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在两次新的梯形类型的不平等现象上（p，q ...
1数学系，科学技术学院，苏恩·杜西特大学，曼谷10300，泰国2个数学系，管理与技术大学，拉合尔54700，巴基斯坦； f2019349078@umt.edu.pk 3 3江苏NSLSC的关键实验室，数学科学学院，南京师范大学，南京210023，中国445110 IOANNINA，45110 IOANNINA，IOANNINA，GREECE，GREECE； sntouyas@uoi.gr 5非线性分析和应用数学（NAAM） - 研究小组，数学系，科学系，国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达21589，沙特阿拉伯6，沙特阿拉伯6数学系应用科学系，国王Mongkut Insperion，King Mongkut of Mongkut of Mongkut of Mongkut of Mongkut of Mongkt jarunee.s@sci.kmutnb.ac.th *通信：andin_sit@dusit.ac.th（t.s.）; ghulammurtaza@umt.edu.pk（G.M.）; mahr.muhammad.aamir@gmail.com（M.A.A。）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
第 1 章：高温热能存储、传输和转化的基础
储热材料的高热扩散率可以快速响应温差，即快速充电和放电。高热流出率可储存大量热量。金属和石墨最适合快速充电和放电（高热扩散率a）和在给定时间内储存大量热量（高热流出率b）。其他固体材料（例如石头）的优势就小得多。它们各自的值要小一个数量级。热化学存储系统可以使用扩散率和流出率值更低的粉末填充物。需要考虑的是，热物理性质并非总是可用的，并且它们的值可能因不同的文献来源而异。一些热物理性质值（例如石墨值）与温度密切相关。此外，物质中的杂质会显著改变性质。例如，金属中的杂质会导致热导率值下降。
文章宇宙射线数据库更新：超高能、超重和反核宇宙射线数据（CRDB v4.0）
摘要：我们介绍了带电物质宇宙射线数据库 CRDB（https://lpsc.in2p3.fr/crdb）的更新。CRDB 基于 MySQL，通过 jquery 和 table-sorter 库进行查询和排序，并通过 AJAX 协议在 PHP 网页上显示。我们回顾了自首次发布（Maurin 等人，2014 年）以来对数据库结构和输出所做的修改。对于此更新，最重要的特征是包含超重核（Z > 30）、超高能核（从 10 15 到 10 20 eV）和反核通量限制（A > 1 时 Z ≤− 1）；现在 CRDB 中有超过 100 个实验、350 个出版物和 40 000 个数据点。我们还重新审视并简化了用户检索数据和提交新数据的方式。如有疑问和要求，请联系 crdb@lpsc.in2p3.fr。
二九百万个固有的Q-因子整体化...
最近的薄膜锂锂（TFLN）的出现扩展了综合光子学的景观。这是通过TFLN晶圆的商业化和TFLN的高级纳米化来实现的，例如高质量的干蚀刻。但是，制造缺陷仍然将传播损失限制为几个dB/m，严格严格该平台的影响。在这里，我们证明了具有创纪录的内在质量（Q）系数的TFLN微孔子，为2900万，对应于1.3 dB/m的超低传播损失。我们提出了频谱分析和Q因子跨不同谐振几何形状的统计分布。我们的工作推动了TFLN光子学的制造极限，以在材料极限的1个数量级内实现Q因子。©2024中国激光出版社
药房合作开展 COVID-19 疫苗长期护理计划
• 直接与每个机构安排和协调现场诊所日期。可能需要在大约两个月内进行三次访问，以接种两剂疫苗并为任何新居民和工作人员接种疫苗。 • 订购疫苗和相关用品（例如注射器、针头、个人防护设备）。 • 确保疫苗的冷链管理。 • 提供现场疫苗接种。 • 在接种每剂疫苗后的 72 小时内向当地、州/地区和联邦管辖区报告所需的疫苗接种数据（大约 20 个数据字段）。 • 遵守所有适用的医疗保险和医疗补助中心 (CMS) 对 LTCF 员工的 COVID-19 检测要求。 如果有兴趣参与，LTCF 应从 10 月 19 日开始注册（或选择退出）。注册将开放两周。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
量子测量问题
• 非线性——无论内部还是环境的线性“退相干”[3]（相位随机化）都无法解释共存量子可能性的消失[4]，[5]，因为一切，包括测量仪器和观察者，都是由量子实体组成的。例如，[6] 很好地、透明地证明了这一点。无论一个数学上的线性系统有多大，它都不可能神奇地自行变成非线性——这也相当于“奇迹”，而不是物理学。在任何纯线性量子模型中，叠加态都会无限期地持续存在，遵循幺正演化。通过对越来越大的子系统叠加进行无限回归，即“冯·诺依曼链”，这不可避免地导致了这样的结论：在线性模型中，任何东西都无法测量（！）3 [8]，或者导致了一个多重世界图景[9]，但除了不可测试和缺乏科学可预测性之外（因为任何不是绝对禁止的事情都保证会发生在某些共存的、线性叠加的平行世界中），甚至对于
O2等离子体处理对电学和介电常数的影响...
研究了 O 2 等离子体处理对 Ba 0 ： 7 Sr 0 ： 3 TiO 3 (BST) 薄膜电特性和介电特性的影响。将沉积态和退火态的 BST 薄膜暴露于 O 2 等离子体后，BST 薄膜的漏电流密度可以得到改善。通常，在施加 1.5 V 电压下，与未经等离子体处理的样品相比，漏电流密度可以降低 3 个数量级。研究发现，等离子体处理改变了表面形貌。BST 薄膜的电容降低了 10% 至 30%。等离子体处理样品的漏电流密度的改善和介电常数的降低可归因于 BST 薄膜中碳污染的减少。时间相关电介质击穿 (TDDB) 研究表明，所有样品在 1 V 电压偏置下均有超过 10 年的使用寿命。© 2000 Elsevier Science Ltd. 保留所有权利。
GAO-24-106946，可访问版本，人工智能：生成AI技术及其商业应用
创建或生成新颖的内容的能力将生成的AI与其他AI区分开。相比之下，常规AI执行分类和预测任务，例如识别照片中的对象或预测风暴。一方面，创建新颖的内容会增加产出不良输出的风险，例如潜在的版权内容，进攻性文本，有偏见的输出，错误信息和明确的图像。另一方面，它在可以执行的任务广度上具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是，生成AI通常需要更大的数据集来培训 - 从数百万到数万亿个数据点。生成的AI模型性能通常会随着培训数据的大小或质量的增加而增加。此外，开发人员必须考虑是否将用户提示合并到培训中，以及与其他AI一样，何时以及多久更新培训数据和模型。