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World File Search System探测器
RF超导性 ISIS中子和MUON Source 的氦恢复系统的碳足迹 ServiceNow Vault 讲座I - 机器学习简介 铁氧体超导性 粒子探测器的物理学 关于复兴的介绍性讲座 Archimedes实验：量子真空可以感觉到重力吗？ 超导磁铁 国家超级计算任务 nils hoffmann 【54】luxtelligence：用... 来照亮更快的数据中心 你好！
1。超导性是什么？1。独立电子之间有限的有吸引力的相互作用，形成了一个库珀对，遵守非遗体的u（1）希格斯机制2。光子由于自发对称性破裂而导致的超导体中获得质量，从而导致Meissner效应2。SRF腔中有限的RF损失的基本起源是什么？1。有限温度下的热激活的准粒子的作用像正常导电电子，并在RF 2中造成损失。即使在绝对零温度下，由于几种不同的机制，例如通量振荡和子段状态的效果，仍然存在残留电阻，其最终起源并不完全理解。3。SRF腔内该领域的基本局限性是什么？1。超热场超过平衡状态的热力学临界场，将给出一个基本限制。超热场的动态计算仍然是基础研究的开放场
闪烁探测器 - 基本简介 - Indico Global
●研究领域中微子物理学→双β衰变实验；中微子振荡，反应堆抗神经纤维。塑料闪烁体→研发以及塑料闪烁体在不同实验中的应用。在未来CBM（压缩的重型物质）实验中前旁观者检测器的hadronic Physics→R＆D（Fair，GSI Darmstadt，德国）。在LSM（法国Modane）的地下实验的新技术→敏感的ra探测器；无ra无ISO5清洁室；反雷登设施。●合作
LEC 17：量子自旋霍尔绝缘子，Kene-Mele模型 讲座1：超导性的历史介绍 LEC 14：Dirac Hamiltonian，Hofstadter Butterfly 讲座15- prf 的CPA安全加密 讲座39-光电探测器的一般特征 清洁和可再生能源生产的技术 讲座45 EEG信号的基本面 演讲2关于超导性的简短课程 讲座 - 3个电子配对，BCS理论的基础 Kane-Mele模型如此，在最后一类中 讲座31-随机Oracle模型 - 第I部分 讲座15-图像增强 AI营销教授Zillur Rahman教授... 功能基因组学
我们看到了以非零搅拌数为特征的Haldane模型或Chern绝缘子，并且绝缘子的特征是破碎的时间逆向对称性。系统中没有时间逆转对称性，这是我们提到的第二个邻居复杂跳跃所引起的，这是Haldane的这张照片，后来在2004年至2005年左右，这是Charlie Kane和Mele，他们已经知道，他们已经知道，可以恢复时代不变性，并且可以恢复其他胰岛素，这将是一个跨媒介，这是可以恢复时代的不变性。实际上，他们意识到的是非常深刻的，如果我们在系统中包括自由度的自由度，而不是我们一直在谈论的伪旋转器，那么我们到目前为止一直在谈论的伪旋转器，那么有可能恢复丢失的时间逆转对称性。当然，系统不会有Chern号，也不会称为Chern绝缘子，但它将是另一种绝缘体，它被称为量子旋转厅绝缘子，这就是我们所看到的。So, Kane and Mele they proposed this model which is known as the Kane Mele model and these are the papers that you see that which were published in 2005 in the physical review letters by both Kane and Milley the one of them is called as the quantum spin Hall effect in graphene which they realized that because along with the spin orbit coupling term there is the Hamiltonian respects all symmetries of that of graphene.因此，它很可能会在石墨烯中存在，然后他们在同年写了另一篇论文，或者比下一篇论文提前了，该论文说的是Z2拓扑顺序和量子旋转厅效应。
小像素低增益雪崩探测器 (LGAD)
埋层 GL 又是一个位于外延层内一定深度的 +p+ 结。GL 是在外延生长过程中获得的。通过分级外延形成的 GL 还应避免与注入产生的外延缺陷相关的问题。已经确定了一家代工厂，并讨论了技术方面的问题。已经提供了购买 6' 晶圆的报价。
TTU 建议谨慎使用 AI 探测器
2024 年夏季贡献者：Suzanne Tapp、Alec Cattell、JaWana Green、Matt Gregory 和 Brian Quinn 我们关于人工智能的讨论通常集中在学术不端行为和人工智能滥用上。人工智能指南和资源委员会建议在考虑人工智能检测工具时要格外小心。最重要的是，目前人工智能检测工具无法提供确凿的证据。鉴于学生可以轻松使用生成式人工智能工具，我们发现自己正处于教育的十字路口。人工智能检测器的已知问题为了回应对学术诚信的担忧，我们看到声称能够检测人工智能使用情况的公司激增，例如 GPTZero、ZerGPT、CrossPlag 和 PassedAI。但我们也看到了人工智能人性化产品，例如 Bypass GPT、HIX Bypass、Humbot.ai、Undetectable AI 和 WriteHuman AI。当前版本的人工智能检测软件远非万无一失，具有很高的误报率（Edwards，2023 年；Fowler，2023 年）。 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 甚至关闭了自己的 AI 检测软件，原因是其准确性较差 (Nelson, 2023)。AI 检测器对于非英语母语学生尤其不可靠 (Myers, 2023)，通常会因为衡量写作复杂程度的困惑度分数较低而将他们的作品不公平地认定为 AI 生成的。然而，有一些有希望的新证据表明，工具在检测 AI 编写的内容方面可能会变得更加准确。例如，Jiang (2024) 从研究生入学考试 (GRE) 写作评估中抽样了大规模数据，AI 生成的写作准确度接近完美，并且没有证据表明对非英语母语人士存在偏见。无法预测 AI 检测器未来的可靠性，尤其是随着新版本的 AI 生成器不断改进。目前，底线是 AI 检测器只能预测某篇文章是否是 AI 生成的，而这些预测不足以支持在涉嫌学术不诚实案件中做出决策。AI 工具能做什么？根据堪萨斯大学教学卓越中心（“谨慎使用人工智能检测器”，2024），人工智能工具可以表明教师可能需要与学生过去的作业进行比较，以发现写作风格和质量的差异。被标记的材料也可能表明教师需要与学生交谈，并解释检测器已表明部分材料是人工智能生成的。事实上，我们可以说，当怀疑未经授权使用人工智能时，真正的第一道防线是学生和课程讲师之间的对话。关于学生的工作以及学生如何完成作业的简单非指责性对话可以提供大量有关人工智能潜在用途的信息。考虑到我们的教师和讲师在其领域的知识渊博，很容易判断某个学生是否具备必要的知识
用于黑洞探测器 (BHEX) 任务的超低噪声激光和基于光频梳的计时系统
在这一努力中，我们展示了 BHEX 任务时间参考的一种方案的性能：使用目前作为激光干涉仪空间天线 (LISA) 任务的一部分开发的太空级超低噪声激光器，以及光学频率梳，将该激光器的稳定性转移到微波范围以供仪器使用。我们描述了微波下变频的实现，其中 LISA 腔稳定激光器被锁定到光学频率梳，以将光频率降低到 100 MHz。使用参考独立实验室超稳定激光系统的相位噪声分析仪测量 100 MHz 信号的分数频率稳定性。我们展示了该实验的结果，表明该系统的性能符合 BHEX 要求。
Q1：驱动梁和正电子线纳。 - Indico Global 光子强度在Fe同位素中的功能 - Indico Global 治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发 固态暗物质检测器中的Migdal效应 - Indiino Global 24_11_27毫升CMS- bristol.pdf中的研讨会 - indico global 量热法 - Indico Global David Verney：78ni地区Bogdan Fornal：Shape Isomass通过... 2024年1月22日至25日IAS-HKUST HEP 2024-INDICO GLOBAL 中子光谱 - INDICO Global 闪烁探测器 - Indico Global
稀有同位素梁（FRIB）的设施资源是科学用户设施的DOE办公室，根据奖励编号DE-SC0000661。这项工作得到了NSF PHY-11102511（NSCL），NSF PHY-103519（职业），NSF 1430152（Jina-Cee）（Jina-Cee），NNSA奖。
35。加速器的粒子探测器
35.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 35.2光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 35.1.2 bacuum phototettors。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 35.2.2气态光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 35.2.3固态光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 35.2.4超导光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 35.3有机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.1闪烁机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.2塑料闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 35.3.3有机玻璃闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.3.4液体闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.4无机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.5 Cherenkov探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 35.6气态探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.1气体中的能量损失和电荷运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.2多线比例和漂移室。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 35.6.3高率效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 35.6.4微图案气体探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 35.6.5时预测室。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 35.6.5时预测室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 35.6.6过渡辐射探测器（TRD）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 35.6.7电阻板腔室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 35.7 Lar Time投影室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.2一批超纯液体氩气。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 35.7.3充电和光信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 35.7.5数据采集和事件重建。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 35.7.5数据采集和事件重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.7.6发展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.8半导体检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 35.8.1半导体中的信号产生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 35.8.2结孔检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 35.8.3带有结构化电极的检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 35.8.4硅检测器的精确时机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 35.8.5硅检测器中的辐射损伤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 35.9低噪声检测器读数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>71 35.9.1主噪声起源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.2等效噪声分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.3时序措施。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77 35.9.9.4数字信号处理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 35.9.5什么时候使用什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10量热计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10.1引言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79
深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。