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通过建模退化来预测使用寿命
到 2030 年，全球电池产量可能达到 5 TWh，以 100 美元/千瓦时计算，这是一个价值 5000 亿美元的产业。任何影响的假设，无论多小，数字都很容易变得巨大。• 如果一家电动汽车制造商生产 100 万辆汽车，
CEPC顶点检测器的性能和背景分析
作为下一代对撞机，CEPC远远超出了Higgs工厂：•寻找H，Z，B和𝜏的异国情调或罕见衰减以及新物理学•巨大的测量潜在的SM：HIGGS，HIGGS，Electroweak Physics，electroweak Physics，flain Physics，QCD/QCD/Top
1 亚稳相材料简介
从经典热力学的角度看，亚稳态是不存在的 [1]。然而，环顾世界，亚稳态材料的数量是如此之多，远远大于稳定态材料的数量。对于简单的化合物，亚稳态与稳定态的比例并不大。然而，对于复杂的化学物质，如有机物和聚合物 [2]，亚稳态化合物的数量就会变得非常大。对于生物材料，几乎 100% 的相都是亚稳态 [3]。因此，我们可以肯定地说：材料越复杂，亚稳态相的数量就越多。如此庞大数量的亚稳态材料必将带来有趣而重要的特性，可能在能源、材料、工业、农业、生物、环境和催化相关领域得到广泛应用[4]。需要指出的是，在本书中，作者试图强调不同亚稳态材料的分类、合成方法、表征和催化性能。
生成语言学对人工智能的贡献
摘要 本文旨在描述生成语言学 (GL) 对人工智能 (AI) 的贡献，并暗指语言学家和人工智能科学家之间关于语言学是属于人文学科还是科学的争论。在本文中，我将尽量不带语言学家的偏见，从独立的科学视角研究这一现象。本文向研究人员/读者介绍了人工智能所涉及的科学定理和原理，这些定理和原理属于 GL，特别是“乔姆斯基学派”。因此，它从句法、语义、语言能力、普遍语法、人类语言的计算系统、语言习得、人脑、编程语言（例如 Python）、大型语言模型和公正的人工智能科学家等方面提供了充分的证据，证明这一贡献是巨大的，而且这一贡献是不可否认的。本文的结论是，尽管 GL 对人工智能的贡献巨大，但仍然存在分歧点，包括语言输入的性质和类型。
欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并以 10 亿美元的价格退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。
欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并获得了数十亿美元的退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。