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紧张的无限层镍Prnio2膜中的磁激发
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通过表面旋转波打破表面 - 色板激发约束
二维（2D）电子系统中的表面等离子体引起了人们对其有希望的轻质应用的极大关注。然而，由于难以在正常的2D材料中同时节省能量和动量，因此表面等离子体的激发，尤其是横向电（TE）表面等离子体。在这里我们表明，从Gigahertz到Terahertz机制的TE表面等离子体可以在混合介电，2D材料和磁体结构中有效地激发和操纵。必需物理学是表面自旋波补充了表面等离子体激发的额外自由度，因此大大增强了2D培养基中的电场。基于广泛使用的磁性材料，例如Yttrium Iron Garnet和Difuluoride，我们进一步表明，等离子体激发在混合系统的反射光谱中表现为可测量的浸入，而浸入位置和浸入深度可以通过在2D层和外部磁性磁场上的电气控制很好地控制。我们的发现应弥合低维物理学，等离子间和旋转的领域，并为整合等离子和旋转器设备的新颖途径打开新的途径。
CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
人工智能释放潜力：激发负责任的人工智能为明尼苏达人服务
• TAIGA 与明尼苏达州管理和预算局 (MMB) 领导层合作，测试了一项名为检索增强生成 (RAG) 的 AI 技术。RAG 技术使用户能够使用自然语言与大量复杂文档进行交互。MMB 的 RAG 实施创建了一个熟悉全州财务政策的聊天机器人。通过在 MMB 文档和网站内容上训练聊天机器人，工作人员可以使用自然语言轻松浏览数百页的财务政策和程序。这减少了经验丰富的工作人员回答问题所花的时间，使他们能够专注于更复杂的 MMB 工作量。
通过光激发调节的EUO/CO BiLayer的瞬时磁化调制
磁性接近效应提供了一种有希望的方法，可以将欧洲一氧化碳（EUO）的低居里温度（T c）降低到室温，同时保持其化学计量和绝缘性能。这项工作使用静态和时间分辨的磁光kerr效应测量来研究EUO/CO Bilayers，并探讨了磁接近对T C和EUO的自旋动力学的影响。激发会导致EUO磁化的超快增强，然后在纳米秒内进行脱氧化。在放置在平面外磁场中的EUO/CO BiLayer中选择性激发CO时也可以看到这种行为，这归因于从CO进入EUO的SuperDi效率旋转电流的传播。由于CO的自旋动力学显示了瞬时热电器化，因此双层提供了一个系统，可以通过改变样品温度或泵液等外部参数（例如样品温度或泵）来调整瞬态磁光信号并符号。此外，在强烈的激发方案中，可以测量基础EUO的磁性磁滞，该磁性磁滞至今，该磁滞至今已呈现到室温到室温 - 提供了实验性证据，证明了CO和EUO之间存在可调的磁性接近性耦合。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
使用激光抽水激发钛颗粒中散射共振
光子学方法基于介电和半导体结构中E-和H-型MIE共振的激发已成为过去二十年来研究活动的对象。这些非质子共振技术被认为是创建新的超材料[1-6]并增加光电设备的量子产率[7，8]的途径。在这一领域的一个重要问题是可以设计MIE共鸣的特性。为实施MIE共振工程，可以在介电材料中实施从无定形到结晶状态的可逆过渡。特别是，可以使用结晶和进一步的激光诱导的这些SB 2 S 3谐振器[9]来实现SB 2 S 3纳米磁盘阵列中的可逆MIE共振调节。是一个理论上考虑了球形粒子的光散射，其介电常数在双倍频率下相对于入射光进行了调制，这表明有可能控制球体的MIE共振[10]。
促进多样性的催化剂 利用人工智能激发 STEM 学习和职业发展
德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用的人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院有助于理解这个复杂的生态系统，从而提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
重金属离子检测的硫量点的两光激发发光
MOF已被用作抗菌物质，因为它们本质上是无毒的且稳定的。银基MOF（AG-MOF）由于其广泛的有效抗菌特性而被认为是理想的抗菌材料。48此外，将表面活性剂49添加并固定在固体底物上的MOF 50分别稳定了分散的MOF并提高其水性稳定性，从而改善了其抗菌活性。MOF提供了与传统材料有关药物传递应用的有希望的好处，包括精确控制孔径的大小和形状，以及修改组合和结构的能力，以及展示的生物降解性，出色的加载能力，受控药物释放以及提供多样性功能的能力。51
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