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创建二维硅碳化物
通过将碳和硅添加到碳化物表面上，我的论文揭示了一种创建二维碳化硅碳化物的新方法，这种材料可能导致更有效的电子设备。如大多数人所知道的那样，今天的电子产品严重依赖硅。为了改善我们的设备，这些硅电子设备已变得越来越小，但现在已经达到了极限。想象一下，如果不使用庞大的三维结构，我们可以使用堆叠在一起的超薄原子。这些床单被称为二维（2D）材料，自2010年获得诺贝尔奖获奖石墨烯以来就引发了一波研究。石墨烯是一层碳原子，向我们展示了2D材料可以彻底改变技术，但它有局限性。例如，石墨烯没有带隙，这对于控制计算机等设备中的电流至关重要，我们需要清除开/关状态（例如管理汽车流量的交通信号灯）。此频段间隙对于创建二进制二进制（电流）和零（无电流）是计算机逻辑的基础至关重要。带有带隙的材料称为半导体，具有直接带隙的材料对于LED，激光器和太阳能电池等设备特别有用。直接带隙就像是一条井井有条的道路，在交通信号灯处停止后，允许汽车平稳，高效地加速，而间接的频段隙就像是一条扭曲的道路，使汽车需要更长的时间才能达到全速。建立在这一发现的基础上，我的目标是直接在TAC水晶上创建2D SIC。在我的研究中，我专注于创建一种新的2D材料：碳化硅（SIC），将硅原子和碳原子组合成单层。科学家认为，2D SIC可能是一个改变游戏规则的人，因为它具有直接的乐队差距，但使其非常具有挑战性。最近，一个突破表明，在顶部加热用薄薄的碳化物（TAC）加热碳化硅晶体可以帮助形成2D SIC。通过将碳和硅添加到加热的TAC表面，我成功形成了2D SIC。这种方法使我可以更好地控制编队过程，并更深入地了解2D SIC的成长方式。另外，通过调整碳的量，我可以在2D SIC的顶部创建石墨烯层。石墨烯的稳定性提高了将其用作2D SIC上的保护层的令人兴奋的可能性。未来的研究可以探索这种可能性。最重要的是，我的作品展示了一种创建2D SIC的新方法，使其更接近被用于下一代电子和光学设备。这可能会导致更快，更高效的技术，继续我们用硅取得的进步，但将其提升到一个新的水平。
采用 TiO2 模板原子层沉积技术在金刚石膜上制备高 Q 纳米光子谐振器
电子束光刻：根据应用，将电子束光刻胶 (950K PMMA A4，MicroChem) 旋涂至 270 nm-330 nm 的厚度。接下来，在顶部热蒸发 20 nm Au 的导电层，以避免光刻过程中电荷积聚。为了进一步减轻充电效应，我们使用了相对较低的束电流 (0.3 nA)、多通道曝光 (GenISys BEAMER) 和减少电子束在一个区域持续停留时间的写入顺序。光刻胶的总曝光剂量为 1200 uC/cm2，电压为 100 kV (Raith EBPG5000 plus)。曝光后，我们用 TFA 金蚀刻剂 (Transene) 去除导电层，并在 7 C 的冷板上将光刻胶置于 1:3 MIBK:IPA 溶液中显影 90 秒，然后用 IPA 封堵 60 秒，再用 DI 水冲洗。原子层沉积：在进行 ALD 之前，我们在 ICP RIE 工具 (PlasmaTherm Apex) 中使用 10 sccm O2 和 50 W ICP 功率进行三秒等离子曝光，以去除残留聚合物。使用此配方，PMMA 蚀刻速率约为 2.5 nm/s。对于 TiO 2 沉积，我们使用商用热 ALD 室 (Veeco/Cambridge Savannah ALD)。使用四（二甲酰胺）钛 (TDMAT) 和水在 90 C 下沉积非晶态 TiO 2，交替脉冲分别为 0.08 秒和 0.10 秒。沉积期间连续流动 100 sccm N 2，前体脉冲之间的等待时间为 8 秒。沉积速率通常为 0.6 A/循环。 ICP 蚀刻程序：我们通过氯基 ICP RIE 蚀刻（PlasmaTherm Apex）去除过填充的 TiO 2，基板偏压为 150 W，ICP 功率为 400 W，Cl 2 为 12 sccm，BCl 为 8 sccm。蚀刻速率通常为 1.5-1.7 nm/s。SEM 成像：在 5 nm Cr 导电层热沉积后，使用 Carl Zeiss Merlin FE-SEM 对纳米光子结构进行成像。FDTD 模拟：使用 Lumerical 有限差分时域软件模拟环形谐振器、光子晶体腔和光栅耦合器。透射光谱：我们使用自制的共焦显微镜装置，该装置具有独立的收集和激发通道，以进行透射光谱。脉冲超连续源 (430-2400 nm，SC-OEM YSL Photonics) 和光谱仪 (1200 g/mm，Princeton Instruments) 用于宽带测量。为了对单个腔体谐振进行高分辨率扫描，我们使用 50 kHz 线宽、可调 CW 激光器 (MSquared) 进行激发，并使用雪崩光电二极管 (Excelitas) 进行检测。金刚石膜：通过离子轰击 34 生成 500 nm 厚的金刚石膜，并在阿贡国家实验室通过化学气相沉积进行覆盖。在对离子损伤层进行电化学蚀刻后，去除悬浮膜并用 PDMS 印章翻转。然后使用 ~500 nm 的 HSQ 抗蚀剂将它们粘附到 Si 载体上，并在氩气中以 420 C 的温度退火 8 小时。最后，使用 ICP 蚀刻法将膜蚀刻至所需厚度，蚀刻气体为 25 sccm Ar、40 sccm Cl2、400 W ICP 功率和 250 W 偏压功率。蚀刻速率通常为 1.2-1.4nm/s。
可持续性的热光子学
热辐射代表了自然界的无处不在。作为主要能量和熵载体，热辐射在广泛的应用中起着根本重要的作用。在热光子学的新兴领域中，使用热光子结构（至少一个结构特征是波长或以下小波长量表）可以重塑与常规热发射器的热辐射，并为能源应用提供令人兴奋的机会[1] [1] [2]。热光子学现在正成为可再生能源研究的前沿，对节能，减少碳和可持续社会产生了影响。在纳米光学的特刊“可持续性热光子学”中，我们通过评论，观点和研究论文收集并突出了热光子学和相关可持续性应用的最新发展。该问题中包含的审查和观点提供了基于纳米素养的光则冷却的全面概述。Yoo等。 回顾了可切换辐射冷却策略的最新发展[3]。 基于不同的开关机制，例如润湿/干燥，机械刺激，热色素和电致色素反应，实施了自适应热管理，以实现稳定温度调节的要求。 Zhang等。 精确地指出了从实验室促进辐射冷却到实践时的问题和挑战[4]。 但是，对于大区域工业应用而言，设计和制造的复杂性是不起作用的。 Han等。Yoo等。回顾了可切换辐射冷却策略的最新发展[3]。基于不同的开关机制，例如润湿/干燥，机械刺激，热色素和电致色素反应，实施了自适应热管理，以实现稳定温度调节的要求。Zhang等。 精确地指出了从实验室促进辐射冷却到实践时的问题和挑战[4]。 但是，对于大区域工业应用而言，设计和制造的复杂性是不起作用的。 Han等。Zhang等。精确地指出了从实验室促进辐射冷却到实践时的问题和挑战[4]。但是，对于大区域工业应用而言，设计和制造的复杂性是不起作用的。Han等。透视图详细阐述了理论约束，光谱选择性的局限性，材料和结构设计的难度，不均匀的评估方案，商业化问题和可能的解决方案。白天辐射冷却需要对热辐射的光谱控制：太阳光谱中的同时高反射和大气窗中的高发射率[5]。多层光学堆叠，超材料和光子晶体，用于亚镜子白天辐射冷却[6]，[7]。最近，聚合物和随机光子材料可以在热辐射的纳米光子控制中具有高的设计自由度和可扩展制造[8]。除了在太阳光谱和大气窗口的增强光谱选择性外，还赋予了越来越多的功能和工业可伸缩性。在本期特刊中，Zhao等。提出了双层辐射冷却涂层，通过用二氧化硅 /聚（乙烯基二氟乙烯 - 二甲基二甲基二氟丙烯）覆盖TIO 2 /丙烯酸树脂涂料，在可伸缩的工艺中呈现超氢肥料性能[9]。开发了基于回收的聚合物的无源辐射冷却材料，目的是用于可持续目标，而不是使用原始聚合物[10]。疏水性，鲁棒机械强度，耐用性和可伸缩性的组合，Wang等人。提出了一个双层PDMS/纳米，用于有效的被动白天辐射冷却[11]。与三维（3D）印刷技术集成在一起，Park等。Kim等。Kim等。合成的3D可打印的空心二氧化硅纳米颗粒用于亚镜头白天辐射冷却[12]。实验证明了基于聚丙烯硝基的纳米纤维（Nanopan）聚合热散热器[13]。增强的双面PV性能是通过纳米跨和金属背部反射器的波长选择性散射特性的组合获得的。Yang等人使用活跃的冷却技术突出显示适应性。提出了一种基于纳米多乙烯的Janus型辐射冷却膜，常规的辐射冷却和抑制的中红外发射，分别在顶部和底部获得[14]。Felicelli等。提出了由基于纤维素的棉纸和薄
揭示影响OTT享受的最重要因素：印度学生的定量研究
[1]。Bhetwal，d。，＆Scaria，f。研究消费者行为和影响OTT流媒体平台采用的因素。（http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/bitstream/repository/18740/1/group%209.pdf on 12/3/2024）[2]。Ghalawat，S.，Yadav，E.，Kumar，M.，Kumari，N.，Goyal，M.，Girdhar，A。，＆Agarwal，S。（2021）。影响消费者在顶部（OTT）平台上进行流媒体选择的因素。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。 [3]。 Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。[3]。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。[4]。Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Kumari，T。（2020）。一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。[5]。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。[6]。lim，C。（2021）。检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。[7]。Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？混合方法探索。国际人类交互杂志，1-17。[8]。Sant，S。（2019）。Sant，S。（2019）。一项研究导致在印度千禧一代消费者中采用OTT服务的因素。国际多学科研究与技术杂志，1（2），30-47。（从https://ijmrtjournal.com/wp- content/uploads/2020/09/a-study-on-in-factors-in-factors-to-adeption-of-ott-ott-ott-ijmrt.pdf）[9]。Sridevi，R。（2021）。对OTT平台上消费者偏好的比较研究，特别提及Netflix和Hotstar。UTKAL历史研究杂志，ISSN：0976-2132 Vol.-34（XX），12-131。从（https://www.researchgate.net/profile/dr-r-rsridevi/publication/371377827_a_comparative_study_study_on_the_consumer_preference_preference_on__ ott_platform_with_special_reference_to_netflix_and_hotstar/links/64815cccb3dfd73b776b eced/a-comparative-study-on-the-consumer-preference-on-ott-platform-with-special- reference-to-netflix-and-hotstar.pdf) [10].Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。 探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。