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普通水果增强了量子传感器的性能
团队将量子传感器放置在薄玻璃纤维的尖端，并将其放在两个葡萄之间。通过闪光绿色激光通过纤维，它们可以使这些原子发红。这种红色发光的亮度揭示了葡萄周围微波场的强度。
对纳米材料对锂离子电池性能的影响的研究调查
摘要。锂离子存储设备的开发使纳米结构化材料具有巨大的表面积，孔隙率和增强的反应性，这是一个关键的研究领域。这些特殊的特质允许新型的活动过程，缩短锂离子的传输距离，降低特定的表面电流密度，并显着增强电池恒定和特定能力。此外，通过降低具有集成电子导电通道的复合纳米结构，即使在高电荷和放电速率下也可以提高特定能力。在锂离子存储中雇用纳米材料电极可提供能量密度，功率输出，周期寿命或这些优势的任何优势的能源密度，电力输出，循环寿命或从电池单位上的任何优势组合的变化。纳米颗粒或纳米粉电极材料（例如传统微米大小的粉末的超细变体）是该区域中第一个纳米技术应用的主题。由于其导电品质，Carbon Black是锂离子电池中最早使用的纳米材料之一，自该技术创建以来就一直使用。本研究将检查纳米材料是否会影响锂离子电池的寿命和性能，并重点介绍了这些切割材料改善电池寿命和性能的方式。
AI驱动的高性能聚合物的发现...
图1：我们的电池信息工作流程。数据收集管道：我们收集有机负电极相对于不同电荷载体（正电极材料）的有机负电极的微笑（简化的分子输入线进入系统）。10，这是微笑字符串到数字格式的连接版本。b架构我们的多任务机器学习（MT-ML）预测指标。MT-ML模型经过训练，以预测不同电池组件的多种属性。使用Selector-vector代表荷载体（正电极材料），性质和有机材料类（聚合物/分子）的变化。指纹与选择矢量串联，并用作MT-ML模型的输入。灰色版本的灰色代表模型的输入，较暗版本代表输出。通过将多个MT-ML模型的输出作为输入，在Holdout数据集中培训的 C META学习者。 元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。 d最后，逆设计方法被授予。 我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。 我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。 我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。C META学习者。元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。d最后，逆设计方法被授予。我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）糖尿病性视网膜病（DR）的续集是糖尿病（DM）的频繁并发症，是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性，以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环，导致DR转化为PDR，具有特征性的眼部属性，包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤，慢性炎症，新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征，其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关，多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学，微血管缺陷和小血管疾病，慢性炎症和过度的组织重塑，本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
使用改良过度Feat CNN的实时车辆和车道检测：一项关于自动驾驶中鲁棒性和性能的全面研究
|摘要该检查研究了使用深刻学习方法的使用，即明确利用卷积脑组织（CNN），以持续识别道路驾驶情况中的车辆和路径限制。该研究通过利用一个包括由各种传感器捕获的注释帧，包括相机，激光雷达，雷达，雷达和GPS捕获的带注释的框架，调查了对CNN体系结构的修改性能。该框架在识别车辆和预期3D的路径形状方面表现出诚意，同时在不同的GPU设置上完成10 Hz以北的功能率。车辆边界盒预测具有很高的精度，对遮挡的阻力和有效的车道边界识别是关键发现。安静，探索强调了该框架在独立驾驶空间中的可能物质性，为该领域的未来改进带来了有前途的道路。
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
PEM燃料电池的高级物理建模以增强其性能
氢技术提供了有前途的前景，可以在更可持续的世界中应对未来的能源需求。鉴于他们的潜力，他们的技术发展是许多政策的核心。因此，燃料电池的精确建模对于优化其控制并提高其性能至关重要。本文始于对有关物质运输的原理以及用质子交换膜（PEMFC）计算燃料电池电压的最新进展的深入分析。它通过介绍相关方程，其适用性和基本假设来详细了解这些原理，这构成了未来模型的发展。基于这项工作，已经开发了一种使用成品差异方法的PEMFC的一个维度，动态，两相和等温模型。该模型构成了功能块模型的简单性与数字流体力学模型的准确性（英语：计算流体动力学模型）之间的妥协，从而提供了内部状态的精确描述，同时对计算的需求较低。此外，在过压的计算中引入了一种新的物理参数，液体水饱和系数（S LIM）以及相应的公式。开源，基于此模型并在Python中实施的Alphapem软件，然后开发并发布。模型A此新参数将电压下降连接到高电流密度与催化层中存在的液体水量和燃料电池的工作条件。这种新建立的燃料电池内部状态及其操作条件之间的联系有望优化其控制，从而改善其性能。他提出了一个模块化体系结构，该体系结构有助于新功能的创建，并包括友好的图形界面。alphapem还结合了一种自动校准方法，可以通过研究的特定燃料电池对模型进行精确的校准。在使用此软件时，可以有效地计算有关所有当前密度的内部状态的详细信息。以极化和EIS曲线为特征的静态和动态性能也可以在不同的工作条件下进行模拟。此外，Alphapem为在车载系统中使用高级电池的高级模拟开辟了道路，因为它可以在动态操作条件下进行精确且快速的响应。
FGIS性能验证了黄曲霉毒素测试套件 - 更新2/ ... div>
有机溶剂提取：玉米，大麦，糙米，玉米胚芽，玉米/大豆粉，玉米/大豆混合物，蒸馏剂干谷物（DDG），蒸馏剂和溶解谷物（DDGS），Hominy，Hominy，Hominy，Millet，Millet，Millet，Oat黄豌豆粉
Phi 角度：虚拟现实中的存在感、人为因素和性能的理论论文
虚拟现实中临场感与表现之间的关系问题对于任何希望从方法论角度使用该工具的人来说都是至关重要的。事实上，如果临场感本身可以改变表现，那么影响人机交互的个别因素可能会对表现产生影响，尽管它们与表现无关。在讨论了临场感及其引起的特殊性之后，本文研究了虚拟现实的心理生理学。这种虚拟体验是根据与主体认知特征的构成和相互关系来理解的，该认知特征由影响沉浸感处理的所有人类、环境和动机因素组成。该框架以一种便于方法论研究的方式描述了虚拟现实中表现的作用和重要性。本文基于先前的研究讨论了临场感与表现的关系，并从注意力资源的角度进行了分析。最后，表现的生态效度被描述为调节临场感与表现之间关系的因素（Phi 角）。本文介绍了该模型的局限性、应用和检验假设。这项研究不仅旨在帮助解释虚拟现实的概念化，而且还旨在改进其方法框架。