因此,自然层次结构出现了,其中NZEB被正能块(PEB),PED和最终的正能量城市和正能量区域补充。在此使用可再生能源从根本上从基本的,具有异地发电厂的集中式分层系统转变为能源生产和消费范式,再到与较大的现场生产单位相互补充的连接的,分散的系统。从商业模式的角度来看,公民有权在当地能源社区(LEC)中占据中心作用。lecs因此将PED作为新的能源市场模型。
致密策略是有序的。在关键位置的目标和最大化住房密度奖金对将布劳沃德县的工人和所有居民与工作,公共交通和宜居社区联系起来可能产生深远的影响。密度奖金与更大的财务和监管激励措施结合使用,可以非常有效地使住房开发更加实惠和经济可行。总体规划建议基于“分层系统”的价格可负担住房的密度奖金大幅提高,该系统优先考虑进入公共交通和就业中心的访问,从而创建了一种使低至中等收入家庭的负担得起的住房更可实现的结构。
B 细胞向浆细胞的转变需要对转录组进行大量重新编程。这在一定程度上是通过转录因子和表观遗传调节因子的作用实现的,它们在分层系统中发挥作用,控制分化的时间及其与细胞外信号的协调。信号转导途径和转录后调节因子的整合进一步赋予了该系统内的动态控制。转录后控制的核心作用是由微小 RNA 介导的,例如 Mir148a ( Porstner et al., 2015 ) 和 Mir155 ( Lu et al., 2014 ) 促进浆细胞分化,而 Mir125b ( Gururajan et al., 2010 ) 抑制浆细胞分化。RNA 结合蛋白 (RBP) 在转录过程中或转录后发挥作用,影响表达基因的质量和数量。
将 AI 融入教学的一种方法是分层系统,该系统明确定义了 AI 工具使用的适当级别。该模型概述了四个不同的层级:“AI 赋能”,其中积极推广 AI 工具用于特定教育目的;“AI 增强”,其中在某些条件下并有特定指导方针的情况下允许使用 AI;“AI 辅助”,其中 AI 的使用仅限于特定情况或学科领域;最后是“AI 禁止”,其中某些 AI 应用程序被认为不适合课堂使用。这种分层方法为教育工作者和学生提供了明确的指导,确保在学习环境中负责任且有效地整合 AI 技术。下面的模型包括每个集成层级的以内容为中心的示例,并与技术集成的替代、增强、修改、重新定义 (SAMR) 模型相连接。
将人工智能融入教学的一种方法是分层系统,该系统明确定义了人工智能工具使用的适当级别。该模型概述了四个不同的层级:“人工智能赋能”,其中人工智能工具被积极推广用于特定的教育目的;“人工智能增强”,其中人工智能在某些条件下和特定指导下是允许的;“人工智能辅助”,其中人工智能的使用仅限于特定情况或学科领域;最后是“人工智能禁止”,其中某些人工智能应用被认为不适合在课堂上使用。这种分层方法为教育工作者和学生提供了明确的指导,确保在学习环境中负责任和有效地整合人工智能技术。下面的模型包括每个集成层级的以内容为中心的示例,并与技术集成的替代、增强、修改、重新定义 (SAMR) 模型相联系。
带有曲折的分层系统最近由于发现了许多FAS量子阶段的发现,例如Mott绝缘体1-5,超导性6、7和拓扑阶段8-10。的含义,而Hubbard模型则用于研究各种有趣的阶段,包括Mott绝缘体11,轨道选择性阶段12-15,键订购的绝缘体16、17,超导性18、19,抗fiferromagnetism 20-22等,已经对十十年代感兴趣。因此,在哈伯德模型中引入曲折可能会引起新的阶段,目前是热门话题。到目前为止,已经花费了很多努力,这些模型在描述了扭曲的过渡金属二进制二色元23 - 27或扭曲的双层石墨烯28上,预测了相关阶段的数量。此外,一些著作研究了扭曲的双层方形晶格上的哈伯德模型,但主要是在超导相变的基础上29,30。然而,在扭曲的双层方格晶格上,莫特绝缘子,带绝缘子和金属之间的相变保持未探索。
至少从19世纪起,物理系统的热力学和综合性质之间的关系一直是一个主要的理论兴趣。在过去的半个世纪中,随着数字设备的充满活力的成本爆炸,它也变得越来越重要。重要的是,现实世界中的计算机对它们的工作方式遵守多个物理约束,从而影响其热力学特性。此外,其中许多约束都适用于大脑或真核细胞等自然存在的计算机和数字系统。最明显的是,所有此类系统都必须使用尽可能少的自由度来快速完成计算。这意味着它们远非热平衡。此外,许多数字和生物学的计算机都是模块化的分层系统,对其子系统之间的连通性具有很强的限制。又一个例子是,要简化其设计,数字计算机必须是由全球时钟控制的定期流程。在20世纪的计算热力学分析中都没有考虑这些约束。随机热力学的新领域提供了正式的工具,用于分析受所有这些约束的系统。我们在这里争辩说,这些工具可以帮助我们在更深层次的水平上了解物理系统的基本热属性与它们执行的计算有关。
简介 - 当两个石墨烯层用相对扭曲角θ相互旋转时,扭曲的双层石墨烯(TBG)形成。在一组相称的角度θI[1]下,该系统构成了一个完美的结构结构(“ Moir´e lattice”),其中Bloch的定理适用。此外,对于所谓的“魔术角”,已经预测了靠近电荷中性点附近的扁平频率的消失的费米速度[2,3]。第一个魔术角被发现为θ〜1。05°[4]。 在2018年,TBG围绕第一个魔术角进行了调整,显示出隔热阶段[5]靠近圆顶圆顶阶段[6]旁边的Holelike Moir´e Minibands的半填充[5],类似于Cuprates [7]中发生的情况[7]。 是,已经预测和观察到了相关的阶段,例如异常的霍尔·弗罗曼德主义[8,9]和量子霍尔效应[10,11],并且与非琐事Chern数字[12-14]有关。 观察到的超导性(SC)通常归因于存在产生破碎对称性状态[15-18]和奇怪金属行为的电子配对机制,[19-22],但也讨论了电子 - phonon配对[23,24]。 在扭曲的N层石墨烯中进一步观察到相似的相关效应和鲁棒SC,以2≤n≤5[25]。 值得注意的是,在n> 2的情况下,Pauli限制违反了约3倍的限制[25-28],这加强了这些分层系统中的SC确实是非常规的观念[29 - 32]。 这可以05°[4]。在2018年,TBG围绕第一个魔术角进行了调整,显示出隔热阶段[5]靠近圆顶圆顶阶段[6]旁边的Holelike Moir´e Minibands的半填充[5],类似于Cuprates [7]中发生的情况[7]。是,已经预测和观察到了相关的阶段,例如异常的霍尔·弗罗曼德主义[8,9]和量子霍尔效应[10,11],并且与非琐事Chern数字[12-14]有关。观察到的超导性(SC)通常归因于存在产生破碎对称性状态[15-18]和奇怪金属行为的电子配对机制,[19-22],但也讨论了电子 - phonon配对[23,24]。在扭曲的N层石墨烯中进一步观察到相似的相关效应和鲁棒SC,以2≤n≤5[25]。值得注意的是,在n> 2的情况下,Pauli限制违反了约3倍的限制[25-28],这加强了这些分层系统中的SC确实是非常规的观念[29 - 32]。这可以由于电子系统以强耦合极限在强[33 - 41]中实现的出现的Uð4Þ对称性,因此很难解决不同对称性破坏模式之间的竞争。尽管与可以通过电掺杂的铜层相比,这些Moir´e系统似乎得到了很好的控制,但在精确的相图上仍然没有共识,这些相图应敏感地取决于周围的介电环境[21,42]。
可解释人工智能 (XAI) 在过去几年中经历了显着增长。这是由于机器学习(尤其是深度学习)的广泛应用,导致开发出缺乏可解释性和可解释性的高精度模型。已经提出、开发和测试了大量解决此问题的方法,同时还有几项研究试图定义可解释性的概念及其评估。本系统综述通过分层系统将所有科学研究聚类,对与可解释性概念和 XAI 方法的评估方法相关的理论和概念进行分类,从而为知识体系做出了贡献。此层次结构建立在对现有分类法和同行评审的科学材料的详尽分析之上。研究结果表明,学者们已经确定了许多概念和要求,解释应该满足这些概念和要求,以便最终用户能够轻松理解并提供可操作的信息来指导决策。他们还提出了各种方法来评估机器生成的解释在多大程度上满足了这些要求。总体而言,这些方法可以归结为以人为本的评估和具有更客观指标的评估。然而,尽管围绕可解释性概念发展了大量知识,但学者们对于如何定义解释以及如何评估其有效性和可靠性并没有达成普遍共识。最后,本评论通过批判性地讨论这些差距和局限性得出结论,并以可解释性作为任何人工智能系统的起始组成部分,定义了未来的研究方向。
摘要1987年的诺贝尔物理学奖庆祝了发现超导铜氧化物(陶瓷),其过渡温度高于30开尔文系列。1987年标志着“高t c”超导性的开始,这是一个多元化的铜氧化物家族,它以“固有”的高t c超导性发现而无需外部压力,应变或野外调节。在接下来的几十年中,研究了一类广泛的基于氧化物的分层超导体,包括但不限于ti-,bi-,ru-,co-基于NI-基于NI的氧化物。然而,在没有铜的其他氧化物中,从未在另一种氧化物中观察到“内在”高t c超导性。因此,铜在电子配对机制中的不可思议的唯一性在凝结物理学上是一个长期存在的谜团。“高t c非常规超导性是铜的特有的吗?”在这里,我建议并证明(1)超导性在元素元素表中很常见; (2)一个模型,以增加一般分层系统中超导性(T C)的能量尺度。因此,逻辑含义是“高t c超导性无处不在”。按照这个命题,我们在分层的氧化镍中进行了第一次演示,观察到高t c超导性无需外部调制。查询:3943 6303