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挑战最优于最高的 - 格拉德 - > - ...
高重力技术解决了与常规方法相关的关键挑战，例如溶胶 - 凝胶，水热和化学还原，这通常会导致由于次优混合和传质而导致的异质粒径和分布。高重力合成中使用的RPB反应器会产生离心力，从而产生高效的混合区，从而确保均匀的反应物分布并减少成核和生长所需的时间。这种受控的环境促进了具有一致的大小和形态的纳米颗粒的合成，这是需要高精度的应用的先决条件，例如药物输送和光电子。
AI 辅导优于主动学习
现有的教学方法往往无法满足学生的个人需求，尤其是在学生拥有广泛先验知识的课堂中。在这里，我们展示了使用异步 AI 辅导作为学生首次接触具有挑战性的材料的优势。AI 可用于在课前有效地向学生教授入门材料，这使得宝贵的课堂时间可用于培养高级技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组工作。教师可以亲自评估这些技能，从而避免在家庭作业、论文和项目等评估中使用 AI 作为捷径。与“翻转课堂”方法一样，AI 导师不应取代面对面教学——相反，它应该用于将所有学生提升到可以从课堂时间中获得最大收益的水平。
表现优于本地量子代码的价格昂贵
量子低密度平价检查（LDPC）代码是降低构建可扩展量子电路成本的有前途的途径。但是，尚不清楚如何在实践中实施这些代码。Bravyi等人的开创性结果。[物理。修订版Lett。 104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。 在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。 尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。 此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。 作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。 在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。 我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。Lett。104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。
卷积网络优于线性解码器......
书籍章节 卷积网络在从脊髓信号预测肌电图方面优于线性解码器 Yi Guo 1 *、Sinan Gok 2 和 Mesut Sahin 2 1 美国混合智能实验室有限责任公司 2 美国新泽西理工学院生物医学工程系神经假体实验室 *通讯作者：Yi Guo，混合智能实验室有限责任公司，加利福尼亚州威尼斯，美国 2020 年 10 月 19 日发布 本书章节是 Yi Guo 等人发表的文章的再版。于 2018 年 10 月在 Frontiers in Neuroscience 上发表。 （Guo Y、Gok S 和 Sahin M (2018) 卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。Front. Neurosci. 12:689。doi: 10.3389/fnins.2018.00689） 如何引用本书章节：Yi Guo、Sinan Gok、Mesut Sahin。卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。在：Jose Fernando Maya-Vetencourt，编辑。Prime Archives in Neuroscience。海得拉巴，印度：Vide Leaf。 2020。© 作者 2020。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可条款发布（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。道德声明：所有程序均经新泽西州纽瓦克市罗格斯大学机构动物护理和使用委员会 (IACUC) 批准。
微调的“小” llm（仍然）明显优于零射击...
生成AI提供了一种简单的，基于及时的替代方案，用于微调较小的BERT风格的LLM，以进行文本分类任务。这有望消除对手动标记的培训数据和特定于任务模型培训的需求。但是，仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们表明，较小的，微调的LLM（仍然）始终如一，明显优于较大的零射击，这促使文本分类中的模型。我们将三种主要的生成AI模型（与GPT-3.5/GPT-4和Claude Opus）与多种分类任务（情感，批准/不赞成，情绪，情感，党派职位）和文本类别（新闻，推文，演讲，演讲）中进行了比较。我们发现，在所有情况下，使用特定于应用程序的培训数据进行微调均可取得卓越的性能。为了使更广泛的受众更容易访问这种方法，我们将提供一个易于使用的工具包。我们的工具包，伴随着非技术分步指导，使用户能够以最小的技术和计算工作来选择和调整类似BERT的LLM，以完成任何分类任务。
LES 优于 RANS，可用于室内外建筑模拟...
1. 荷兰埃因霍温理工大学建筑环境系，邮政信箱 513，邮编 5600 MB 2. 比利时鲁汶天主教大学土木工程系，Kasteelpark Arenberg 40 - bus 2447，邮编 3001 鲁汶 摘要 大涡模拟 (LES) 无疑有可能比基于雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 方法的模拟提供更准确、更可靠的结果。然而，LES 的模拟复杂度更高，计算成本也高得多。尽管过去几十年有人声称 LES 会使 RANS 过时，但 RANS 仍然广泛用于研究和工程实践。本文试图从建筑模拟的角度（无论是对于室外还是室内应用）回答为什么会出现这种情况以及这是否合理。首先，介绍了控制方程以及 LES 和 RANS 的历史简要概述。接下来，提供了一些关于 LES 与 RANS 的先前立场文件中的相关要点。鉴于它们的重要性，概述了最佳实践指南的可用性或不可用性。随后，通过建筑模拟中的五个应用领域的示例说明了为什么 RANS 仍然被频繁使用以及是否合理：行人级风舒适度、近场污染物扩散、城市热环境、建筑物的自然通风和室内气流。结果表明，答案取决于
标题：AAV-DJ优于靶向大脑和脊髓的AAV9，并进行靶向
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月7日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.05.06.592798 doi：biorxiv Preprint