XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接近
使用接近索引匹配的固体浸入透镜
半导体材料中的颜色中心是非经典光子状态的有前途的来源。由于它们的局部能级嵌入了宿主的大块电子带隙内，因此它们将单个原子的光学特性与固态环境的scal骨结合在一起。的确，宽带半导体中的中间隙能级产生的增强的电子配置可以在室温及以上启用单个光子发射。1已经发现了许多这样的颜色中心，包括在钻石中，1-8碳化硅（SIC），9,10氮化铝（ALN），11枚硝酸盐（GAN），12-14和六边形的硝酸盐（H- BN）。15这些颜色中心的发现导致了量子技术的令人印象深刻的恶魔，包括纳米级磁性感应，4纳米级量子量子温度计，16个量子中继器，17
如何接近和评估与自然有关的财务风险
生物多样性足迹金融机构（BFFI）方法允许在投资组合，资产类，公司或项目的水平上计算投资组合中投资的环境压力和生物多样性的影响。它提供了金融机构投资的经济活动的生物多样性足迹。
带有接近警报的无人机
近年来，无人驾驶汽车（UAV）中接近传感器的整合彻底改变了其导航能力，尤其是在复杂而动态的环境中。本文对配备邻近传感器的无人机的设计，实施和实验验证进行了全面探索，以增强空间意识和避免障碍。基于超声波，红外和光检测和范围（LIDAR）的系统的邻近传感器的利用，使无人机能够检测其附近的障碍物并动态调整其飞行路径以避免碰撞。提出的系统的关键组件包括传感器套件，数据融合算法和控制机制。接近传感器数据是实时处理的，并与其他感觉输入融合，以生成无人机周围环境的全面空间图。高级算法然后分析此信息，以确定最大程度地降低碰撞风险的同时有效到达目的地的最佳飞行轨迹。自适应控制算法使无人机能够迅速响应动态变化的环境，从而确保在具有挑战性的情况下进行稳健的性能。
在石墨烯/nbse2中调整接近旋转轨道耦合...
我们研究了第一原理中扭曲角度对石墨烯 / NBSE 2异质结构中接近旋转轨道耦合（SOC）的影响。将几个不同相称的扭曲超级电池的低能量狄拉克带与模型的哈密顿式化合物拟合，从而使我们能够详细研究SOC的扭曲依赖性。我们预测，从= 0°到= 30°扭曲角时，Rashba Soc的大小可以三倍。此外，以≈23◦的扭曲角度旋转旋转纹理可获得大径向分量，对应于RASHBA角度= 25°的RASHBA角度。通过分析狄拉克状态的轨道分解来揭示其最强大杂交的NBSE 2频段，从而解释了提取的接近SOC的扭曲角度依赖性。最后，我们采用了库拜公式来评估所研究的异质结构中常规和非常规的旋转转换的效率。
绘制促进低排放产生和接近零排放和产品的倡议
石化。它提供了与HAI部门相关的全球和部门研究，路线图和计划的评估和映射。一些经过审查的全球路线图包括“使命可能的路线图：到达能源过渡委员会开发的净到蓄积领域的净碳排放”； IEA的“到2050年，到2050年的净净为零 - 全球能源部门的路线图”和“在G7成员中实现零重工业领域”；和世界资源研究所的“ 2022年气候行动状态”。报告中的第2节提供了对全球和部门路线图和倡议的更深入分析。本文档还提供了创新的低排放和净零技术的标识，并促进实施此类技术的政策。这些技术由行业提供，并根据干预类型和与IPCC AR6提供的缓解措施进行分配。所研究的技术分类如下：
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
基于工程双组分向导 RNA 的分子接近传感器
合成生物学的目标之一是能够设计具有可编程输入和输出的任意分子电路。此类电路将电子电路和自然电路的特性结合起来，以可预测的方式在活细胞内处理信息。基因组编辑是合成分子电路的潜在强大组成部分，无论是用于调节目标基因的表达还是用于将信息稳定地记录到基因组 DNA 中。然而，将蛋白质-蛋白质相互作用或诱导接近等分子事件编程为基因组编辑的触发因素仍然具有挑战性。在这里，我们展示了一种称为“P3 编辑”的策略，它将蛋白质-蛋白质接近与功能性 CRISPR-Cas9 双组分向导 RNA 的形成联系起来。通过设计 crRNA：tracrRNA 相互作用，我们证明了各种已知的蛋白质-蛋白质相互作用以及化学诱导的蛋白质结构域二聚化可用于激活人类细胞中的原始编辑或碱基编辑。此外，我们还探索了 P3 编辑如何整合基于 ADAR 的 RNA 传感器的输出，从而可能允许特定 RNA 在更大的电路中诱导特定的基因组编辑。我们的策略增强了基于 CRISPR 的基因组编辑的可控性，有利于其在活细胞中部署的合成分子回路中的应用。
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
通过机器学习接近频道估计的MMSE界限
摘要 - 在无线通信系统中，该信号模型与高斯分布的通道和噪声线性线性，线性最小均方根误差（LMMSE）通道估计（CE）在均方误差（MSE）方面实现了最佳性能。但是，LMMSE CE取决于接收器可能无法使用的参数（例如，准确了解功率延迟profe（PDP））或过于复杂而无法实施实现（例如，LMMSE滤波器大小）。参数的次优选择可能会严重降低LMMSE CE性能。以这种观察的激励，我们研究了机器学习，作为重新填充和改善CE的工具。我们表明，我们提出的低复杂性学习辅助LMMSE CE可以克服次优参数的影响并接近理想的LMMSE性能。