(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年8月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.05.570186 doi:Biorxiv Preprint
亲爱的编辑,随着 VLSI 技术的发展,环栅 (GAA) 硅纳米线晶体管 (SNWT) 已成为技术路线图末端最终缩放 CMOS 器件最有潜力的候选者之一。一些先驱研究已经证明了 GAA SNWT 的超可扩展性和高性能 [1-3]。然而,在实际制作结果中 [1,2],由于纳米线对蚀刻工艺的阴影效应,环栅栅极电极通常不是关于纳米线中心轴理想对称的,而是沿纳米线轴向呈梯形横截面。栅极电极的这种不对称性会使性能评估不正确,并导致用于电路仿真的器件紧凑模型不准确。然而,对非对称 GAA 硅纳米线 MOSFET 建模的研究仍然不足 [4,5]。本研究建立了非对称栅极GAA SNWT的有效栅极长度模型,并用技术计算机辅助设计(TCAD)仿真对其进行了验证。利用所提出的模型,可以将非对称GAA SNWT视为等效对称器件,从而可以在电路仿真中简化建模参数。仿真与方法。图1(a)沿沟道方向描绘了非对称栅极GAA SNWT的横截面。在
我们提出了一个能够实现现实视频综合的模型,给定一系列文本提示。由于计算成本,数量有限的高质量文本视频数据和视频长度的变化,因此从文本中生成视频尤其具有挑战性。为了解决这些问题,我们介绍了一种新的模型,以学习视频表示,该模型将视频压缩为一小部分离散令牌。这个令牌仪会及时使用因果关注,这使其可以与可变长度视频一起使用。为了从文本生成视频令牌,我们使用的是在预先计算的文本令牌上进行的双向蒙版变压器。随后对生成的视频令牌进行了解密以创建实际的视频。为了解决数据问题,我们演示了大量图像文本对的联合培训以及少量的视频文本示例如何导致概括超出视频数据集中的可用内容。与以前的视频生成方法相比,Phanaki可以生成以一系列提示为条件的任意长视频(即时间变量文本或故事)在开放域中。据我们所知,这是第一次研究从开放域时间变量提示中生成视频的论文。此外,与每个框架基线相结合,所提出的视频编码器计算每个视频的代币较少,但会导致更好的时空一致性。
摘要。karolyhazy的不确定性关系指出,如果使用设备测量长度L,则测量中将有最小的不确定性δl,由(δl)3〜l 2 p l给出。这是结合量子力学原理和一般相对论的结果。在这封信中,我们表明了这种关系是如何以自下而上的方式,从时空 - 时间 - 物质原子的基质动力学来产生的。我们使用这种关系来定义Planck量表的空间 - 时间 - 物质(STM)泡沫,并认为我们的理论是全息的。通过比普朗克时间大的时间尺度上的粗粒子,获得了量子重力定律。量子重力不是普朗克量表现象;相反,每当经典时空背景都无法描述量子系统时,它就会发挥作用。空间时间和经典相对论是由高度纠缠的量子重力系统中的自发定位引起的。karolyhazy的关系继续存在于新兴理论中。这种关系的实验确认将构成重力量子性质的定义测试。
随着北美航空公司的 F-100 超佩刀的成功,该公司提出了一种性能更高的变体,最初称为 F-100B。随着 F-100B 设计的演变,很明显升级实际上将是一架全新的飞机,该项目被命名为 F-107A。虽然性能和载重能力有了显著提高,但空军选择了共和 F-105 雷公而不是 F-107。在 F-107A 的研发过程中,美国空军还尝试在其几种战斗机设计中添加零长度 (ZEL) 发射能力,包括共和 F-84 和 F-100,而德国空军也使用洛克希德 F-104 星战斗机测试了 ZEL 发射。
摘要 目的 确定 covid-19 疫苗是否与月经变化有关,以解决对 covid-19 疫苗接种后月经周期紊乱的担忧。 设计 全球、回顾性队列研究,前瞻性收集数据。 设置 月经周期追踪应用程序 Natural Cycles 的国际用户。 参与者 19 622 名年龄在 18-45 岁之间的个体,周期长度为 24-38 天,并且有 covid 之前至少三个周期和之后一个周期的连续数据(疫苗接种组;n=14 936),以及在相似时间段内至少有四个连续周期的个体(未接种疫苗组;n=4686)。 主要结果指标 按疫苗接种组评估个体内周期和月经长度的平均变化(从接种疫苗前三个周期到第一剂和第二剂疫苗后的周期以及后续周期的平均值)。混合效应模型用于估计接种疫苗者和未接种疫苗者之间周期和月经长度变化的调整差异。结果大多数人(n=15 713;80.08%)年龄小于 35 岁,来自英国(n=6222;31.71%)、美国和加拿大(28.59%)或欧洲(33.55%)。三分之二(14 936 人中的 9929 人(66.48%))
这是预先发布的版本。本文档是公认的手稿版本的已发表作品,该作品以ACS Nano的最终形式出现,版权所有©2020 American Chemical Society在同行评审和发行者的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作,请参见https://doi.org/10.1021/acsnano.9b08928。
摘要 — 随着电力系统脱碳的加速,人们对容量扩展模型在指导这一转变中的作用越来越感兴趣。代表性周期选择是容量扩展建模的重要组成部分,它使优化具有计算可处理性,同时确保代表性周期与全年之间的保真度。然而,很少有人关注选择超过一天的代表性周期。这使得容量扩展模型无法直接模拟日间能源共享,而这在能源生产变得更加多变和存储变得更加重要的情况下至关重要。为此,我们提出了一种选择任意长度代表性周期的新方法。使用基于加州脱碳目标的容量扩展模型和生产成本模型验证了该方法。我们证明代表性周期长度对容量扩展投资计划的结果有很大影响。索引术语 — 产能扩张规划、代表期选择、生产成本建模。