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Sergejs Gaidukovs 研究员的唯一标识符
首席研究员 科学出版物 H 指数（Scopus）= 22；H10=34（谷歌学术）；总引用量 1369；出版物总数 143 篇：专利（2）、书籍专著（3）、会议摘要、会议录（60）和期刊（Scopus 91）。1. Jurinovs M.、Barkane A.、Platnieks O.、Beluns S.、Grase L.、Dieden R.、Staropoli M.、Schmidt DF、Gaidukovs S. Vat 纳米纤维素增强植物油基树脂的光聚合：形态和功能化的协同作用 (2023) ACS Applied Polymer Materials，5（4），第 3104-3118 页，DOI：10.1021/acsapm.3c00245； IF=5.6 2. Šutka A.、Lapčinskis L.、Verners O.、Ģērmane L.、Smits K.、Pludons A.、Gaidukovs S.、Jerāne I.、Zubkins M.、Pudzs K.、Sherrell PC、Blums J. 生物启发的弹性体大分子排序用于增强接触带电和摩擦电能量收集 (2022) 先进材料技术，7 (10)，文章编号 2200162，DOI：10.1002/admt.202200162； IF=8.8 3. Nechausov S., Ivanchenko A., Morozov O., Miriyev A., Must I., Platnieks O., Jurinovs M., Gaidukovs S., Aabloo A., Kovač M., Bulgakov B. 离子液体和双重固化对光聚合过程的影响
探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。
“J. Heyrovský 研究所开幕……”
我们正处在一个前所未有的时代，科学和技术在太空探索方面有前所未有的合作机会，利用广泛的原位和非原位工具研究宇宙中的几乎所有目标。我们的研究所自豪地继承了捷克诺贝尔奖获得者雅罗斯拉夫·海洛夫斯基的杰出遗产，他开发了独特的极谱法，这是 20 世纪化学分析的基石之一。今天，空间科学和技术是领先的科学领域之一，就像海洛夫斯基时代的先进仪器分析一样。关于天体以及行星际和星际空间的化学和物理知识基础不断扩大，需要所有科学和技术领域的专家进行多学科参与。其中，物理化学和化学物理学占据着稳固的地位。当代太空探索必须由实验室科学、在良好控制条件下的实验、理论计算以及先进仪器和技术的开发来支持。我们的研究所在所有这些领域都积极做出贡献，而物理化学的应用是共同点。我们研究所的主要战略不是注重数量，而是开发独特的仪器、技术、科学方法和概念，以及促进空间工程和科学领域广泛开放的合作。
Gundersen Health 案例研究 vs3.docx
医疗保健设施是美国能源消耗最大的机构之一，其能耗占美国商业建筑总能耗的近 10% 3 。因此，高效管理能源是实现脱碳的重要一步。冈德森医疗系统是美国最早采用能源管理计划的机构之一 4 。CSB 与冈德森医疗系统合作，确定能源管理带来的有形和无形效益，更具体地说，对爱荷华州迪科拉的冈德森门诊部进行改造，采用节能、低温室气体排放措施；并在威斯康星州斯巴达新医院大楼的设计和建造中纳入低温室气体排放措施。ROSI™ 框架模型用于量化这些效益并计算投资回报率。
汉斯·尼曼 vs. 你：世界联合 AI 在 2024 年 Web Summit 上挑战大师
任何渴望参与这一历史性活动的人都可以加入世界队，通过自己的设备实时在线玩游戏。由 it.com Domains 设计并基于 Stockfish AI 引擎的 AI 顾问系统将为参与者提供每个动作的三个选项，模拟不同的游戏级别——大师级、高级和业余。参与者将不知道哪个动作对应哪个级别。投票时间为 30 秒，最受欢迎的选项将成为世界队的官方动作。实时投票分布将显示在网站上。汉斯·尼曼则总共有 5 分钟的时间来下棋。
领先者对阵大急流城领先者对阵芝加哥比赛......
# 球员 GP GA 得分 +/- PIM # 球员 POS GP GA 得分 +/- PIM 2 Domenick Fensore D 32 2 12 14 2 10 3 Tory Dello D 17 1 1 2 -1 10 5 Charles-Alexis Legault D 27 1 7 8 10 21 4 Antti Tuomisto D 31 2 12 14 -4 16 6 瑞恩·铃木 C 31 3 20 23 -4 8 5 埃米尔·维罗 D 31 1 2 3 -4 18 8 罗南·西利 D 30 2 5 7 5 0 8 谢·布伊姆 D 31 0 11 11 7 4 10 诺埃尔·冈勒 RW 30 9 8 17 1 21 11 加布里埃尔·塞格 左后卫24 6 2 8 5 4 12 丹尼·卡蒂克 LW 2 0 1 1 1 0 15 谢尔顿·德赖斯 C 32 12 6 18 3 23 13 尼克·斯瓦尼 RW 13 1 1 2 -2 2 21 乔·斯尼夫利 LW 35 13 11 24 -3 12 14 菲利克斯·昂格·索鲁姆 RW 24 2 6 8 -1 6 22 威廉·瓦林德 D 25 1 8 9 -5 4 15 尼基塔·帕夫利切夫 C 23 1 5 6 1 22 25 布罗根·拉弗蒂 D 28 3 6 9 1 6 18 奥斯汀·瓦格纳 LW 22 4 5 9 1 19 26 蒂姆·盖廷格 LW 17 1 5 6 2 6 20雅尼克·特科特 LW 2 0 0 0 0 5 28 亨特·约翰尼斯 LW 20 0 1 1 -1 20 21 多米尼克·佛朗哥 C 0 0 0 0 0 0 29 内特·丹尼尔森 C 35 3 16 19 5 25 22 斯凯勒·布林德阿莫 F 30 6 4 10 -2 14 41昂德雷·贝彻 C 22 1 3 4 -3 6 23 约西亚·斯莱文 左翼 26 5 5 10 0 12 43 卡特·马祖尔 RW 3 1 1 2 0 2 27 萨希尔·潘瓦尔 左翼 20 0 3 3 -1 12 44 约西亚·迪迪埃 D 31 1 3 4 11 40 28 乔丹·马特尔 RW 9 3 0 3 4 2 47 亚历克斯·杜塞特 左后卫 30 4 6 10 5 6 34 阿列克西·海莫萨尔米 D 28 4 6 10 -10 16 51 奥斯汀·沃森 RW 33 9 16 25 10 56 47 乔金·瑞安 D 21 1 5 6 -3 6 65 多米尼克·希恩 RW 35 10 15 25 -6 34 55 斯科特·莫罗 D 32 9 10 19 0 18 71 克罗斯·哈纳斯 左翼 33 6 5 11 0 16 61 莱利·斯蒂尔曼 D 13 1 3 4 -1 13 81 雅库布·雷赫洛夫斯基 左翼 29 3 4 7 -1 12 71 格莱布特里科佐夫 LW 18 2 1 3 -2 4 85 埃尔默·索德布洛姆 LW 35 3 10 13 2 27 82 布拉德利·纳德亚 LW 26 8 9 17 -5 14 93 阿马德乌斯·隆巴尔迪 C 20 9 6 15 -4 2 93 贾斯汀·罗比达斯 C 32 9 13 22 0 4
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
日常热带降水的极端对流的极端
最近，注意力集中在用低毒性和无毒阳离子替换PB上。理想的无铅候选者应具有低毒性，狭窄的直接带隙，高光吸收系数，较高的迁移率，低激子结合能，长载体寿命和稳定性。已经提出了几种可能毒性较小的化学兼容材料，例如SN，BI和GE作为PB的替代品，不仅降低了PB的毒性，还可以保留钙钛矿的独特光电特性。中，SN是一种环保的材料，广泛用于各种有希望的光电设备，例如太阳能电池和FET，因为它满足了电荷平衡，离子大小和协调的先决条件。[8] SN是元素周期表中的14组元素，它的离子半径（115 pm）与PB（119 pm）。像PB一样，SN具有惰性的外轨道，这对于获得金属卤化物钙钛矿的特殊电气和光学特性很重要。与基于PB的钙钛矿相比，基于SN的基于SN的钙钛矿还表现出相似的优质光电子特性，狭窄的带隙约为1.3 eV，高电荷迁移率约为600 cm 2 V -1 S -1，长载体扩散和寿命，以及高吸收系数，高吸收系数约为10 -4 cm -4 cm -1。[15]然而，由于SN在水分和氧气中环境中的稳定性较差，与PB相比，其性能较低。因此，为了环境和人类，需要进行连续而深入的研究以解决在钙钛矿场现场效应晶体管中替换SN时性能差的问题。
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽