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伪多晶相工程改善硫化铜的热电性能
固体中的多态性（及其扩展形式——伪多态性）在矿物学、晶体学、化学/生物化学、材料科学和制药工业中普遍存在。尽管控制（伪）多态性困难，但实现特定的（伪）多态性相和相关的边界结构是提高材料在能量转换和机电应用方面性能的有效途径。本文将伪多态相 (PP) 概念通过 CuBr 2 掺杂应用于热电铜硫化物 Cu 2- x S (x ≤ 0.25)。在 Cu 1.8 S + 3 wt% CuBr 2 中，在 773 K 时获得了 1.25 的峰值 ZT 值，比原始 Cu 1.8 S 样品高 2.3 倍。原子分辨率扫描透射电子显微镜证实了原始 Cu 1.8 S 低辉绿岩转变为 PP 工程化高辉绿岩，以及不同 PP 之间形成 (半) 相干界面，这有望增强声子散射。结果表明，PP 工程是提高 Cu-S 化合物热电性能的有效方法。预计它在其他材料中也会有用。
CECS研讨会
摘要：在本次演讲中，我们将介绍我们的自感知多态架构 (SAPA) 设计方法，以支持新兴的上下文感知应用程序并减轻高性能计算系统日益增加的复杂性和异构性所带来的编程挑战。通过 SAPA 设计，我们研究了自适应计算系统的显着软件硬件特性，这些特性允许 (1) 根据程序需求动态分配计算资源（例如，程序中的并行量）和 (2) 自动近似以满足程序和系统目标（例如，执行时间预算、功率限制、安全性和计算弹性），而无需当前多核和众核系统的编程复杂性。所提出的多态计算机架构框架根据收集的有关系统运行时性能权衡的信息将机器学习算法和控制理论技术应用于应用程序执行。它具有异构可重构内核，具备快速硬件级迁移能力、自组织内存结构和层次结构、自适应应用感知片上网络以及用于动态、自主资源管理的内置硬件层。我们的原型架构在大量应用程序上表现极佳。
使用机器学习算法进行恶意软件分析和检测
摘要：恶意软件是当今互联网用户面临的最重要问题之一。多态恶意软件是一种新型恶意软件，比前几代病毒更具适应性。多态恶意软件不断修改其签名特征，以避免被传统的基于签名的恶意软件检测模型识别。为了识别恶意威胁或恶意软件，我们使用了许多机器学习技术。高检测率表明选择了准确率最高的算法用于系统。作为一种优势，混淆矩阵测量了误报和漏报的数量，这提供了有关系统运行情况的附加信息。特别是，事实证明，使用恶意软件分析和检测的结果以及机器学习算法来计算相关对称性（Naive Byes、SVM、J48、RF 和所提出的方法）积分的差异，可以检测计算机系统上的有害流量，从而提高计算机网络的安全性。结果表明，与其他分类器相比，DT（99%）、CNN（98.76%）和 SVM（96.41%）在检测准确率方面表现良好。比较了给定数据集中 DT、CNN 和 SVM 算法在小 FPR（DT = 2.01%、CNN = 3.97% 和 SVM = 4.63%）上检测恶意软件的性能。这些结果意义重大，因为恶意软件变得越来越普遍和复杂。
PSOC™4000T数据表，基于ARM®Cortex
PSOC™4是一个具有ARM®Cortex®-M0+ CPU的可扩展MCU家族。它结合了一个高性能的电容和感应传感子系统，可编程和可重新配置的模拟和数字块。新的PSOC™4000T系列提供了PSOC™4000和PSOC™4000的设计升级路径，并具有软件和软件包兼容性的第五代HMI技术。PSOC™4000T是PSOC™4 MCU家族的成员，该家族具有第五代CapSense™和多强度的技术，可提供基于集成的“始终对接”感应技术的超低功率触摸HMI解决方案，并提高了性能。多态转换器通过对新用例的最佳感应传感扩展了经典的电容感应感，并启用具有出色液体耐受性的现代光滑用户界面解决方案，并为恶劣的环境提供了可靠且可靠的触摸HMI解决方案。PSOC™4000T是具有标准通信，时机外围设备和Infineon的第五代CapSense™的微控制器，其具有多态HMI技术目的是为低功能应用程序而设计的，包括可穿戴，可听觉，可听觉的智能连接产品，需要低功能和低功耗的Iot产品，以促进下一代的性能，以促进下一代的使用以上。
Ph.D.资格考试Ph.D.资格考试
Algebraic numbers, Ring of integers of an algebraic number field, Integral bases, Norms and traces, The discriminant, Factorization into irreducibles, Euclidean domains, Dedekind domains, Prime factorization of ideals, Principal ideal rings, Lattices, Minkowski's Theorem, Geometric Representation of Algebraic Numbers, Class-group and class number, Computational Methods, Fermat的最后定理，Dirichlet的单位定理，二次残基。•参考1代数数理论，Serge Lang。•参考文献2计算代数数理论的课程，亨利·科恩（Henri Cohen）。b：有限领域的有限场（数学518），有限端的表征，不可减至的多项式的根，痕迹，规范和基础，统一和环形多样性的根，对有限型领域的元素的代表，多元元素和多元级别的多元元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元型元素，多元级别的多元元素，不可删除的多项式，多项式在有限场上的分解，指数总和，线序重复序列，最小多项式，有限磁场的理论应用，有限的几何形状，组合物，组合物，线性模块化系统，pseudorandom序列。•参考1有限领域及其应用简介，Harald Niederreiter Rudolf Lidl。
acalvio Shadowplex先进威胁防御
对手已经获得了精致和隐身的兴趣，威胁参与者利用靠土地技术生活，AI燃料的多态恶意软件变体，身份威胁，内部人士威胁，新颖的勒索软件变体来绕过传统的安全解决方案。对手突破时间迅速下降，2024年平均达到2023年的平均84分钟。传统的安全解决方案的重点是检测具有已知攻击TTP的一组已知威胁。这些解决方案无法与隐形和逃避现代对手的进步保持同步。结果，
社论：多摩学技术在免疫学和肿瘤学中探索新的生物学过程和分子功能
多态学专业提供的优点是为生物医学研究提供其他维度（Wang等，2023）。主要专注于对不同基因调节水平的定量和定性评估，多素学可以使研究人员成为更高水平的功能数据整合，包括基因组，表观遗传学，转录组，蛋白质组学和分解组纤维（Buzdin等人，2019年）。这使得对导致各种情况的癌变的分子机制进行高通量的深入研究或以更大的患者同伙或特定的肿瘤分子类别的水平概括结果（Bonetti等，2023； Thiery和Fahrner，20233）。这里最重要的方面之一涉及肿瘤生长和癌症治疗的免疫相关机制（Wang等，2021）。在本研究主题中，注意分子癌研究中多组学分析的整合。在这方面，构建了构造实验数据各个维度的计算生物信息学模型对于成功注释和理解多综合封面的财富至关重要（Buzdin A等，2021）。这种方法对各种癌症类型的出现，生长，转移和异质性的复杂调节机制提供了见解（Nobre等，2022; Rozenberg et al，2023; Zhong等，2023）。它也可以为进一步探索癌症的分子复杂性并提供新的策略铺平道路，以提供更多有效和/或个性化治疗。肺癌在全球范围内领导着与肿瘤相关的死亡的原因。它们在细胞学和分子表型中是高度异质的，多态学方法的进步有望更好地理解和个性化治疗
通过简单的实验揭示秋葵基因型的遗传多样性......
本研究旨在确定黄秋葵基因型 Abelmoschus esculentus (L.) Moench 的果实产量相关性状的分子多样性和遗传分析。8 种黄秋葵基因型来自尼日利亚奥约州伊巴丹国家遗传研究和生物技术中心 (NACGRAB) 的黄秋葵种质资源收藏。本研究使用的 8 个 SSR 标记具有高度多态性，平均等位基因数为 6.63，平均多态信息含量为 0.76。引物将黄秋葵基因型分为 3 个簇。分别为 1、4 和 3 个黄秋葵基因型。三种黄秋葵基因型：NCB00303、NCB00396、NCB00466 在每株果实数量方面表现突出。因此，在未来的黄秋葵育种计划中，它们可以被选为有前途的供体亲本基因型。