在存在外部电气和量化磁场以及接近度诱导的交换相互作用的情况下,我们从理论上研究了单层(ML)过渡金属二核苷(TMD)的磁光(MO)性质。通过求解Schr odinger方程来研究相应的Landau水平(LL)结构,并评估ML-TMD的自旋极化在磁场的作用下。此外,在标准的随机相近似(RPA)中,纵向MO电导率是通过动力学介电函数计算的。我们以ML-MOS 2为例,以检查接近诱导的交换相互作用的影响,外部电气和磁场对通过LLS之间的内部和带电子过渡引起的MO电导率。对于传导或价带中的内标电子过渡,我们可以观察到Terahertz(THZ)频率范围的两个吸收峰。虽然传导和价LL之间的带电子间过渡显示可见范围内的一系列吸收峰。我们发现,接近度诱导的交换相互作用,载体密度,外部电气和磁场的强度可以有效地调节吸收峰的位置以及MO吸收光谱的形状。从这项研究中获得的结果可以使人们对ML-TMD的MO性质有深入的理解,这些理解可能可用于可见在THZ频率带宽方面的磁光,旋转和valleytronic设备。
ghosh – Verbauwhede论文涉及Cryptosys-Tem [47,算法3]的恒定时间硬件实现,以及对基于代码的加密术的Overbeck-Sendrier调查[69,第139-140页]。所有这些来源(以及更多)都描述了Patterson [72,V节]引入的算法,以纠正由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的T错误。McEliece的纸介绍了Mceliece Cryptosystem [63]也指出了Patterson的算法。但是,帕特森的算法不是最简单的快速二进制二进制解码器。这里的一个问题是,简单性与纠正的错误数量之间存在折衷(这反过来影响了所需的mceliece密钥大小),如以下变体所示:帕特森的论文包含了更简单的算法以纠正⌊t/ 2⌋错误;从苏丹[84]开始,然后是Guruswami – Sudan [50],更复杂的“列表解码”算法,校正略多于T错误。,但让我们专注于快速算法,以纠正传统上使用McEliece Cryptosystem中使用的T错误。主要问题是,在这些算法中,Patterson的算法并不是最简单的。GOPPA已经在GOPPA代码的第一篇论文中指出了[48,第4节],二进制GOPPA代码由平方英尺定义的多项式G也由G 2定义。校正由G 2定义的代码中T错误的问题立即减少到用T错误(即Reed – Solomon解码)的多项式插值问题。生成的二进制二进制解码器比Patterson的解码器更简单。简单性的好处超出了主题的一般可访问性:简单算法的软件倾向于更易于优化,更容易防止定时攻击,并且更易于测试。在伯恩斯坦– Chou-Schwabe [16],Chou [34]和Chen – Chou [32]的最先进的McEliece软件中使用了相同的简单结构并不是一个巧合。该软件消除了与数据有关的时机,同时包括子例程中的许多加速度。避免帕特森的算法也可能有助于正式验证软件正确性,这是当今量词后加密术的主要挑战。也许有一天为Patterson的算法软件赶上了这些其他功能,也许它会带来进一步的加速,或者可能不会。Patterson的算法用于某些计算,使用度t而不是度量2 t,但还包括额外的计算,例如反转模量G;文献尚未明确速度是否大于放缓。,即使帕特森的算法最终更快,肯定会有一些应用程序更重要。只有Patterson的算法才想到Knuth的名言[55,第268页],即“过早优化是所有邪恶的根源”。对于熟悉编码理论的受众来说,“ G 2的GOPPA代码与G 2的GOPPA代码相同;对于更广泛的受众来说,可以通过说“以下关于编码理论的课程”来减少上一句话。,但对于观众来说,将重点放在这种解码器上的小道路上是更有效的,而且文学中似乎没有任何如此的小型言语。总而言之,本文是对由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的简单t eRROR解码器的一般性介绍,并通过证明了t -reed reed – solomon解码器的证明。
本评论文章的主要重点是检查用于从蒸汽主导的资源中发电的电源周期。它讨论了跨批判性CO 2(T-CO 2)功率周期和兰金周期的现象,这些循环已由许多学者进行了广泛的研究。该文章还使用双元周期,地热发电厂和太阳能辅助发电厂简要探索了基于燃料电池的发电厂。本文介绍了这些植物的发电,热效率,能效和发电效率的信息。调查表明,地热发电厂的热效率从6.5%到16.63%,并且驱动效率从7.95%到82%不等,在199.1 kW到19,448 kW的范围内产生功率。太阳能发电厂生产的电源在550.9 kW至4500 kW之间,能源效率在21.93%至57%之间,并且发电效率在50.5%至64.92%之间。使用NH 3 +H 2 O作为工作流体的燃料电池发电厂从1015 kW到20125 kW,热效率在25.4%至70.3%,并且热效率在12.1%和36%之间。本文在这些情况下强调了卡利纳周期的使用。
摘要本文解决了人工智能(IA)的影响,在机器观点的一部分,性别识别,强调对持不同政见类型的人的默认和影响,在这项工作中,这是与Corp二进制为男性或女性不同的个人(Preciac,2018)。问题的核心在于对面部特征和视觉模式的分析,以识别性别,这种做法通常基于二进制模式,排除和边缘化性别身份超越这些规范的人。这种偏见的后果是算法跨性别恐惧症的持续性,当被编程以解释这种类型的机器时,可以忽略并排除那些不认同性别归因于出生的个人。从这个意义上讲,我们通过探索性批判性研究提出了算法跨性别恐惧症病例的分析,该研究涵盖了与数字平台上跨性别者形象相关的在线侵略性报告。该研究探讨了2020年至2022年之间的新闻,新闻,博客和投诉渠道。分析确定了新兴类别,解决了与跨性别者形象相关的歧视。理论框架包括有关性别认同的讨论(Foucault,1978; Salih,2012; Butler,2018; Souza 2022);后数字,平台和机器视觉(Djick; Poell; Poell; Wall,2018; Silva,2021; Storm,2021; Kaufman,2022; Shih,2023年)。结果强调了Tinder中恐惧症的持久性,其中包含Trans*翻译的任意排除。使用投诉中的投诉显示Instagram政策中的矛盾之处,强调了结构性恐惧症。
在这项研究中,使用Geant4 Monte Carlo模拟工具,我们研究了氧化铝,氟化镁,氟化铝,氟化铝,二氧化钛,二吡啶镁,镁镁,硅酸镁,二氧化钙,二氧化钙和液态的燃料范围,并在0.015至10 c. 10 c. 10 c.10 c. 10 c. 10 c.10 c.10 c.10 c.10 c上。在这篇综述中,我们已经计算并分析了线性衰减系数(LAC)和质量衰减系数(MAC),半价值层(HVL),第十值层(TVL),平均自由路径(MFP),有效的原子数,有效的原子密度,有效的电子密度,等效原子原子数和构建量和构建因素和构建因素和构建因素。在工作的延续中,我们已经比较了Geant4 Monte Carlo Simulation Tool的质量衰减系数的计算结果与其他人的实验结果,并通过Xmudat代码的仿真数据进行了比较,并且它们的相对误差非常低,并且彼此吻合非常吻合。最后,以适当的数字显示了所选材料获得的结果。
• 利用量子物理定律传输数据 • 兴趣和投资迅速增长;6G 技术 • 一次性密码本加密非常安全,但需要生成一次随机密钥,很难实现
安全是将重新执行学习(RL)应用于实际问题的必不可少的要求。尽管近年来提出了大量的安全RL算法,但大多数现有工作通常1)依赖于收到Nu-ereric Safety Affect的反馈; 2)不能保证在学习过程中的安全; 3)将问题限制为先验已知的确定性过渡动力学;和/或4)假设对任何州的已知安全政策都具有关注。解决上述问题时,我们提出了长期的二进制反馈安全RL(LOBISARL),这是一种具有二进制安全反馈和未知的随机状态过渡功能的马尔可夫决策过程(CMDP)的安全RL算法。lobisarl优化了一项政策,以最大程度地提高奖励,同时保证代理商在每个情节中仅执行安全的州行动对,并以很高的可能性执行安全的州行动对。具体来说,Lobisarl通过广义线性模型(GLM)对二进制安全函数进行建模,并且在每个时间步骤中仅采取安全措施,同时在适当的假设下对未来的安全产生影响。我们的理论结果表明,Lobisarl具有很高的可能性,可以保证长期的安全限制。最后,我们的经验结果表明,我们的算法比现有方法更安全,而没有显着损害奖励方面的表现。
在许多计算机视觉应用程序中,本地图像特征的抽象有效匹配是一项基本任务。然而,由于其硬件和有限的能源供应的简单性,因此在计算有限的电视(例如手机或无人机)中,在计算有限的DECES(例如移动电话或无人机)中,实时性能受到损害。在本文中,我们介绍了一个有效的学习二进制图像描述符。它改善了我们以前的价值描述符,Belid,使其更有效地进行匹配和更准确。为此,我们将使用Adaboost进行了改进的弱体培训计划,从而产生更好的本地描述。此外,我们通过迫使所有弱学习者在强大的学习者组合中具有相同的权重,并在不平衡的数据集中训练它,以解决在匹配和检索任务中产生的不对称性。在我们的实验中,与Orb相比,在本文中,其精确度接近SIFT,计算效率更好,Orb是文献中最快的算法。
2016年,文森特·特拉格(Vincent Traag)和托马斯·弗朗森(Thomas Franssen)尝试了一个Interes ng实验。他们从2010年至2015年间在2010年至2015年间发表的所有AR)中提取了最相关的术语,并在《社会学》中通过网络科学的社会学分类。然后,他们在这些术语之间创建了一个文献计量学关联网络,并在视觉上进行了探索。结果是明确的:而不是通过子读学科或主题,而是使用案例研究,IDEN),narra),narra)ve,cources and Incorse and Inculta and publica oon等术语进行了二进制裂解,而and narra)ons ons men)oning数据,调查,调查,速率和尺寸。这个分离)大致相对应,但毫无疑问地对应于Qualita)ve和quan)ta)ve方法,该方法与社会研究中的社会学一样古老,显然在社会研究中占主导地位。
摘要:全聚合物混合物的形态控制在制造高充分性有机太阳能电池方面是典型但充满挑战的。最近,已批准固体添加剂(SAS)能够调整聚合物的形态:小分子融合了设备的性能和稳定性。Herein, three perhalogenated thiophenes, which are 3,4-dibro- mo-2,5-diiodothiophene (SA-T1), 2,5-dibromo-3,4-diio- dothiophene (SA-T2), and 2,3-dibromo-4,5-diiodothio- phene (SA-T3), were adopted as SAs to optimize the performance of all-polymer organic太阳能电池(APSC)。对于PM6和PY-IT的混合物,受益于孔素化的硫烯和聚合物之间的分子间相互作用,在引入这些SAS之后,可以对分子填料特性进行细微的调节。原位紫外线/VIS测量表明,这些SA可以帮助全聚合物混合物中的形态学演化,从而导致其最佳形态。与PM6:PY-IT的AS-cast设备相比,所有经过处理的二进制设备都显示出增强的功率连接效率,为17.4-18.3%,明显含有的短路电流密度和填充因子。据我们所知,SA-T1处理的二进制二进制排名为18.3%,迄今为止所有二进制APSC中最高。 同时,在其他全聚合物混合物中,SA-T1的通用性得到了一致改进的设备性能。 这项工作为实现高性能APSC提供了新的途径。据我们所知,SA-T1处理的二进制二进制排名为18.3%,迄今为止所有二进制APSC中最高。同时,在其他全聚合物混合物中,SA-T1的通用性得到了一致改进的设备性能。这项工作为实现高性能APSC提供了新的途径。