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激光量热测量两光子吸收
激光量热计是一种广泛用于测量可用激光源的波长的小线性吸收的设备。这样的仪器可以使用1-W激光测量少于10 5中的一部分。1量热计测量由于LL过程所引起的总吸收，包括两光子吸收的强度依赖性现象（TPA）。因此，本文描述的实验技术是基于对激光强度的函数的总吸收的测量。CDTE和CDSE中总吸收的量热测量作为1。06-J.LM激光强度用于获得这些材料的线性和TPA系数。可以通过使用一个简单的模型来理解结果，用于衰减，距离有距离的距离，并通过正确考虑样本中的多种反射。
人工智能等发展对劳动力市场影响的调查
1人工智能是指以人工方式实现智能的技术。本文中使用的“人工智能等”一词是广义的，包括机器学习、自然语言处理等人工智能要素技术以及在软件、机器人等方面应用和实现的人工智能技术。机器学习是人工智能的技术要素之一，是一种利用数据对特定现象进行分析和学习，并做出判断和预测的算法和技术。其中之一就是深度学习，这是一种通过分层神经网络来提取特征的技术。利用这一点的自然语言处理技术ChatGPT被称为生成式AI，因为它可以根据用户的指令（提示）从训练数据中生成内容。
![[Yumino] {“人工智能时代的学习和创造力心理学”](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f82cd7d483d2a6355f67185080590728bae63073.png)
蒸散量估计，重点是地下水...
图 2.6。根据使用 Penman-Monteith 方程对德克萨斯州 58 个地点和邻近各州 7 个地点的计算得出的长期（30 年）年度草类参考作物 ET（ET o）................................................................................................................18
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。
