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World File Search System层型
1应变调节的层中心和能量...
图4。MOS 2 /WS 2杂波的压力依赖性电荷和能量转移。（A-B）（a）导带和（b）价带的电荷密度是沿平面方向压力的函数。（c）示意图证明了随着压力增加的电荷密度和电荷转移。直和波浪箭分别表示电荷转移和辐射衰减。（d）MOS 2 / WS 2异质结构的带状电荷密度，与MOS 2（底部） / WS 2（顶）异质结构的侧视图叠加。p1，p2和p3是代表性压力点，在电荷或轨道对传导带中的显着变化分别对应于〜13 GPA，〜22 GPA和〜30 GPA。
储层解决方案 - 储能小册子
储层存储单元是一种模块化的高密度解决方案，是工厂建造和测试以降低项目风险，缩短时间表和削减安装成本的。储层存储单元是使用GE的电池刀片设计构建的，以实现行业领先的能源密度和最小化的占地面积。ge的专有叶片保护单元积极平衡每个电池刀片的安全性，寿命和性能，将电池寿命延长高达15％，并将故障电流降低到5倍。模块化系统具有多个安装和电缆选项，包括PAD或码头，并配置为在项目寿命中使用所有天气功能和高效冷却系统在项目寿命中最大程度地减少运营和维护（O＆M）费用。
在量子图中发现隐藏层
在复杂的网络中找到隐藏的层是现代科学中的一个重要且非平凡的问题。我们探索量子图的框架，以确定多层系统的隐藏部分是否存在，如果是这样，则其程度是多少，即那里有多少个未知层。假设唯一可用的信息是在网络的单层上波传播的时间演变，因此确实可以发现仅通过观察动力学而隐藏的东西。我们提供有关合成和现实世界网络的证据，表明波动力学的频谱可以以其他频率峰的形式表达不同的特征。这些峰表现出对参与传播的层数的依赖性，从而允许提取上述数量。我们表明，实际上，只要有足够的观察时间，人们就可以完全重建行范围标准化的邻接矩阵频谱。我们将我们的命题与用于多层系统目的的波数据包签名方法进行了比较与机器学习方法。
下一代层-1混合动力学 - gurufin
12.1 Background ................................................................................................................. 23 12.2 Traditional Bank Transfer Methods.............................................................................. 24 12.3 GURUFIN'S ITMT (Inter-Transaction Multi-Transfer) System ...................................... 24 13.The GURUFIN Project: Core dApps ................................................................................. 31 14.GURU & GURU X TOKENOMICS ...................................................................................... 32 15.Members & Advisors ........................................................................................................ 33
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
PL1166A 与PL1167 的对比说明
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浅碳层和深N++层对IHEP-IME LGAD传感器辐射硬度的影响
摘要 — 低增益雪崩二极管（LGAD）用于高粒度定时探测器（HGTD），它将用于升级 ATLAS 实验。首批 IHEP-IME LGAD 传感器由高能物理研究所（IHEP）设计，微电子研究所（IME）制造。三个 IHEP-IME 传感器（W1、W7 和 W8）接受中子辐照，辐照剂量高达 2.5 × 10 15 n eq / cm 2，以研究中子浅碳和深 N++ 层对辐照硬度的影响。以 W7 为参考，W1 施加了额外的浅碳，W8 具有更深的 N++ 层。在Bete望远镜测试中测得的3个IHEP-IME传感器的漏电流、收集电荷和时间分辨率均满足HGTD的要求（在2.5×1015neq/cm2辐照剂量后<125µA/cm2、>4fC和<70ps）。碳层较浅的W1传感器抗辐射能力最强，N++层较深的W8传感器抗辐射能力最差。
基于分布的应变感测的储层监测碳固换储层
该项目是由美国能源部国家能源技术实验室资助的部分，部分是通过现场支持合同资助的。美国政府，其任何机构，其任何雇员，支持承包商，或其任何雇员既不对任何信息，设备，产品或程序所披露的任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用均不将使用其使用，或者代表其使用不会侵权私人权利。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
原子层沉积：综合指南
原子层沉积 (ALD) 是一种薄膜沉积技术，已广泛应用于半导体行业，用于生产微电子和其他设备。ALD 的独特之处在于它通过一次沉积一层原子层来精确均匀地沉积材料层。本文全面概述了 ALD，包括其历史、原理、应用和当前的最新研究成果。随着各行各业对高质量薄膜的需求不断增加，ALD 的前景一片光明，使其成为生产先进设备和系统的有前途的技术。