fi g u r e 5在PCA的两个第一组件中,用水物理化学特性和溶解有机物(DOM)质量以及在不同深度和白天/夜间测量的沉积物酶活性和有氧呼吸。箭头指示每个变量最强烈影响数据分散的方向。Bix,生物指数; cond,电导率; DOC,溶解的有机碳; FI,荧光指数; GLU,β葡萄糖苷酶活性; hix,嗡嗡声指数; Leu,亮氨酸氨基肽酶活性; O2,溶解氧; PHO:磷酸酶活性;氧化还原,氧化还原电势; REZ,有氧呼吸(芦佐蛋白消耗); suva,特定的紫外吸光度;温度,温度。
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。
基于其在材料科学方面的独特专业知识的建立,Arkema提供了一流的一流技术组合,以满足对新材料的不断增长的需求。在2024年成为专业材料的纯粹玩家的野心中,该小组的结构为3种互补,弹性和高度创新性的细分市场,专门用于专业材料 - 粘合解决方案,高级材料和涂料解决方案 - 占2022年小组销售的约91%,以及一个良好的介绍和竞争性的互助和竞争者的群。Arkema提供了尖端的技术解决方案,以应对新能量,获得水,回收,城市化和流动性的挑战,并与所有利益相关者建立永久性对话。该小组报告说,2022年的销售额约为115亿欧元(121亿美元),在全球21,100名员工的55个国家 /地区运营。
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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。
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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。