XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System三重态
基于RFACONV和TRIPLET的注意自主驾驶图像检测的优化
Yolov8由于其高速目标检测，精确的识别和定位以及多个平台的多功能兼容性，在自主驾驶领域中起着至关重要的作用。通过实时处理视频流或图像，yolov8迅速准确地确定了诸如车辆和行人在公路上的障碍，为自主驾驶系统提供了必要的视觉数据。此外，Yolov8支持各种任务，包括实例细分，图像分类和态度估计，从而为自主驾驶提供了全面的视觉感知，最终提高了驾驶安全性和效率。认识到对象检测在自主驾驶场景中的重要性以及现有方法所面临的挑战，本文提出了一种整体方法来增强Yolov8模型。该研究引入了两个关键修改：C2F_RFACONV模块和三重态注意机制。首先，在方法论部分中详细阐述了所提出的修改。C2F_RFACONV模块替换了原始模块以提高特征提取效率，而三重态注意机制则增强了功能焦点。随后，实验过程描述了培训和评估过程，涵盖了培训原始的Yolov8，整合了修改的模块以及使用指标和PR曲线评估性能改进。结果证明了修饰的功效，改进的Yolov8模型表现出显着的性能提高，包括增加的MAP值和PR曲线的改善。最后，“分析”部分阐明了结果并将其归因于引入的模块。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。
探索三胞胎状态的多功能用途
摘要：有机半导体中的三重态激发态通常是光学的黑暗和长寿的，因为它们具有自旋孔向单线基态的旋转过渡，因此在轻度收获的应用中阻碍了过程。此外，三胞胎通常会对系统造成损害，因为它们可以使反应性单线氧的形成敏感。尽管有这些不利的特征，但存在我们可以利用三胞胎状态的机制，这构成了本综述的范围。开始对三胞胎状态问题的简短探索，我们继续阐明有机材料中三重态利用的主要机制：1。磷光（pH），2。热活化的延迟荧光（TADF）和3。三重态 - 三胞胎歼灭（TTA）。在每个部分中，我们都会揭示其工作原则，强调其广泛的应用程序，并讨论其局限性和观点。我们特别注意在有机发光二极管（OLEDS）中使用这些机制，因为OLEDS是有机半导体的最繁荣的商业应用。本综述旨在为读者提供见解和机会，以与有机半导体的光物理特性和设备物理学进行研究，尤其是在利用三胞胎状态的潜力方面。关键字：磷光，TADF，TTA，三胞胎状态，交叉Intersystem cropsing■简介
混合有机中的可调谐宽带分子发射...
摘要：能够可控地增强或抑制层状二维 (2D) 杂化钙钛矿中不同物种的发光贡献，有利于开发颜色可调的宽带发射器。特别是对于表现出有机阳离子层间敏化三重态发射的 2D 钙钛矿，最终的分子发射曲线通常受相邻发色团之间分子间相互作用的影响。将这些发色团嵌入惰性宿主阳离子是一种新兴的策略，用于控制分子间耦合程度，从而影响孤立单体与多分子状态的形成。在这项工作中，我们展示了含有不同数量的萘发色团与己基铵阳离子混合的 2D 钙钛矿的可调宽带发射。在一系列钙钛矿中，自由或自陷激子和萘三重态单体或准分子的发射有助于从绿色到黄色再到橙色的广泛颜色可调性。这些结果表明，有机阳离子混合可能是一种通用方法，可用于修改二维杂化钙钛矿中的光物理结果。关键词：激子、钙钛矿、层状材料、能量转移、磷光、准分子、三重态敏化、杂化界面■ 简介
计算蛋白设计和蛋白质结构预测
图1。蛋白质结构的层次结构。主要：由DNA碱基三重态的相应序列确定的氨基酸序列。次要：形成α-螺旋和β-片的常规几何模式。第三纪：多肽链的详细3D形状。第四纪：几个多肽链或亚基的关联。
从第一性原理计算二维材料中点缺陷的自旋相干时间
摘要：使用簇关联展开 (CCE) 方法计算了 45 种不同二维主体材料中 69 个三重态缺陷中心的自旋相干时间，其中自旋哈密顿量参数来自密度泛函理论 (DFT)。发现几个三重态表现出非常大的自旋相干时间，这使得它们对量子信息处理很有吸引力。系统地研究了自旋相干时间对各种因素的依赖性，包括超精细耦合强度、偶极-偶极耦合和核 g 因子。分析表明，自旋相干时间对缺陷中心的原子细节不敏感，而是由主体材料的核自旋特性决定的。然后使用符号回归推导出自旋相干时间的简单表达式，该表达式在回归模型未发现的 55 个双重态缺陷测试集上进行了验证。简单的表达式允许对自旋相干时间进行数量级估计，而无需昂贵的第一原理计算。
基于三重损失深度学习的脑电图身份认证
摘要：脑电信号作为一种新型的生物特征被用于生物特征认证。为了解决传统分类网络难以有效拓展分类数目的问题以及提高工程实用性，本文提出一种基于注意力机制和三重态损失函数的脑电数据认证方法。该方法首先将脑电信号输入深度卷积网络，利用长短期记忆网络结合注意力机制将其映射到512维欧氏空间，得到包含身份信息的脑电信号特征向量；然后利用三重态损失函数调整网络参数，使得同类信号特征向量之间的欧氏距离减小，不同类信号之间的欧氏距离增大。最后，使用公开的脑电数据集对该识别方法进行评估。实验结果表明，该方法在保持识别率的同时，有效拓展了模型的分类数目，提高了脑电认证的实用性。
碳点的特性与来自'...
摘要：Singlet Pission（SF）已被探索为通过产生更多激子来改善光伏性能的可行途径。通过高度的鸡际耦合实现了有效的SF，从而有助于电子超级交换以产生三重态。然而，强烈耦合的发色团通常会形成准分子，可以用作SF中间体或低能陷阱位点。然而，随后的破坏性过程需要最佳的电子耦合，以促进最初准备的相关三重态对孤立的三重态生产。构象柔韧性和介电调节可以通过调节鸡际表的电子相互作用来提供调整SF机制和效率的方法。在密集堆叠的传统有机固体中，这种策略不能轻易采用。在这里，我们表明SF活性发色团的组装周围定义明确的溶液稳定金属 - 有机框架（MOF）可以是模块化SF工艺的绝佳平台。一系列三个新的MOF，由9,10-双（乙烯烯基）蒽衍生的支柱建立，显示了拓扑定义的堆积密度和炭疽核的构象柔韧性，以决定SF机制。各种稳态和瞬态光谱数据表明，最初制备的单线种群可以偏爱准分子介导的SF或直接SF（均通过虚拟电荷转移（CT）状态）。这些溶液稳定的框架提供了介电环境的可调性，以通过稳定CT状态来促进SF过程。鉴于MOF是各种光物理和光化学发展的理想平台，因此产生大量长寿三胞胎可以在各种光子能量转换方案中扩展其实用程序。
在生物序列中用于KNN搜索的神经嵌入
生物序列最近的邻居搜索在生物信息学中起有趣的作用。减轻二次复杂性对常规距离计算的痛苦，神经距离嵌入（将项目序列置于几何空间中）已被公认为是有希望的范式。为了维持序列之间的距离顺序，这些模型所有部署三重态损失并使用直观方法来选择三胞胎的子集，以从广阔的选择空间中进行训练。但是，我们观察到，这种训练通常使模型只能区分一小部分距离顺序，从而使其他人未被认可。此外，天真地选择了更多的三胞胎进行最新的网络下的培训，不仅增加了成本，而且还增加了模型性能。在本文中，我们介绍了Bio-KNN：KNN搜索框架 - 生物序列的工作。它包括一种系统的三重态选择方法和一个多头网络，增强了所有距离订单的识别而不增加培训费用。最初，我们提出了一种基于聚类的方法，将所有三重态分为具有相似支持的几个群集，然后使用创新策略从这些群集中选择三胞胎。同时，我们注意到同一网络中同时培训不同类型的三胞胎无法实现预期的性能，因此我们提出了一个多头网络来解决此问题。我们的网络采用卷积神经网络（CNN）来提取所有群集共享的本地效果，然后分别学习一个分别为每个群集学习多层启示（MLP）头。此外，我们将CNN视为特殊的头部，从而将以前模型中忽略的关键特征整合到我们的模型中以获得相似性识别。广泛的实验表明，我们的生物KNN在两个大规模数据集上的最先进方法显着优于而没有增加培训成本。