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HaystackID® 核心智能AI
HaystackID 的核心智能 AI 具有尖端的生成人工智能 (GenAI) 功能，引入了一套复杂的人工智能工作流程，旨在加速和简化电子存储信息 (ESI) 的发现和审查。这套先进的工具集是 HaystackID Discovery Intelligence 套件的一部分，可通过 HaystackID Core ® 平台获得。核心智能 AI 有效地解决了数据量不断增长、数据安全、电子取证成本高和信息管理效率低下的挑战，为网络安全、信息治理和电子取证领域的数据和法律专业人士提供了创新的 GenAI 精度和效率。其业界领先的自然语言理解和深度上下文分析推动了这种精度和效率，与人工审核相结合时可产生更可靠的结果。
直接观察范德华磁铁CRI3
van der waals（vdw）堆叠是一种强大的技术，可以通过逐层晶体工程在凝结物质系统中实现所需的特性。一个了不起的例子是控制人工堆叠的VDW晶体之间的扭角，从而实现了从超导性到强相关的磁性范围内的Moiré结构中非常规现象的实现。在这里，我们报告了VDW磁铁CRI 3晶体中不寻常的120°扭曲断层的出现。在去角质样品中，我们观察到厚度低于10 nm的垂直扭曲结构域。扭曲结构域的尺寸和分布在很大程度上取决于样品制备方法，而合成的未脱落样品显示出比去角质样品的厚域更厚的域。冷却引起不同扭曲结构域之间相对种群的变化，而不是先前假定的结构相过渡到菱形堆积。样品制造过程引起的堆叠障碍可能解释了CRI 3中观察到的未解决的厚度依赖性磁耦合。
机器学习推断的全栈评估...
[1] F. Bellard，“ Qemu，快速和便携式动态翻译器。”，在Usenix年度技术会议上，Freenix Track，第1卷。41，pp。10–5555，美国加利福尼亚，2005年。[2]“ Spike Risc-V ISA模拟器。” https://github.com/riscv- software-src/riscv-isa-sim。访问：2024-03-12。[3] J. L. Power和等，“ Gem5模拟器：20.0+版本”，Corr，Vol。ABS/2007.03152，2020。[4] C. Lattner和等，“ MLIR：针对域特定计算的缩放编译器基础架构”，2021年（CGO），pp。2–14，IEEE，2021。[5] C. Lattner和V. Adve，“ LLVM：终身计划分析与转型的汇编框架”，CGO2004。，pp。75–86，IEEE，2004年。[6] H.-I.C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。 42，否。 5，pp。 9–16，2022。C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。42，否。5，pp。9–16，2022。
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们的整合到设备中，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。本文中，我们通过knoevenagel多浓度报告了乙烯基连接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水面表面合成，作为高度可逆和耐用的基于锌的双子电池（ZDIB）（Zdibs），它们是阴离子 - 选择性电极涂层。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1以A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数为完全结晶和面向对面的膜。 V-C2DP-1膜从其定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）酰亚胺阴离子（TFSI）inimide（TFSI） - 转移性（TONT_ = 0.85），用于高valtibe Zdibs Zdibs trigge，因此
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们进入设备，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。在此，我们报告了通过knoevenagel多凝结的乙烯基链接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水上表面合成，可作为高度可逆且基于耐用锌的Dual-iro-ion patchies（Zdibs）的阴离子选择性电极（作为阴离子）。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1作为完全结晶和面向面的膜，具有A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数。从定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，V-C2DP-1膜具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）Imide阴离子（TFSI）inImide（TFSI） - 转移率（T_ = 0.85），用于高空ZDIBS，从而在高空zdibs中进行transpertion andercation transportive and-Interc Zdib and Fratsion trande trander-dranscation-intrance zdib and。促进其特定能力（从〜83到124 mahg 1）和骑自行车寿命（> 1000个循环，能力保留95％）。
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
市场观点 - 加拿大经济如何发展...
今年加拿大货币政策最重要的发展是通胀低于预期。在美国，情况正好相反，价格重新加速一直是当前利率重新评估的主要驱动力。在本周期中，加拿大和美国数据出现分歧并不是新鲜事——GDP 增长一段时间以来一直处于两个不同的水平——但就价格压力而言，这是一个新发展。这引发了关于加拿大央行在这种环境下应该做什么的争论。“传统观点”认为加拿大央行受到美联储的制约。无论鲍威尔去哪里，麦克勒姆都不能偏离太远。从经验上看，加拿大和美国的利率确实存在很强的相关性，但这至少部分是因为这两个经济体的相关性非常强，加拿大四分之三的出口产品都出口到南方。但是，
RSC Advances
自从发现石墨烯以来，二维（2D）纳米材料一直是由于其独特的物理和化学性能，例如大型C表面积，出色的光学透明度以及出色的电导率和热导电性，因此无法研究兴趣。1,2在这些材料中，由共价键与薄板状形态相关的不同组成组成的材料特别引起了人们的关注。3 - 5然而，实现所需的材料特性o te依赖于非共价P堆叠相互作用，这些相互作用在材料构造6 - 9和相干能量传输中起着至关重要的作用。10 - 12，例如，通过P - P堆叠相互作用，PSystems堆叠成一维（1D）柱状P堆栈，这有助于导向能量运输，并为有机电子和光子材料的开发铺平了道路。13 - 17为此，迫切需要制定有效的策略
简历 roberto stack murphy arteaga
一般数据 1 ................................................................................ 学术培训 2 ................................................................... 学位 3 .................................................................... 学术成果 4 .................................................................... 学术活动总结 6 .................................................................... 最新出版物 7 ........................................................................ 科学期刊文章 8 .................................................... 会议论文集文章 14 ....................................................................大会摘要 25 ................................................................... 技术报告 29 ................................................................... 普及文章和科学政策 30 .................................................... 论文和书籍 33 ................................................................... 大会和会议上的演讲 34 ................................................... 外部书目引文 51 ................................................................... 讲授课程 101 .................................................................... 论文指导 115 ...................................................................... 外部项目管理 119 ................................................................ 继续教育课程 120 ................................................................. 会员资格 121 ........................................................................................ 参加会议组委会 122 ........................................................ 课程简介 129 .................................................................
使用量子计算从叠后地震数据中估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心
使用量子计算从叠后地震数据估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心 摘要 量子计算越来越被认为是地球物理学的一项变革性技术，它有可能显著提高计算能力和效率。这一进步有望以前所未有的速度模拟和处理复杂的地质数据。最近的研究已经开始探索将量子计算方法应用于简化版本的地震反演问题，强调该技术解决现实世界逆问题的能力。本研究的主要目的是通过使用量子计算机从地震轨迹数据估计声阻抗来解决一个现实、可扩展且与业务相关的问题。据我们所知，这是第一次通过量子计算从地震数据预测地震阻抗，并讨论了在量子处理单元 (QPU) 上解决逆问题的优势。在本文中，我们利用 D-Wave 量子退火器来解决叠后地震反演问题，采用了一种新颖的两步工作流程。在第一步中，我们利用量子退火器从地震数据中估计反射率。随后，这些估计的法向入射反射率作为使用相同量子技术预测声阻抗的基础。为了验证我们方法的有效性，我们提供了五个示例，将 D-Wave 量子退火器的阻抗预测与通过模拟退火（传统上用于地震反演的随机全局优化器）获得的阻抗预测并列。值得注意的是，从量子退火器得出的阻抗仅在一个时期内就与真实值紧密匹配，而模拟退火需要 10 个时期才能达到类似的精度。此外，我们的混合求解器中的 QPU 仅花费约 0.08 秒即可估计这些地震阻抗。与混合求解器的经典组件和模拟退火所需的时间相比，这非常高效，后两者均需要超过 10 秒。这凸显了 QPU 可以在不到一秒的时间内完全解决地震逆问题，凸显了量子计算对地球物理学领域的变革性影响。 引言 量子计算是一个新兴领域，它利用量子力学原理来处理信息，为传统计算带来了范式转变。与以比特为信息基本单位的传统计算机相比，量子计算机
调查锂离子电池性能的恒定堆栈压力
当前涉及将堆栈压力施加到锂袋细胞的研究表明了性能和终身益处。固定装置用于模仿细胞级别，并常规规定在细胞上的常数位移。这增加了堆栈压力，但也会导致压力变化。尽管如此，施加初始堆栈压力可改善细胞电导率和细胞寿命（Mussa等，2018； Zhou等，2020；Müller等人，2019； Li等，2022，Cannarella和Arnold，2014）。在这项工作中，设计了一个固定装置，该固定装置将恒定压力施加到独立于位移的细胞。固定装置使用气动施加恒定的堆栈压力，独立于弹性和塑料肿胀。使用混合脉冲功率表征（HPPC）测试评估受恒定压力夹具和常规位移固定装置约束的细胞，以测量内部电阻和最大可交付功率。应用多个堆栈压力来研究压力在操作条件上的压力方差以及恒定压力和基于恒定位移的方法之间的性能。将所有测试与没有施加堆栈压力的对照案例进行比较。基于压力的恒定方法减少了充电和排放期间的压力变化，减少了放电阻抗并提高了放电功率，但并不能改善电荷性能。恒定压力带来的排放性能益处可能会影响包装设计以提高车辆性能。