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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。
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。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
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。
采用 ZnO 和石墨烯的钙钛矿太阳能电池的设计和模拟摘要
如今，为了满足人类的能源需求，对一次能源和二次能源的需求一直在增加。近年来，太阳能电池已被用作生产可再生、可持续和无污染能源的替代品。各种材料已被用作电池中的传输层。TIO2 是这些材料之一，已被广泛用作电子传输层，但目前，ZnO 是另一种重要材料。比 TIO2 的使用更晚。此外，钙钛矿太阳能电池是属于纳米家族的新一代太阳能电池。目前，钙钛矿太阳能电池 (PSC) 是电子工业中一种很有前途的电池，因为它具有高功率转换效率，以及制造硅太阳能电池的相对较低的成本，以及导致钙钛矿在不同类型的基板上使用的灵活性。此外，石墨烯作为光伏能量转换最重要的基本光伏材料已经出现并得到使用。石墨烯在太阳能电池的构造中用作透明电极、层间活性层、电子和空穴传输层或电子和空穴分离层。在本文中，目标是找到太阳能电池中功率转换效率最高的最佳结构，我们将进一步看到，通过使用钙钛矿、ZnO 和石墨烯，我们将以较低的制造成本实现 16% 的功率转换效率。
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。
引用buzdin aa，Zolotovskaia MA，Roumiantsev SA，Emelyanova AG，Golounina Oo，Pugacheva PA，Luppov DV，Kuzminyh AV，Alexeeeva AO，Alexeeva AO，Emelianova AA，Emelianova AA，No
内分泌疾病，包括糖尿病，甲状腺功能障碍和其他激素失衡，对全球疾病负担显着贡献（1）。这些疾病不仅会影响公共卫生，而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低（1）。这些疾病的患病率正在增加，尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下（2，3）。这些疾病可能是由单个基因（孟德尔或单基因疾病）中的罕见变异引起的，由多种遗传变异的综合作用，或环境和生活方式因素（2型糖尿病型糖尿病或肥胖）引起的。新技术（例如基因疗法）在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时，这是可能的。因此，在基因治疗药物的帮助下，将基因的功能副本引入了人体，从而减慢了疾病的进展，在某些情况下甚至可以取得显着改善（4）。近年来，技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征（5）。下一代测序（NGS）和基因组广泛的关联研究（GWASS）已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础（6-9）。为提高诊断，预后和遗传咨询的准确性，越来越多地认识到具有特定诊断患者（12）患者的变异数据库的重要性。然而，使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会（ACMG/AMP）广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的，因为在大多数数据库中，与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制（11）。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库，并补充了临床数据（13）。通过允许共享有关基因，变体和病理表型的信息，他们促进了研究人员，临床医生和患者之间的沟通（11）。先前的研究创建了数据库，其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如，MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库，其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体（14）。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类，这是负责