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深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
在开发环保电池中优化Grafena
korespendensi penulis：ikhsanarif327@gmail.com摘要。石墨烯是由单个碳原子制成的二维晶格，具有非凡的机械，电气和热性能。这些特性使其成为各种应用，包括能源管理和电子产品的非常重要的材料。这项研究采用了一种系统的文献综述方法来评估石墨烯在改善电池性能和环境可持续性中的作用。结果表明，石墨烯显着改善了锂离子和锂硫电池的性能以及钠和镁的电池。此外，石墨烯在诸如水纯化和污染物吸附之类的环境应用中也具有很大的潜力。但是，诸如生产成本，毒性和可伸缩性之类的挑战仍需要克服更广泛的采用。关键字：石墨烯，能量，电池Abltrak。Grafena Adalah Kisi Dua Dimensi Yang Terbuat Dari Satu Atom Karbon Dan Memiliki Sifat Mekanik，Listrik，Dan dismal Yang Yang Luar Biasa。sifat-sifat ini menjadikannya bahan yang yang sangat penting untuk berbagai aplikasi，termasuk manajemen ensajemen energi dan Elektronik。penelitian ini mengadopsi pendekatan tinjauan pustaka sistematis untuk mengevaluasi peran peran grafena dalam dalam beningkatkan kinerja kinerja kinerja baterai dan keberlanjutan lingkungan。Hasilnya Menunjukkan Bahwa Grafena secara secara simifikan Meningkatkan Kinerja baterai litium-litium-ion dan litium-sulfur serta berbasis berbasis berbasis natrium dan镁。selain itu，grafena juga memiliki potensi besar untuk aplikasi lingkungan seperti pemurnian pemurnian air dan dan adsorpsi polutan。然而，为了更广泛的采用，仍然需要克服生产成本，毒性和可伸缩性等挑战。关键字：grafena，能量，电池
Bracco和Aenitis联手开发“声学珠...
•无与伦比的生物相容性：最小化残留物质并保留敏感细胞群体的完整性。•可伸缩性和速度：连续流动分类加速过程并实现大规模制造。•成本效益的选择：声学微球通过仅靶向所需的细胞来支持简化的阳性选择过程。易于删除而无需多洗步骤，它可以最大程度地减少运营成本。•调节潜力：声学微球设计具有生物相容性，使用了已经在某些医疗应用中使用的天然发生的声学过程。他们的发展集中于满足临床使用的高监管标准，支持安全有效的生物处理解决方案。
深度学习方法用于医学图像分析和诊断
除了提高诊断精度外，深度学习技术还提供了简化工作流程，减少解释时间并最终改善患者预后的潜力。深度学习算法的可伸缩性和适应性使其在各种临床环境中的部署，从放射学部门到护理点设施。此外，正在进行的研究工作重点是应对数据异质性，模型可解释性和法规合规性的挑战，为将深度学习解决方案无缝整合到常规临床实践中铺平了道路。随着该领域的不断发展，临床医生，数据科学家和行业利益相关者之间的合作将在利用深度学习的全部潜力来推进医学图像分析和诊断方面至关重要。
对生物医学应用中智能材料的审查
摘要：由于其独特的特性和能力，智能材料一直在彻底改变生物医学工程领域。他们能够对各种外部刺激做出反应，例如温度，pH，光和磁场等。在这篇评论中，我们将讨论在生物医学应用中使用智能材料时的当前趋势和未来挑战。我们将重点关注不同类型的智能材料及其特性，以及它们在药物输送，组织工程，生物传感器和医疗设备中的潜在应用。我们还将讨论与使用智能材料相关的挑战和局限性，例如生物相容性，稳定性和可伸缩性。最后，我们将对生物医学应用中智能材料的未来以及对医疗保健的潜在影响提供前景。
安全和透明供应的区块链技术...
的发现：发现表明，存在与区块链技术有关的上下文和方法论差距，以实现安全和透明的供应链管理。初步经验综述表明，区块链技术有可能通过提高安全性和透明度来改变供应链管理。它强调了权力下放，不变性和实时可见性的好处，这可以降低欺诈并提高可追溯性。然而，该研究还强调了诸如可伸缩性，互操作性和监管障碍之类的挑战，这些挑战需要解决广泛采用。最终，研究表明，投资区块链的公司可以通过提高效率和消费者信任获得竞争优势，将区块链定位为供应链管理中的至关重要的未来组成部分。
计算机系统工程（CSYE）
CSYE 7215. 并行、并发和多线程编程基础。（4 小时）涵盖利用 Java 多线程 API/工具进行并发程序设计、开发和实现的所有方面。涵盖的主题包括线程安全性和生存期问题、块结构化与显式同步、内在锁定与显式锁定、线程池、活跃性问题、死锁、活锁、竞争条件、原子性、性能和可伸缩性、执行策略、测试策略。涵盖的主要 Java 多线程 API/工具包括同步块、等待集、内在锁和条件变量、同步和并发集合、执行程序框架。提供了 Java 多线程 API 和 Posix Pthreads 多线程标准之间的比较。
低功率多路复用器结构靶向有效的QCA纳米技术电路设计
摘要：量子点蜂窝自动机（QCA）技术被认为是电路实现的可能替代方法，其效率，集成密度和开关频率。多路复用器（MUX）可以被认为是设计QCA电路的合适候选者。在本文中，提出了两个不同的能量效能2×1 Mux设计的结构。这些Muxes在功耗方面的表现优于最佳现有设计，大约降低了26％和35％。此外，与可用设计相比，还可以实现类似或更好的性能因素，例如面积和潜伏期。这些MUX结构可以用作基本能量良好的构建块，以替换QCA中多数的结构。所提出的Muxes的可伸缩性非常出色，可用于能量良好的复合QCA电路设计。
波长稳定的-9含量为9thulium掺杂的全纤维激光发射560 FS脉冲
实施需要相当复杂的装置，以便进行一般[3]以及Mir Light的检测[4]。相反，由于该波长可以直接从TM 3 +掺杂的活性二氧化硅纤维中获得，并由Ingaas光二极管检测到[5]，因此更容易访问2 µm频带。可以利用纤维激光系统的优势，包括它们对环境影响的可伸缩性和鲁棒性，我们开发了一种Thulium掺杂的纤维激光器（TDFL），可在1948 nm波长处进行560 FS长脉冲。使用各种可饱和吸收剂（SA）材料的模式锁定激光器，例如半导体SA镜（SESAMS）[6]，碳纳米管（CNTS）[7，8]或Graphene [9] [9]，都是良好的。这些材料非常有用，因为它们使模式锁定激光器
