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浅施主电子顺磁共振分析
我们通过电子顺磁共振（EPR）光谱研究了n型Si掺杂-Ga 2 O 3块体样品的传导机制，并证明了室温下GHz频率范围内的载流子动力学。Si浅施主EPR和传导电子自旋共振（CESR）光谱表现出不寻常的线宽和线形温度依赖性，这表明了可变范围的跳跃传导和施主聚集。EPR信号强度的温度依赖性可以用40K以下和40K以上温度范围内能量为4meV和40meV的两个热激活过程来拟合。40meV的值归因于Si浅施主的电离能，表明跳跃通过导带进行。在T=130K以上和室温以下，可以观察到传导电子自旋共振（CESR），线宽B<1G减小，这表明自旋翻转散射可忽略不计。为了说明 Ga 2 O 3 中浅施主的异常行为，我们分析了 ZnO 中的氢浅施主，我们观察到了不同的“经典”行为，其特点是施主在 40K 以下定位，在 T=90K 以上导带中发生热电离。在 ZnO 中，由于高温下谱线过度增宽，因此只能在 90K 的小温度范围内观察到 CESR。
辐射固定的，浅的地下，长...
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大脑有多深？浅脑假说
深度学习和预测编码架构通常假设神经网络中的推理是分层的。然而，深度学习和预测编码架构在很大程度上忽视了神经生物学证据，即所有分层皮质区域，无论高级还是低级，都直接投射到皮质下区域并接收来自皮质下区域的信号。鉴于这些神经解剖学事实，当今以皮质为中心的分层架构在深度学习和预测编码网络中的主导地位是值得高度怀疑的；这种架构很可能缺少大脑使用的必要计算原理。在本文中，我们提出了浅层大脑假说：分层皮质处理与皮质下区域大量贡献的大规模并行过程相结合。这种浅层架构利用了皮质微电路和丘脑皮质环路的计算能力，而这些并不包含在典型的分层深度学习和预测编码网络中。我们认为，浅层大脑结构比深层层次结构有几个关键的优势，并且更完整地描述了哺乳动物的大脑如何实现快速灵活的计算能力。
Purolite™浅壳Shell™SSTPPC60H
本文中包含的陈述，技术信息和建议截至本文之日起准确。由于产品的使用条件和使用条件和方法是我们无法控制的，因此，Purolite明确违反了对任何对产品或对此类信息的使用或依赖造成的结果或产生的任何结果的责任；对于任何特定目的，适合性的保证或任何其他明示或暗示的保证，都没有关于所描述的货物或本文提供的信息的任何其他保证的保证。本文提供的信息仅与指定的特定产品有关，并且当该产品与其他材料或任何过程中使用时可能不适用。此处包含的任何内容构成根据任何专利的执业许可，也不应解释为侵犯任何专利的诱因，建议用户采取适当的步骤以确保对产品的任何建议使用不会导致专利侵权。
营销人员和Genai：跳入浅端
本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式，探索了他们的技术策略，并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中，我们研究了营销人员部署Genai的特定方式，发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。
研究报告：利用声波照射和无人机激励进行浅层地下调查...
致谢................................................................ .................................................. ................................................... 127
使用生物启发和尖峰浅网络
摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
波兰选定位置的浅地下温度
在2021年，在全国各地的不同地点钻了五个钻孔，以考虑不同的自然条件。每个钻孔都有一个安装了单个U-Pipe的热交换器。在2021年，进行了测试温度测量和TRT测试，而在2022 - 2023年，定期测量以各个季节的季节进行季度进行。在地下最浅的部分的结果深度深约2-5米，表明其温度与气候和天气状况之间存在牢固的关系。进一步，该地下温度区域被称为每日和季节温度变化的区域。下面的地下温度变异性随着深度而逐渐降低，较少依赖外部因素。在通常15-25米的深度处，具体取决于位置，温度稳定，接近给定位置时平均环境气温的值。这个地下温度区（称为中性或瞬态温度的区域）可以持续到约50-60米的深度甚至更高。根据地热梯度的值开始更深的地下温度开始升高。在本文提出的研究中得出的地下温度值在一定程度上也取决于各种地理和人为因素，例如岩石的热性质，例如导热率，含水层的存在，气候异常和地下基础设施的存在。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。