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Goos -hänchen换档，用于半导体结构中的振动模式
摘要我们提出了对戈斯 - 汉宁转移（GHS）的理论研究，该示波器和光学振动模式反映并从半导体薄膜的表面反映和传播，这些薄膜夹在两个半无限培养基之间。考虑到纵向模式和横向模式之间的耦合，我们的研究集中于入射角对GHS的影响。对于声学振动，我们的发现表明，GHS的幅度可能比薄膜的厚度大7倍，并且比入射波长大20倍。此外，还表明，GHS的这种显着扩增突出了入射角的强大影响和所涉及的模式的频率。在光学振动的情况下，我们观察到更明显的GHS值，超过入射波长的30倍。这证明了GHS在声学系统中的潜力，这为在声学设备设计中应用开辟了可能性。
功能性神经网络：用于功能数据的换档模型，并具有脑电图分类的应用程序
在BCI的背景下，更具体地用于通过脑电图（EEG）测量的数据分析，传统方法基于根据数据计算得出的精心选择的功能。通常应用的技术包括时间域中脑电图数据的主要成分分析，或基于频域中功率谱的特征（Azlan＆Low，2014; Boubchir等，2017; Boonyakitanont et al。，2020）。由于深度学习领域的最新进展，提出了避免手动特征提取的神经网络的不同架构，并且似乎超过了更传统的方法。例如，提出了神经网络EEGNET来支持多个BCI范式，通常被称为该领域的基准模型（Lawhern等，2018）。在临床环境中，使用VGG16神经网络的某些变体来检测与癫痫相关的信号（Da Silva LourenC报O等，2021）。通常，深度学习已成功地应用于与脑电图数据有关的各种任务（Craik等，2019； Roy等，2019）。
埃森哲 - 策略 - 基因 - 价值 - 换档 -
自2020年3月以来，全世界的锁定造成了直接的影响，使整个经济体回荡。随后的广泛衰退导致全球经济的恢复缓慢。最初的重点自然放在立即受到限制和封锁影响影响的公司和行业上，但埃森哲策略估计最重要的影响将是由于对消费者行为长期变化所驱动的互连价值链的重塑以及对全球经济的根本重组的影响。