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产品范围非面向谷物的电钢电源
我们创新力量的关键是我们在组织内部和外部合作伙伴内的结合和结合能力和能力的方式。这包括我们的销售，开发和生产团队之间的密集交流，与客户的密切合作伙伴关系，以及我们的科学家与工程师与精选大学以及其他RE搜索机构之间的合作。通过以这种方式结合专业知识，我们可以在高级实验室和试点设施中开发高科技钢，材料，涂料和流程，以达到更高的质量。
janus面孔的偶极源与定向的未对准方向近场耦合
1个国家主要光子学和仪器的主要实验室，Zju-hangzhou全球科学与技术创新中心，信息科学与电子工程学院，吉安格大学，杭州大学，杭州310027，中国和国际联合创新中心，Zhejiang University，Zhejiang University，Zhejiang University，Hainning Interventian Ginangion Interventical of Electricals Academy明尼苏达州明尼阿波利斯大学的工程，美国3美国3号高级/纳米电子设备和智人智能系统的钥匙实验室312000，中国4物理和数学科学学院物理和应用部，以及颠覆性光子技术中心，南南技术大学，新加坡637371，新加坡
在面向研究的分布式模拟中使用敏捷软件开发实践
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snte/pbte单层异质结构中的面向涡流的铁电域
valleytronic，光学，热，磁性和铁电性能在新型异质结构和设备中。它们的弱层间耦合可以通过机械堆叠2D材料来相对简单地制造垂直侵蚀。另一方面，侧面异质结构（LHSS）的层次是现代金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化导向器磁场晶体效应的基于微电极的基本结构，由于需要更多的复杂生长和兴奋剂技术，因此受到了探索的较少。受到可能从2D LHSS出现的潜在杰出性能和多功能调整自由的鼓励，在该领域进行了多项实验和理论研究。[1] The earliest experimentally realized 2D LHSs were those between graphene and hexagonal boron nitride (hBN) [2–6] grown by chemical vapor depo- sition (CVD), from which prototype field effect transistors (FETs) were demonstrated [2–5] Shortly later, a series of transition metal dichalcogenide (TMDC) mono layer (ML)通过一步或两步的CVD方法制备LHSS，包括MOS 2，MOSE 2，WS 2和WSE 2的组合。[7-12]所有这些TMDC LHSS都显示二极管样电流的整流效应。[26]同时，制造了具有高性能的原型设备，包括光电二极管和互补的金属 - 氧化物 - 半导体晶体管逆变器，[7,10–12]通过控制良好的气体流量切换技术或光刻辅助辅助阴离子的替代品，TMDC LHS的脱位量很清晰。 LHSS仅由一种材料组成，但具有不同的厚度，[16,17]或介电环境[18]在其界面上，产生了电子带隙，整流和光伏效应的修饰。将材料与不同空间对称性组合的2D LHS的其他形式，例如石墨烯-TMDC LHSS [19-22] HBN-TMDC LHSS，[19]石墨烯纳米替伯型LHSS与不同的兴奋剂[23]或宽度[23]或宽度[24] [24]单钙化剂 - 二甲基二苯二苯lhss [26]是通过各种增强的CVD方法创建的，例如机械 - 脱落的辅助CVD，[19]种子促进的CVD，[20]由等离子体蚀刻定义的模板生长，由等离子体蚀刻[21] [21] [21]和热层转化化学构图。
使用 ArcGIS 中的 AI 从视频和定向图像中大规模获取智能
F = 到物体的距离 (mm) f = 焦距 (mm) H = 物体的物理高度 (mm) h = 传感器上物体的高度 (mm) s = CCD/CMOS 传感器的高度 (mm) L = 输出图像的高度 (px) l = 图像中物体的高度 (px)
在车辆临时网络中的基于模糊的高效和面向区块链的安全路由
车辆临时网络（VANET）代表了无线传感器网络（WSN）的改进，其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置，因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处，但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题，促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量（QoS）的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元（MCU）的数据通信来实现此安全性增强。此外，提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元（MCU）的最佳路径，为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法，即粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），模因算法（MA）（MA）和Honey Bee优化（HBO），以及在计算时间内交付，以确定其优势，即通过PARTIT和分组，并在计算时间内建立优势。
根据肿瘤转录组预测患者对靶向治疗和免疫治疗的反应
1 Pangea Biomed Ltd.，以色列特拉维夫 6971003 2 特拉维夫大学，以色列特拉维夫 69978 3 澳大利亚国立大学科学学院生物数据科学研究所，澳大利亚堪培拉。4 美国国立卫生研究院 (NIH) 国家癌症研究所 (NCI) 癌症数据科学实验室 (CDSL)，美国马里兰州贝塞斯达 5 韩国水原成均馆大学医学院和人工智能系精准医学系 6 美国加利福尼亚州拉霍亚 Sanford Burnham Prebys 医学发现研究所癌症中心。 7 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院癌症中心 8 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院医学系 9 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所癌症研究中心泌尿生殖系统恶性肿瘤分部 10 美国马里兰州贝塞斯达美国国家癌症研究所癌症研究中心女性恶性肿瘤分部。 11 以色列特拉维夫 5262000 Chaim Sheba 医疗中心癌症中心 12 个性化癌症治疗全球创新网络 (WIN) 13 美国马里兰州贝塞斯达美国国家癌症研究所癌症研究中心病理学实验室。 14 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所神经肿瘤学分部。 * 同等通讯作者：gal@pangeabiomed.com (GD)、tuvik@pangeabiomed.com (TB)、eytan.ruppin@nih.gov (ER)、ranit@pangeabiomed.com (RA)
雪佛龙石墨烯纳米纤维在（111）面向造币金属表面
Geagea Elieve，Daniel-Lopez，Luca Giovanelli，Laurent Nony，Christian Loppacher等。天文台C，2024，128（21），pp.8601-8610。10.1021/acs.jpcc。04729690
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。
根据肿瘤转录组预测患者对靶向治疗和免疫治疗的反应
1 Pangea Biomed Ltd.，以色列特拉维夫 2 特拉维夫大学，以色列特拉维夫 3 澳大利亚堪培拉澳大利亚国立大学科学学院生物数据科学研究所。 4 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所癌症数据科学实验室 (CDSL) 5 韩国水原成均馆大学医学院和人工智能系精准医学系 6 美国加利福尼亚州拉霍亚 Sanford Burnham Prebys 医学发现研究所癌症中心。 7 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院癌症中心医学部 8 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院医学部 9 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所泌尿生殖系统恶性肿瘤分部 10 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所女性恶性肿瘤分部 11 以色列特拉哈绍梅尔 Chaim Sheba 医疗中心癌症中心 12 个性化癌症治疗全球创新网络 (WIN) 13 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所病理实验室 14 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家癌症研究所神经肿瘤学分部。更多信息和资源请求请联系主要联系人 Ranit Aharonov (ranit@pangeabiomed.com) 并由其处理。