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第一原理研究结构和电子...
（通讯作者：cptang@must.edu.mo）。简介：最近，在Chang'5 Mission收集的月球样本中发现了两个新的氧化钛矿物质，三角形Ti 2 O和Triclinic Ti 2 O [1]。这些矿物质被认为是通过微生体对伊尔米特岩的影响而形成的，该矿物质产生了铁纳米颗粒，金红石（TIO 2），Ti 2 O和O 2。但是，需要进一步的研究来解释这些氧化钛的形成。钛氧化物在各个领域都有许多潜在用途，因此已经进行了广泛的研究。tio 2（Akaogiite [2]，解剖学[3]，Brookite [4]，Riesite [5]，Rutile [6]和Srilankite [7]）和Srilankite [7]），Ti 2 O 3（Tistarite [8]）（Ti 3 O 5矿物质。尽管对氧化钛进行了大量研究，但Ti 2 O研究主要集中在其作为太阳光催化剂[12]和单层材料的潜力上。根据先前的理论研究[13]，单层Ti 2 O具有高热和动力学稳定性，它是阳极和储能材料的出色特征，以及在低至9.8 K的温度下的超导性。
将道德AI原则转化为儿童实践的挑战和机会
摘要AI系统在儿童的范围，应用程序和服务中变得越来越普遍。对AI系统不受限制地部署的世界的关注，提出了有关这些技术的影响，管理和问责制的迫切问题。尽管最近对AI伦理学的努力已经融入了一系列高级伦理AI原则的共识，但与儿童问题的互动仍然是有限的，对于如何有效地将它们应用于儿童的实践中，知之甚少。这种观点首先绘制了当前的AI道德准则的全球景观，并分析了他们与儿童的相关性。然后，我们批判性地评估了当前AI伦理计划提出的策略和建议，从而确定将这种伦理AI原则转移到儿童实践中所面临的关键挑战。最后，我们暂时绘制了有关将伦理嵌入儿童的发展和治理中的一些建议。
第一原理预测块状六角硼的导热率nitride
尽管其重要性，但迄今为止缺乏散装H-BN热导率的复杂理论研究。在这项研究中，我们使用第一原理预测和玻尔兹曼传输方程在大量H-BN晶体中进行了热导率。我们考虑三个声子（3PH）散射，四弹子（4PH）散射和声子重归于。对于室温下的平面内和平面外向，我们的预测热导率分别为363和4.88 w/（m k）。进一步的分析表明，4PH散射降低了导热率，而声子重质化会削弱声子非谐度并增加导热率。最终，平面和非平面外导导率分别显示出有趣的t 0.627和t 0.568依赖关系，与传统1/t关系远离偏差。
有原则的技术对基因 - 基因 - 竞争者的投资 -
To provide organizations with a jumping-off point for understanding the total cost of deploying and managing GenAI workloads, including model fine-tuning and inferencing, we looked at the approximate 3-year costs of two on-premises Dell ™ solutions leveraging PowerEdge ™ R660 and PowerEdge XE9680 hardware—a traditional solution and a subscription-based Dell APEX pay-per-use solution—and comparable Amazon Web Services (AWS) Sagemaker和Microsoft Azure机器学习解决方案。根据我们的计算，Dell Apex付款方式解决方案是我们比较的3年解决方案中最具成本效益的。来自AWS和Azure的竞争性云解决方案的成本是基于订阅的Dell Apex付费解决方案的3.81倍。与传统的Dell On-Formises解决方案相比，我们定价的AWS和Azure Cloud Solutions的成本最高为2.88倍。继续阅读，以了解Genai如何帮助您的公司以及我们如何计算总拥有成本（TCO）结果。
从添加剂制造中的第一原理
制造过程中的数字控制产生了显着数量的元数据。生产过程元数据（例如热和光学测量）比未录制的制造和反馈以进行故障检测能力更高的财产分级。本研究探讨了元数据如何使用物理扎根的模型（例如密度功能理论，环状可塑性和训练机器学习算法的断裂力学）设计抗疲劳结构。机器学习模型在训练有素的物理空间中非常有效。相比之下，机械模型对于诸如疲劳等复杂现象的计算成本上很高。我们展示了如何通过基于能量的标准在所有尺度上始终如一地施用疲劳，以及如何基于此概念来构建机械功能。能量机械函数允许在某些负载边界条件下从制造中对现有量的效应进行精确定量。由于机械函数是局部的，并且是机器学习模型的预测量表的量表，因此它可用于构建密度函数，以用于上述量表上疲劳性质的概率回归。由于沉积过程中数字控制和元数据生成的可用性，该分析应用于选择性激光熔融过程。
云友好的未来6G架构
- 未来的架构需要采取重要步骤来改善能源性能和HW使用。这包括对整个网络的睡眠机制的有效支持，以及池HW的手段，以便更有效地利用以及提高能源效率。- 弹性在许多领域都很重要，包括计算，存储和网络。这还包括设计网络应用程序，以便能够容忍基础架构中的故障并继续运行。预计大部分将在实施和部署中解决，但是可能需要某些标准启用器类似于3GPP中定义的NF集。[4]。- 延迟性能对于实现未来高质量的实时应用程序很重要。考虑到这一点，必须设计云友好的体系结构。这可以包括在利用云机制进行服务链接，利用共享云平台以及模块化控制和用户平面功能时的特殊考虑，因此这不会为最终用户应用程序添加不必要的延迟。2。与6G RAN体系结构的未来标准化有关的原则
双语对大脑结构的动态影响映射到基于经验的神经可塑性的一般原理
双语与皮层脑区域的结构适应有关，这些区域对于控制多种语言很重要。然而，对这些适应的位置和程度的研究产生了可变模式，尤其是就皮层区域而言。关于双语诱发的大脑重组的现有文献已经从其他领域中监督了证据，表明基于经验的结构神经可塑性通常会触发遵循扩张 - en呈肾上腺素化轨迹的非线性适应性。在这里，我们使用通用的加性混合模型来研究具有广泛双语体验的双语样本中量化双语体验对基底神经节和丘脑的非线性影响。我们的结果表明，双侧尾状核和伏隔核的体积与双语体验显着相关。重要的是，这些遵循的非线性模式，随后是最有经验的双语者的平稳性，这表明基于经验的体积增加只有最高才能达到一定水平的双语体验。此外，双语经历对ps虫和丘脑的数量进行了积极的预测。结果提供了第一个直接的证据，即双语主义与其他认知要求的技能类似，从而导致动态的皮层结构适应性，这些适应可能是非线性的，这与经验依赖性神经塑性的扩张 - 重生模型一致。
有效银行监管的核心原则
02.7 在监管属于企业集团的单个银行时，监管者必须从多个角度考虑该银行及其风险状况：单独监管（但既要关注微观，也要关注宏观）；综合监管（将银行作为一个单位与“银行集团”内的其他实体一起监管）和集团监管（考虑到银行集团以外的其他集团实体对银行构成的潜在风险）。集团实体（无论是在银行集团内部还是外部）可能是银行的优势，但也可能成为银行的劣势，可能对银行的财务状况、声誉和整体安全性和稳健性产生不利影响。如果银行属于一个集团或金融集团，且该集团或金融集团在不同行业中混合了受监管和不受监管的实体，监管者应仔细考虑该银行面临的风险。在履行职责时，监管机构必须观察广泛的风险，无论是来自单个银行，还是来自其关联实体（受监管或不受监管），还是来自现行的宏观金融环境。
基于3D Rubik的立方体原理的锯齿形转换加密算法增强了四平方
现有的四平方密码，特别是具有锯齿形变换加密算法的四平方英尺，是本研究的基础，旨在解决其加密限制。现有算法无法用数字和特殊字符加密消息，可以轻松破解键，当该过程重复超过26次时，加密的Digraph与第一个加密的Digraph相同。本研究旨在通过转换5x5矩阵，增强加密解码密钥并改善锯齿形变换来增强现有算法。所采用的方法涉及利用6x6x6立方体来包括大写字母和小写字母，数字和特殊字符。随机加密 - 解码密钥是使用密码固定的伪数字发生器（CSPRNG），斐波那契序列，tribonacci序列和线性反馈移位寄存器生成的。锯齿形变换通过采用rubik的立方体原理，csprng，斐波那契序列和tribonacci序列来改善，以随机化立方体旋转。进行了各种测试以评估增强算法。矩阵比较测试显示了角色集的显着扩展，允许大写和小写字母，数字和特殊字符的利用。加密和解密的文本的比较突出了增强算法将密文归还到原始明文中的能力，超过了现有算法的局限性。增强算法的平均雪崩效应为52.78％，超过了安全的加密算法的最小雪崩效应。统计随机性测试，包括频率（单算）和运行测试，提供了算法随机性的强大证据，满足了安全加密的阈值。