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“循环塑料经济”现象分析及其对石油市场需求的长期影响
追溯聚合物污染危机的根源，可以说，当前形势的出现是由于 20 世纪 90 年代和 21 世纪塑料产品（主要是“一次性”）消费的爆炸式增长，而 20 世纪中叶为处理相对容易回收（钢铁、锡、纸张、玻璃、铝）或“自分解”（生物）废物而创建的回收系统，结果却无法适应新的、更
自旋相关现象3/2电荷载体孔系统
电荷载体孔为Spintronics和量子信息技术提供了一个非凡的系统。在本文论文中，我讨论了三维和低维孔系统中的自旋相关现象。特别注意在量子井的边界和电线的边界上的重孔相互转化，该电线控制参数值定义量子井，电线和点中的孔光谱值，例如效能质量，g-factors，g-factors，rashba and rashba and rashba and drainselhaus spin-orbit常数。最近，凝结物质系统中的拓扑现象，例如Majorana零模式的出现和分数量子大厅效应中的非亚伯阶段，引起了研究人员的巨大兴趣。电荷载体孔被证明是可能观察这些现象并推进拓扑量子计算的非凡环境。i讨论磁场中二维孔的光谱和波形。虽然可以用等距的兰道水平，地面孔和孔中的较重和灯孔描述，但在几个低洼的激发状态下，较重的孔和灯孔的表现与电子不同。特别有趣的是磁场中的孔光谱中的穿越。孔 - 孔相互作用可以与电子电子相互作用显着差异。除了在交换分裂中的差异外，这表明在磁场中的地面孔水平上可能出现甚至分母分数量子霍尔。GE孔量子点系统中的最新发展是基于孔的系统的新观点。i还布里斯（Brie）讨论了旋转的斑点，例如孔和电流的角动量（自旋）的相互转化，以及孔传输中自旋相关的干扰效果。
一种高灵敏度、长寿命磷光 RIE 添加剂，用于探测聚合物中的自由体积相关现象
固态发光有机化合物已在各种各样的研究领域找到了无数应用，从LED系统1到刺激响应开关2和化学传感器3。这是因为它们与基于重金属离子的发射器和量子点相比成本低、易于扩大规模且毒性较低或无毒性。在聚合物材料的某些应用中，观察纳米级变化的可能性可能有助于理解特性和纳米组织的细微变化，这些变化可能对材料的本体特性产生巨大影响。4 在这种情况下，将发光有机化合物和聚合物结合起来可以成为一种很好的方法，使材料能够在可能在失效前改变其物理特性的条件下自主监测其长期稳定性。
一种高灵敏度、长寿命磷光 RIE 添加剂，用于探测聚合物中的自由体积相关现象
固态发光有机化合物已在各种各样的研究领域找到了无数应用，从LED系统1到刺激响应开关2和化学传感器3。这是因为它们与基于重金属离子的发射器和量子点相比成本低、易于扩大规模且毒性较低或无毒性。在聚合物材料的某些应用中，观察纳米级变化的可能性可能有助于理解特性和纳米组织的细微变化，这些变化可能对材料的本体特性产生巨大影响。4 在这种情况下，将发光有机化合物和聚合物结合起来可以成为一种很好的方法，使材料能够在可能在失效前改变其物理特性的条件下自主监测其长期稳定性。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
设计、现象和应用
在过去的二十年中，人们发现被称为超材料的人造结构具有非凡的材料特性，可以前所未有地操纵电磁波、弹性波、分子和粒子。负折射、带隙、近乎完美的波吸收、波聚焦、负泊松比、负热导率等现象都可以用这些材料实现。超材料最初是在电动力学中理论化和制造的，但对其应用的研究已扩展到声学、热力学、地震学、经典力学和质量传输。在本研究更新中，我们总结了超材料在各个领域的发展历史、当前进展状况和新兴方向，重点关注每个学科基础上的统一原则。我们讨论了超材料背后的不同设计和机制，以及每个领域的控制方程和有效材料参数。此外，我们还讨论了超材料的当前和潜在应用。最后，我们对超材料这一新兴领域的未来发展进行了展望。
2D材料和拓扑材料中的光引起的新兴现象
k空间中的电势和bloch带。b |时间周期性潜力和能量带有浮子带。c，d | 2D狄拉克系统中的浮雕工程，导致浮点边带（红色）和谐振缝隙在交叉点开口。e，f | Ti Bi 2 Se 3中Trarpes对浮标状态的实验观察结果。在不同延迟时间（e）的表面狄拉克锥的trarpes光谱。trarpes频谱在零延迟时间（F）。g |光引起的异常大厅电流信号。h |光诱导的霍尔电导与能量的关系。i |使用Floquet理论在光激发下的有效带结构。面板E是参考文献中的trarpes数据。69，并从参考文献中转载。291，Springer Nature Limited。面板F从参考文献转载。69，Springer Nature Limited。面板G-i从参考文献中转载。71，Springer Nature Limited。71，Springer Nature Limited。
非实体人工智能意识的认知现象学论证：P1。关于认知现象学的强原始主义是正确的。P2。如果关于认知现象学的强原始主义是正确的，那么现象意识就不需要感官处理。C1。因此，现象意识不需要感官处理。P3。如果现象意识不需要感官处理，那么人工智能意识（假设它是可能的）就不需要具体化。C2。因此，人工智能意识（假设它是可能的）不需要具体化。如前所述，我首先关注 P1，提出两个支持强原始主义的论据。第一
“当谈到纯 CP 和不纯 CP 之间的区别时，似乎很明显，这个论点 [原始主义的现象学对比论点] 不能支持比不纯 CP 更多的论点。毕竟，所有例子都涉及体验视觉外观、声音流等的方式。这个论点针对的是那些在意识生活中除了感官现象学什么都找不到的人，它促使她注意到这些感官外观之间的区别，而这些区别只能通过诉诸认知渗透来解释。公平地说。尽管如此，这并没有给我们带来任何像纯 CP 的东西。就这个论点所表明的，认知内容让自己出现在有意识的主体面前的唯一方式仍然是影响某些感官流形出现的方式。这是不纯的 CP”（Levine 2011：115-116）。