯（PE）纳米复合材料的机械性能。该研究投资于聚乙烯中常见兼容剂（MAPE）和剪切力的影响。对机械性能，形态和微观结构的变化进行了比较。结果表明，增加的GNP量导致机械性能的预期连续增加，指的是基础聚合物。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。 使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。
传记水青年Cop29.docx
Ciheam-Bari顾问兼研究人员Bilal Derardja博士。他是一名液压工程师，拥有土地和水资源管理硕士学位，并获得了风险和环境，领土和建筑发展的博士学位。Derardja博士曾在地中海国家的几个区域性水有关项目中工作，主要关注加压灌溉系统的设计和绩效分析，水结合使用以及灌溉现代化评估。在这些项目中，他使用直接编程和机器学习开发了许多模型和独立软件。此外，Derardja博士积极参与与水有关的问题，特别是对于精确农业。他还监督Ciheam Bari的硕士学生，从事上述主题。
NIST 后量子密码学更新
2024 年 8 月，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 迎来了关键时刻，发布了前三项最终确定的后量子密码 (PQC) 标准：FIPS 203、FIPS 204 和 FIPS 205。这些标准标志着密码学新时代的开始，旨在防范未来量子计算的威胁。在本次演讲中，NIST 密码技术组经理 Andrew Regenscheid 先生将详细介绍新制定的 FIPS PQC 标准。他还将讨论正在进行的标准化其他加密算法的努力，确保为当前标准中的潜在漏洞做好准备。网络安全工程师兼 NIST 国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 项目负责人 Bill Newhouse 先生将解释过渡到这些新的抗量子加密标准的紧迫性。他还将分享实用策略和最佳实践，以促进从现有公钥加密系统向这些下一代标准的迁移。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
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。
geog2152健康与医学地理
课程概要：本课程向学生介绍了健康和医学地理子场的历史，理论和方法。我们将从健康公平的角度探讨主题。主题包括该领域的工具，健康，生物学和空间决定因素，城市和农村健康，健康过渡和慢性病以及气候变化和健康。本课程将纳入有关当前的区域事件的讨论，以强调各个地理方面对了解健康的许多维度的重要性。
恶意软件和限制学-ZHASSULAN-ZHUSSUPOV.pdf
●https：//www.schneier.c om/books/applied-cry ptography/●加密：元普利特有效载荷●香农熵：计算最终PE-File截面●virustotal：virustal：这对Virustal检测分数有何影响？
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。