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范德华异质结构中的多层原子放松
当二维范德华材料被堆叠以构建异质结构时，Moir'E模式从扭曲的界面或单个层的晶格常数中的不匹配出现。放松原子位置是Moir'e模式的直接，通用的后果，对物理特性具有许多影响。moir´e驱动的原子放松可能被天真地认为仅限于界面层，因此与多层异质结构无关。但是，我们提供了两种类型的范德华异质结构的三维性质的重要性的实验证据：首先，在多层石墨烯中以小扭曲角（θ≈0。14°），我们观察到弛豫结构域的传播甚至超过18个石墨烯层。第二，我们展示了如何在BI 2 SE 3上使用多层PDTE 2，Moir´e晶格常数取决于PDTE 2层的数量。以实验发现的启发，我们开发了一种连续方法，以基于Ab Initi拟示的广义堆叠断层能量功能对多层弛豫过程进行建模。利用该方法的连续性属性使我们能够访问大规模的制度并与我们在这两个系统的实验数据达成协议。此外，众所周知，石墨烯的电子结构敏感取决于局部晶格变形。因此，我们研究了多层松弛对扭曲石墨系统状态局部密度的影响。我们确定对系统的可测量含义，通过扫描隧道显微镜在实验上访问。我们的多层松弛方法不限于讨论的系统，可以用来发现界面缺陷对各种层次感兴趣系统的影响。
一种新颖的三维多层脑电图范式
当代脑电图系统采用二维单层范式，即单个电极下多层神经元群的信号被汇总和记录，导致信号嘈杂，无法洞悉神经过程，使脑间通信、实用脑机接口以及从医学到计算等领域的一系列应用无法实现。在这里，我们介绍了一种新颖的三维多层脑电图 (3D Multilayer EEG) 范式 - 与当代单层或二维 (2D Single-layer EEG) 范式不同 - 它利用自然启发的概念框架，在该框架中，利用对生物信号源的精心选择的特征的近似值来表征和操纵底层生物系统。通过同时捕获来自多层神经元的不同信号流，这种新颖的多层 EEG 范式可以实现有效的计算机介导的脑对脑通信系统，更清楚地了解正常功能和疾病中的神经过程，以及将脑机接口系统的信息传输速率提高几个数量级 - 使这些系统变得实用 - 并实现从医学到社交互动、包括工作场所优化、经济学、通用计算和人机交互在内的各种新应用。最近的工作展示了通过髓鞘轴突传播的信号的直接成像，以及头皮 EEG 记录可以检测皮层下电生理活动的直接证据，证实了我们框架所依据的原理的正确性。我们通过制定同时多层 EEG 信号捕获的零假设和备择假设，并依靠一组精心设计的实验测量的分析结果来证伪零假设并验证备择假设，证明了我们新颖的 3D 多层 EEG 范式的有效性。
在线银行的多层混合安全框架
金融行业中信息安全的概念不仅是组织的优先事项，而且是信任的基石，可确保整个经济基础设施的稳定性和韧性。尼日利亚作为该国经济的关键支柱的金融部门正在进行变革性的数字革命。，由于金融机构在不断发展的网络威胁，监管框架和客户期望的情况下导航，信息安全性的整体和积极主动的方法变得至关重要。这项研究探讨了尼日利亚金融部门信息安全的景观，这些挑战是应对关键挑战，当前的做法，清晰地关注新兴趋势，通过加强在线数据传输的主要参数来通过寻求检查银行客户的共同安全挑战，从而避免使用各种形式的恶意趋势，并以众多的攻击攻击这些趋势，并攻击这些层面，以探讨银行的共同安全挑战，以保护他们的境界，并遭受越来越多的趋势。 框架。对于方法论，数据启发主要是使用七个银行，即UBA，GTB，Polaris Bank，Union Bank，Stanbic IBTC，Fidelity Bank，Fidelity Bank进行数据启发。二级方法是从期刊文章，讲义，会议论文和程序中绘制数据的，而新系统的设计基于多层方法，最多将多达五（5）个安全参数纳入了大大减少挑战和威胁互联网银行业务的威胁。
多层超导与层间配对的分解
我们证明，与层间配对的多层超导性可以自然分解为一系列弱耦合的双层和三层超导块，以最大程度地减少其总自由能。我们的工作是由层间配对的最新提案，这是由层间互相交换在双层和三层镍超导体中的近半填充D Z 2轨道的相互作用所引起的。我们探讨了层间配对超导性的一般特性，并对有效的多层模型进行系统的Ginzburg-Landau分析。对于实际材料，我们的结果意味着强大的超导级参数调制和沿Z轴（垂直于层）的短相干长度。这揭示了多层超导与中间配对的独特特征，并为将来的实验和理论研究提供了一个基本框架。
3D大脑建模的多层打印电路板
人类的行为，记忆，情绪，学习能力，认知功能障碍以及各种形式的痴呆症在大脑内的通信途径上显着铰接，在大脑的通信途径中，细胞细胞信号传导在正常生理和疾病发病机理中都起着关键作用。响应于在不同的大脑区域中测量不同细胞种群的电活动的持续挑战，我们设计并测试了与微电极阵列集成的多层打印电路板（PCB）的两个版本。这种创新的PCB，其带有传导孔，经过两个或多个相邻的层和电极结构，可以测量不同层的细胞组之间的信号。每层代表具有特定细胞类型的不同大脑区域，通过导电孔与相邻层通信。将微流体纳入PCB可以增强其功能性药物筛查的实用性，最终通过更有效的筛查方法来减少动物使用情况并改善患者的结果。
溶剂法回收多层塑料包装材料
2.1 引言 ................................................................................................................................................ 12 2.2 方法 ................................................................................................................................................ 15 2.2.1 计算方法 ................................................................................................................................ 15 2.2.2 实验方法 ................................................................................................................................ 18 2.2.3 技术经济分析（TEA） ............................................................................................................. 20 2.2.4 生命周期评估（LCA） ............................................................................................................. 22 2.3 结果 ............................................................................................................................................. 24 2.3.1 采用多层膜 A1 的 STRAP-A ............................................................................................. 24 2.3.2 计算建模结果 ............................................................................................................................. 25 2.3.3 采用多层膜 A1 的 STRAP-B ............................................................................................................. 27 2.3.4 用 STRAP-A 和 STRAP-B 回收的固体特性 ............................................................................................. 28 2.3.5 采用多层膜 A2 的 STRAP-C 及回收固体的表征 ............................................................................. 30 2.3.6 技术经济分析 ...................................................................................................................... 34 2.3.7 了解 STRAP-A、B 和 C 的环境效益 ............................................................................. 39 2.4 结论 ...................................................................................................................................... 41 2.5 参考文献 ...................................................................................................................................... 42
使用多层感知器进行糖尿病分类...
提交轨道 摘要 提交日期：2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高（高血糖症）。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此，我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法，它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN)，其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法（如随机森林、支持向量机和 K-最近邻）进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外，研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点，并提供基于人工智能的解决方案，方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术，如正则化和超参数优化可以防止过度拟合，数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量，从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明，与其他算法相比，MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言，可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献，有望应用于医疗系统。
在多层VTOL飞机中采用SBAS
SAMVA项目由EUSPA（欧盟太空计划的欧盟局）部分资助，该提案“ GSA/GRANT/01/2021 - 运输中的EGNOS采用加速”。此信息反映了SAMVA项目的观点，EUSPA对可能用的任何用途不承担任何责任。
钥匙孔模式多层激光的同步加速器成像
摘要 - 构成物联网（IoT）的数十亿个对象，预计将生成量的数据量。各种自动化服务（例如监视）将在很大程度上取决于使用不同的机器学习（ML）算法。传统上，ML模型由集中式云数据中心处理，在该中心，IoT读数通过访问，地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量（QoS）降解，例如增加延迟。相反，在本文中，我们提出了一种分布式的ML方法，除了云外，还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求（VSR），以表示深神经网络（DNN）的多个互连层。使用混合整数线性编程（MILP），我们设计了一个优化模型，该模型以能源有效的方式在云/雾网络（CFN）中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响，并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较，在该基线中，在集中式云数据中心（CDC）中处理了所有DNN的所有层。
扭曲多层石墨烯的可调电子性能
扭曲的双层石墨烯显示出许多引人入胜的特性，可以通过改变其层之间的扭曲角来调节。的确，电子平面波段和相应的强电子定位是在魔法角度附近获得的（〜1.1°），导致观察到几种强相关的电子现象[1]。随后，最近在其他多层（即两层）石墨烯系统中进行了扭曲效应，例如，请参见参考文献。[2]。除了与双层超晶格共有的共同特性外，由于存在大量层以及各种堆叠配置，因此扭曲的多层石墨烯系统还具有不同的性质。显着的特征包括超Heavy和超偏移主义的迪拉克·费米斯的共存和相互作用[3]，局部偏置电子状态的共存[4]，以及在很大程度上可以通过外部磁场[5] [5]。在本演讲中，我们将讨论通过原子计算证明的扭曲多层石墨烯的这些显着特性[6]。将强调垂直电场的影响（如图1所示）。根据其可调电子性能，还提供了相应的光谱（如图2所示）。