金属表面的基本物理特性,例如原子弛豫和表面重建,或电子工作函数长期以来一直是使用密度功能理论(DFT)的第一个原则电子结构研究的靶标。在最新的方法中,超级细胞近似中有限厚度的薄金属纤维的平板计算用于模拟半插线的固体表面。在无限厚的平板的极限下,恢复了隔离表面的所需极限。然而,使用计算考虑因素决定的金属表面的薄板模型,平板的两个表面将相互作用,并产生量子大小效应,1从将长距离电子状态置入固定厚度的平板。金属中的弗里德尔振荡可以延长长距离2,这表明计算上棘手的厚板可能需要计算融合到半限定的体积表面。将平板形成能定义为平板的相对能量相对于相同数量的原子的大量参考能(假设平板的两个相对表面相同),将平板E表面(n)的表面能与n个原子层的表面能(N原子层) - 在孔中裂解的能量,可以写成水晶 - 可以像晶体中一样:
3 方法.................................................................................................................................................................................................................................17 3.1 技术评估....................................................................................................................................................................................................17 3.1.1 要求....................................................................................................................................................................................................................17 3.1.2 数据传输方法....................................................................................................................................................................................17 3.1.2 数据传输方法....................................................................................................................................................................17 . 17 3.1.3 数据带宽 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26
未来移动出行:推动交通运输的变革 交通运输革命已经到来,由智能、可持续和高效的移动出行解决方案驱动。COMPUTEX 2025 是一个平台,未来移动出行领域最聪明的人才将汇聚一堂,展示重新定义人员和货物运输方式的创新。从自动驾驶汽车到可持续交通系统,参与推动移动出行转型的全球对话。与正在加速向更清洁、更便捷的交通未来转变的行业领导者和投资者建立联系。
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叙事生成吸引了重要的兴趣,作为一种新型的自动化计划技术的应用。ever,可用的大量叙事材料为使用深度学习技术开辟了道路。在本文中,我们使用序列嵌入技术或自动编码器来产生叙事序列,探讨通过自我监督学习的叙事产生的可行性。我们使用叙事计划方法生成的良好图案的数据集,使用先前存在的,已出版的叙事计划域,来培训生成模型。我们的实验证明了生成序列模型的能力,其结构与计划技术获得的结构相似,但与训练集相比具有显着的情节新颖性。最重要的是,生成图具有与基于计划方法中使用的叙事质量度量相关的结构特性。作为基于计划的结构说明了更高水平的因果关系和叙事的一致性,这表明我们的方法能够通过具有相同高级叙事属性的新序列扩展一组叙事。与扩展文本叙述集的方法不同,我们的方法在图结构的层面上运行。因此,它有可能在各种媒体上用于具有显着复杂性的图,最初仅限于以同一叙事类型运行的训练和发电。
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TE Connectivity (TE) 是世界上最大的连接和传感器公司之一。我们广泛的传感器技术组合专为航空航天和国防以及其他行业的各种关键任务应用而设计。通过利用我们在温度、RFI、EMI、振动和雷电等恶劣环境下的高可靠性传感器方面的核心竞争力,我们帮助客户将他们的概念转化为创造 — 使用智能、高效和高性能的 TE 产品和解决方案重新定义可能性。