摘要:可以通过扭曲角度精确控制的空间变化带对齐和电子和孔定位的Moiré杂波,已经成为研究复杂量子现象的令人兴奋的平台。虽然大多数过渡金属二甲化元素(TMD)的异质分子具有II型带对齐,但引入I型带比对可以实现更强的轻度耦合和增强的辐射发射。在这里,我们通过第一原则GW和贝尔特萨蛋白方程(GW-BSE)的计算以及时间和角度解决的光发射光谱(TR-ARPES)测量的结合,与先前的理解相反,与先前的理解相反,MOSE 2 /WS 2杂波在大型型号和类型IS型构建型和同样的区域均与II的类型II型构建型和相似的区域相反。在不同的高对称区域中以小扭曲角度重建。在Tr-arpes中与我们的计算一致,仅在摩西2中观察到长寿命的电子种群,对于具有较大扭曲角的样品,而在具有小扭曲角的样品中,观察到来自两个不同长寿命的激子的信号。此外,尽管这两层的传导带几乎是堕落的,但仍未发生激发杂交,这表明先前观察到的这种材料中的吸收峰来自晶格的重建。我们的发现阐明了Mose 2 /ws 2异质结构中的复杂能量景观,其中I型和II型带对齐的共存为Moiré-Tonable可调光电设备打开了带有内在的侧面异质结的门。
抽象生成人工智能(AI)在包括医学在内的各个领域都带来了革命性的创新。但是,它也表现出局限性。在响应中,检索增强的生成(RAG)提供了潜在的解决方案,从而使模型通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成AI的快速发展,RAG可以为将这种变革性技术与医疗应用联系起来铺平道路,并有望将股权,可靠性和个性化的创新带入医疗保健。主要文本生成人工智能(AI)最近在各个领域引起了广泛的关注,包括GPT 1,2和Llama 3-5系列文本生成; DALL-E 6用于图像生成;以及Sora 7的视频生成。在医学上,生成的AI在咨询,诊断,治疗,管理和教育中具有巨大的应用8,9。此外,生成AI的利用可以提高患者的卫生服务质量,同时减轻9-11临床医生的工作量。尽管如此,我们必须考虑生成AI模型的固有局限性,其中包括对训练数据12的偏见的敏感性,缺乏透明度,产生错误的内容,难以维持最新知识的可能性,以及其他8。例如,通过采用过时的基于种族的方程来估计肾功能13,大型语言模型被证明可以产生偏见的响应。在图像产生过程中,已经观察到与性别,肤色和地质文化因素有关的偏见14。同样,对于下游任务,例如回答和文本摘要,生成的内容通常是不一致的,并且缺乏验证的证据15。此外,由于其静态知识和无法访问外部数据,生成的AI模型无法为医生提供最新的临床建议或患者有效的个性化健康管理16。
锂硼氢化物储氢材料的最新进展 张文宣, 张欣, 黄振国, 李海文, 高明霞, 潘红鸽, 刘永锋* 张文轩, 张晓燕, 张晓燕博士, 高明贤教授, 潘华光教授, 刘永锋教授 浙江大学硅材料国家重点实验室和材料科学与工程学院,杭州 310027,中国 电子邮件: mselyf@zju.edu.cn 潘华光教授, 刘永锋教授 西安工业大学新能源科技研究院,西安 710021,中国 黄志刚教授 悉尼科技大学土木与环境工程学院,81 Broadway, Ultimo, NSW, 2007,澳大利亚 李华伟教授 合肥通用机械研究院,合肥 230031,中国 关键词: 氢, 储氢, 硼氢化物, LiBH 4 , 热力学, 动力学 摘要 :