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铅卤化物钙钛矿纳米立方体与介电纳米盘的形状定向共组装成二元纳米晶体超晶格
摘要：胶体纳米晶体 (NC) 的自组装在固态材料的多尺度工程中具有巨大前景，通过这种技术，原子工程 NC 构件被排列成具有协同物理和化学性质的长程有序结构 超晶格 (SL)。迄今为止，报告主要集中在球形 NC 的单组分和二元系统上，产生的 SL 与已知的原子晶格同构。通过组合各种形状的 NC，可以预期获得远远超出已知晶格范围的更大结构空间。本文报道了空间稳定的 CsPbBr 3 纳米立方体 (5.3 纳米) 与圆盘状 LaF 3 NC (直径 9.2 - 28.4 纳米，厚度 1.6 纳米) 共组装成二元 SL 的过程，产生了具有 AB、AB 2 、AB 4 和 AB 6 化学计量的六柱状结构，这在之前和我们的参考实验中均未观察到，参考实验中使用由球体和圆盘组成的 NC 系统。本文使用填充密度计算合理化了立方体形状的这种惊人效果。此外，在尺寸相当的纳米立方体（8.6 纳米）和纳米盘（6.5 纳米、9.0 纳米、12.5 纳米）系统中，还观察到了其他非柱状结构，例如 ReO 3 型 SL，其特征是盘和立方体的紧密混合和面对面排列，纳米立方体的面心立方或简单立方亚晶格，以及每个晶格位置有两个或三个盘。层状和 ReO 3 型 SL 采用大型 8.6 纳米 CsPbBr 3 NC，表现出集体超快光发射 超荧光 的特征，源自激发态发射偶极子的相干耦合。关键词：胶体纳米晶体、纳米晶体形状、自组装、二元超晶格、电子显微镜、卤化铅钙钛矿、超荧光 I
生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？
交互式二元格 - 环境环境概念 -
在过去的30年中，环境和气候灾难加剧，通过加剧性别不平等并威胁其权利，生计，健康和健康，对妇女和女孩产生了不成比例的影响。尽管在保护生物多样性，在土地上工作以及有效的环境和气候治理方面的作用至关重要，但在决策中，妇女的人数仍然不足。妇女和女孩，特别是来自土著社区和地方社区的妇女和女孩，通常没有充分的保护或资源，领导环境宣传。为了实现可持续发展，必须确保妇女平等参与绿色，蓝色和护理经济体，并显着增加对性别响应性的气候融资。
NASA继续进行二元营养素太空发酵食品研究
NASA国际空间站和游戏改变开发计划的领导者努力协调使用备用包进行额外的Bionutients-2实验所需的船员时间。这将研究的时间表扩展到了将近六年的轨道上，从而使额外的实验中有价值的船员观察和数据可应用于后续实验Bionutrients-3，该实验在2024年4月完成了其模拟宇航员实验，并计划
俄罗斯代表形容词构造的二元组的定量方法
natalia bobkova - Clle，CNRS和ToulouseUniversitéde toulouseJaurèsFabioMonterni - Clle，CNRS和ToulouseJeanJaurès大学摘要本文致力于罗素（Russian）派生形容词中的后缀之间的竞争。，它提出了基于俄罗斯国家语料库的大规模定量分析。它的主要目标是为确定确定这些衍生物中后缀选择的属性做出贡献。俄罗斯的代名词形容词派生使用了各种各样的指数。其中大多数是三个主要后缀的语音变体（扩展）-n-， - SK-和-OV-。后者可以被认为是基本的，构成了我们分析的重点。为这项研究构建了两个数据集，其中一个包含上面的后缀之一，一个更具体的包含Doublet的数据集，即形容词在同一基础上具有不同后缀。通过各种统计模型分析了两组的数据。我们的结果在全球范围内提供了对先前文献中先前进行的观测值的定量确认。特别是，我们表明-n-在俄罗斯的衍生系统中占有特定的位置，因为它的生产力较低，其衍生物倾向于较不透明，并且更容易显示词汇化的含义，这些含义指向朝向定性 - 相关语义谱的定性极点。- SK-和 - OV-更可能形成双重峰（附着在相同的基础上），这是一个进一步的论点，支持它们之间更大的同质性，而不是-n-。关键字：俄语，衍生形态，代表形容词，定量语言学，语料语言学，统计方法的统计方法1.引入俄罗斯名词中形容词的推导是观察和分析词缀竞争的有趣基础。代名词形容词（我们可能在全球范围内将其表征为具有关系价值）实际上可能是通过这种语言来得出的，主要是通过三种不同的后缀 - n-， - sk-和 - ov-或多个变体，基本上扩展了后者的变体。文献中已经进行了几次尝试，以隔离确定选择一个或其他后缀 /变体的因素，以绝对或倾向（参见< / div>）Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。 确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。 然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。 我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。 我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。 特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即>Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即形容词在同一底座上用不同的后缀构建。实际上我们将表明的是，对双重组的研究可能会阐明系统的全球动态，特别是当这样的
开发了基于形态学的预测模型，用于考虑界面效应的二元信用聚合物混合物的机械性能
这项研究旨在开发一种基于形态学的模型，以预测聚合物与相分离结构的聚合物混合物的模量和拉伸强度。分析模型采用了打结和互连的骨骼结构（KISS）模型的几何方法，结合了不混合聚合物混合物的形态变化和组件的渗透阈值。通过假设各个形态态的特定厚度的薄界面层，可以解释聚合物/聚合物界面对机械性能的影响。使用IPP/PA，PP/PET和LDPE/PP聚合物混合物的实验数据评估了所提出的模型的预测能力，这些数据来自现有文献。结果在预测数据和观察到的数据之间建立了合理的规定。该模型的预测也与已建立的抗拉强度和杨氏混合物混合物模量的模型的预测进行了比较，这表明了其有效性。将界面区域纳入机械性能的建模过程中代表了所提出的模型的关键区别特征，从而增强了其与聚合物混合物的实际微结构的兼容性。此外，该模型对相对简单的数学计算的依赖提出了另一个关键优势。
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
组织二元性和竞争优势：战略敏捷性在探索-利用悖论中的作用
新市场进入者（Bican 和 Brem，2020；Khanagha、Volberda 和 Oshri，2014；Li，2020）。鉴于这些发展，双手灵巧的概念引起了越来越多的研究兴趣（例如，Cenamor、Parida 和 Wincent，2019；Markides，2013；Montealegre、Iyengar 和 Sweeney，2019）。双手灵巧是指将渐进的、更注重效率的创新与激进的、以新颖为导向的创新实践（例如，开发和探索）相结合，以取得短期成功和长期生存（例如，March，1991；Jurksiene 和 Pundziene，2016）。尽管实施探索或开发方法可能会对企业的竞争优势产生积极影响（O'Cass、Heirati & Ngo，2014），但这些取向很容易导致陷阱（Liu，2006）。虽然学者们已经分析了二元性对组织绩效（Menguc & Auh，2008；Sarkees、Hulland & Prescott，2010；Severgnini、Vieira & Galdamez，2018）和竞争优势（Jurksiene & Pundziene，2016）的影响，但结果在大小和方向上差异很大（Junni、Sarala、Taras & Tarba，2013），而且二元性是否会增加企业的竞争优势的问题仍未解决（O'Reilly & Tushman，2013）。学者们强调与双元化取向相关的问题，因为探索和利用的内在矛盾性质带来了相当大的管理问题（Lavie、Stettner 和 Tushman，2010；Raisch、Birkinshaw、Probst 和 Tushman，2009），进而对组织结果产生负面影响（Parida、Lahti 和 Wincent，2016；Vorhies、Orr 和 Bush，2011）。这对于初创企业尤其重要，因为企业家在极端环境中面临着这种双元化问题（Brem，2017）。我们的研究通过为传统的探索和利用模型引入新的概念，为正在进行的组织双元化讨论做出了贡献。战略敏捷性“被定义为企业不断更新自身并在不影响效率的情况下保持灵活性的能力”（Clauss、Abebe、Tangpong 和 Hock，2019 年，第 3 页），可以补充传统模型，因为它增加了对组织更新相关能力的视角，而不仅仅是关注战略导向（Klammer、Gueldenberg、Kraus 和 O'Dwyer，2017 年）。战略敏捷性描述了组织快速响应不断变化的需求的能力，最终目的是提高竞争优势（Brand、Tiberius、Bican 和 Brem，2019 ； Shin, Lee, Kim, & Rhim, 2015 ）。实证研究表明，战略敏捷性提高了现有企业的商业模式创新能力（ Arbussa、Bikfalvi 和 Marquès，2017； Clauss 等，2019； Doz 和 Kosonen，2010； Hock、Clauss 和 Schulz，2016），因此可能提供一种机制，可以在开发策略下促进更大的创新性。基于上述内容，本研究探讨了战略敏捷性是否
基于余弦相似度的量子二元分类器 - IRIS
控制门 RY (0 . 49 π ) 所需的辅助量子位，q 5 是用于对数据进行幅度编码的 1 量子位寄存器，q 6 是编码标签的量子位。在 IBM 量子处理器 ibmq 16 melbourne 上运行该算法可提供 1024 次采样来对量子位 q 0 进行采样。获得的 P (1) 估计为 ˆ P = 490 / 1024 ≃ 0 . 48，则分配给 x = (0 . 884 , 0 . 468) 的标签为 y = − 1，正如预期的那样。尽管在此测试中分类正确，但与模拟器 ibm qasm simulator 的结果进行比较表明，所考虑的量子机过于嘈杂，无法通过算法 1 进行良好的分类。模拟器的输出统计数据提供 ˆ P = 273 / 1024 ≃ 0 . 27 。此结果与未分类数据向量 x 接近训练向量之间的中间点的事实一致。使用相同的训练点和新的未标记实例 x = (0 . 951 , 0 . 309)（其正确分类为 y = 1）重复实验，量子机失败。事实上 ibmq 16 melbourne 返回相对频率 ˆ P = 338 / 1024 ≃ 0 . 38 ，因此它将 x 归类为 y = − 1 。在同一个测试中，模拟器 ibm qasm simulator 返回 ˆ P = 244 / 1024 ≃ 0 . 24 正确分类。观察到的分类准确性不足取决于所考虑的量子处理器的低量子体积 1（QV = 8）。未来工作的内容可能是在更大、更可靠的硬件上进行测试（例如，具有 27 个量子比特和 QV=128 的 IBM 量子机器 ibmq montreal）。所提出的量子分类器的指数加速归因于在对数时间内有效准备量子态以及在恒定时间内执行分类本身（这取决于所需的准确性）。事实上，选择 QRAM 是出于对总体时间复杂度的明确估计，但允许使用其他有效的初始化来运行此量子分类器。
二元椭圆曲线的新型量子密码分析
摘要。本文改进了 Shor 攻击二元椭圆曲线所需的量子电路。我们提出了两种类型的量子点加法，同时考虑了量子比特数和电路深度。总之，我们提出了一种就地点加法，改进了 Banegas 等人在 CHES'21 中的工作，根据变体的不同，将量子比特数 - 深度乘积减少了 73% - 81% 以上。此外，我们通过使用额外的量子比特开发了一种非就地点加法。该方法实现了最低的电路深度，并将量子比特数 - 量子深度乘积提高了 92% 以上（单个步骤）。据我们所知，我们的工作在电路深度和量子比特数 - 深度乘积方面比所有以前的工作（包括 Banegas 等人的 CHES'21 论文、Putranto 等人的 IEEE Access'22 论文以及 Taguchi 和 Takayasu 的 CT-RSA'23 论文）都有所改进。结合实现，我们讨论了二元椭圆曲线密码的后量子安全性。在美国政府的 NIST 提出的 MAXDEPTH 度量下，我们工作中深度最大的量子电路为 2 24 ，明显低于 MAXDEPTH 极限 2 40 。对于门数 - 全深度乘积（一种估计量子攻击成本的度量，由 NIST 提出），我们工作中度为 571 的曲线的最高复杂度为 2 60（在经典安全性方面与 AES-256 相当），明显低于后量子安全 1 级阈值（2 156 量级）。