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World File Search System低维子
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
子服务| agtricity
在其场地上充电电力，距离农场的充电站很长一段距离。正在转换为电动建筑设备的建筑公司可以使用拖车在一天结束时将电动建筑设备带回其主办公室和充电站，但有时可能需要在建筑工地上收取电动建筑设备的充电。agtricity可以合并移动充电设备，以允许在主充电站发电可再生电力，然后存储在电池或电池库中，然后将电池运输到电池或现场，在该电池或电池中，电动汽车（如电动拖拉机）正在运行。agtricity可以将电力的存储和运输纳入项目设计中。
第130章，子第章
•通过应用绝对和相对年代学分析信息，通过测序，分类，确定因果关系，比较，对比，找到主要思想，汇总，做出概括，预测以及结论和结论（7-8）（7-8）（7-8）（7-8）•确定有关问题或当前主题的不同观点（6）•分析•分析•分析的关系，分析范围，分析范围，分析范围，并识别类别，并识别类别的差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并识别类别的差异，并识别差异，并鉴定出差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并识别出差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并鉴定出差异，并识别差异，并识别类别的差异，并识别差异。主要思想，总结，进行概括和预测以及得出推论和结论（6）•确定事件的历史背景（5）•通过应用测序，分类，确定因果关系，确定因果关系，比较，比较，对比，找到主要思想，概括，概述和预测的差异（4-5历史事件或当前事件（4-5）•通过测序，分类，识别主要思想，确定事实和意见，确定因果，比较和对比来解释口头，视觉和印刷材料（3）•通过测序，进行测序，进行分类，对主要思想进行分类，预测，比较和对比（2）
宇宙射线 μ 子电荷比
在 NIPNE-HH 布哈拉斯特运行的 WILLI 电磁光谱仪装置已被改造，用于测量大气中 μ 子通量的电荷比。实验方法基于对负 μ 子在物质中停止时的有效寿命与正 μ 子的寿命相比的减少的观察。该方法给出了准确的结果，避免了磁谱仪的困难和系统误差，并且详细研究了技术程序，并通过开发紧凑而灵活的测量设备进行了演示。铝被用作最佳吸收材料，这是最大限度地缩短因核俘获而导致的寿命和通过延迟电子与停止 μ 子结合观察到的停止 μ 子率的折衷。本研究主要针对μ子的一个能量范围，为讨论所谓的大气中微子问题和研究大气中微子和反中微子通量提供了重要的信息。两个测量周期得到的结果是：