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World File Search System定性
无定形硅的亚稳定性问题
无定形硅及其合金，由于其物质及其生产性，在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本，以至于某些消费者应用，例如太阳能电池，薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而，基于A-SI的设备的表现受光，高能量颗粒，载体注入，载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆，亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的，并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si：H中发现了亚稳态效应，因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外，掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面，氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中，存在两个不同现象的共膜质：悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
卷宗编号 3720-22 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考：(a) 10 USC 1552 附件：(1) DD 表格 149 (2) 海军记录（摘录）1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其 DD 表格 214 上的服役定性更改为光荣。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人的错误指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但审查申请的是非曲直符合司法公正的利益。c. 申诉人加入海军陆战队并于 1989 年 5 月 1 日开始服现役。d. 1989 年 5 月 15 日，体检委员会认定申诉人未达到入伍的常规身体标准。委员会认定申诉人不知道该缺陷，并且 MEPS 未发现或放弃该缺陷。因此，他于 1989 年 5 月 26 日退伍，并签发了一份 DD 表格 214，其中列出了他的服役性质为“入门级离职”。 e. 请愿人要求更正他的 DD 表格 214 的第 24 部分，以反映光荣服役特征。
卷宗编号 3720-22 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考：(a) 10 USC 1552 附件：(1) DD 表格 149 (2) 海军记录（摘录）1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其 DD 表格 214 上的服役定性更改为光荣。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人错误指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但审查申请的是非曲直符合司法公正的利益。c. 申诉人加入海军陆战队并于 1989 年 5 月 1 日开始服现役。d. 1989 年 5 月 15 日，体检委员会认定申诉人未达到入伍的常规身体标准。委员会认定申诉人不知道该缺陷，并且 MEPS 未发现或放弃该缺陷。因此，他于 1989 年 5 月 26 日退伍，并签发了一份 DD 表格 214，其中列出了他的服役性质为“入门级离职”。 e. 请愿人要求更正他的 DD 表格 214 的第 24 部分，以反映光荣服役特征。
非...的确定性高斯转换协议
在连续变量量子技术的背景下，高斯状态和操作通常被视为自由可用的，因为它们相对容易通过实验获得。相比之下，非高斯状态的生成以及非高斯操作的实施则带来了重大挑战。这种分歧促使人们引入非高斯性的资源理论。对于任何资源理论，确定资源之间的自由转换协议（即非高斯状态之间的高斯转换协议）具有实际意义。通过系统的数值研究，我们通过任意确定性的一对一模式高斯映射解决了实验相关的单模非高斯状态之间的近似转换。首先，我们表明，对于有限能量，猫状态和二项式状态大致等效，而这种等效性以前仅在无限能量极限下才为人所知。然后，我们考虑从光子增加和光子减少的压缩态生成猫态，通过引入额外的压缩操作来改进已知方案。我们开发的数值工具还允许人们设计出三压缩态到立方相态的转换，超越之前报道的性能。最后，我们确定了其他各种不可行的转换。
气候变化工作计划的重新定性
3使其正义过渡到低排放气候弹性的未来也是政府的优先事项。CBC指出了“将气候放在政府决策中心”的意图时，他们强调了这一点，并同意“气候变化需要政府，私营部门和社区的各个层面的决定性行动” [CBC-20-MIN-20097 Refers]。
稳定性 AI – 提交给 USCO
我们认为，人工智能开发是对现有内容的一种可接受的、变革性的、对社会有益的使用，受到合理使用的保护，并有助于实现版权法的目标，包括“促进科学和实用艺术的进步”。4 人工智能模型具有创造性、分析性和科学性应用，远远超出了“按一下按钮，获取一张图片”或“按一下按钮，获取一首诗”的范围。这些模型将改变基本服务的提供方式，从医疗建议到个性化辅导；推动科学研究的突破；彻底改变我们在线搜索和获取信息的方式；并支持一些最重要的公共和私人机构的知识管理、分析或决策。此外，我们认为现行法律为防止侵权使用人工智能工具提供了足够的保障，尽管我们已敦促政策制定者在必要时加强对不当使用身体或声音肖像的规则。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。
气候政策不确定性和真正的原油价格
气候政策不确定性（CPU）被定义为即将到来的关于气候变化的法律和政策的非命令性，可能会通过多种机制影响原油价格。首先，CPU会影响原油供应和DE MADE，从而影响了其在全球市场的价格（Guo等，2022）。第二，关于未来气候含义的不确定性会影响与能源相关的投资决策。如果公司担心由于潜在的气候法规而对未来对石油的需求，则可能会适当地改变其服装计划。因此，石油价格可能会波动。的确，更严格的气候法规可能会增加资本成本，从而减少对受影响公司的投资（Bogmans等人，2023年）。应用基于VAR的结构场景，Boer等。（2022）证明，供应端气候政策可能会提高油价。第三，市场参与者对未来气候政策的看法可能会达到统计的石油价格。如果投资者和交易者期望更严格的统计数据，那么在正式采用这些措施之前，石油价格甚至可能上涨。第四，气候政策经常寻求最大程度地减少对化石燃料（例如原油）的依赖，而倾向于绿色的能源。对将要采用的确切政策的怀疑可能会导致对未来石油消费的歧义。这种不确定性会影响Mar