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人工智能和创意火花：在数字时代改变学生的想象力
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项目火花|德勤破产
✓建立了14多年的研发和制造经验，在道路上约有2,200辆汽车，共同行驶了32m+英里✓修订的商业计划，重点关注电动校车，恢复Quebec的制造业运营，Quebec的制造业汇率大大降低了Quebec的股份，并在Quebec中销量大大降低了3％的营销额度，并在北部销售3％的市场销量30％的市场领导者 /年度 /年度均可满足30％的市场。在美国28个州和6个加拿大省份的交付，全额投资，能够每年在加拿大生产2,500辆汽车，额外的2500辆 /年的容量可在JOLIET中提供，伊利尔（设施仍在租赁中）（但是，运营已停止使用），并高度启用了5,000辆型号的工厂，以实现5,000辆的运输工厂，以纠正5,000辆型号的运输量✓Dimpain-drive of Trive offorties glive-Whw持续的持久性（均为5,000次均匀的持久性（均为）差不紊（由135辆完整的公共汽车和卡车（> 50％的车辆是公共汽车）组成，50辆公共汽车以90％的完成为90％，并且约60％所需的库存已与之完成，以完成接下来的200个LIONC交付）✓完全开发的卡车阵容是通过计划，技术许可或iP销售，技术许可或销售，技术许可或销售，
惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议
摘要：对晶体材料的化学空间，尤其是金属 - 有机框架（MOF）的实验探索，需要对大量反应的多组分控制，这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率，我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法，用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架（POMOFS）的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展，通过使用更新数据来优化极端梯度提升（XGBoost）模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言（χDL）表示，以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs，其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应，这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外，根据XGBoost模型绘制了化学空间图，其F1得分高于0.8。此外，合成的Pomofs的电化学性质表明，与分子POMS相比，较高的电子转移和Zn比率的直接效应，所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
Abac，A。G.等。 （2024）使用Kagra O3GK运行的数据超轻矢量暗物质搜索。物理评论D，110（4），042001。（doi：10.1103/pH ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效 增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车 公司现金政策和双机器学习 通过社交机器人增强手卫生实践... 惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议 算法驱动的机器人发现多氧胺... 制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕 发射速率图算法的定量分析 BDI代理的定量建模和分析 福利制裁的影响：定量研究证据的范围审查
Savoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。 37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利TriesteSavoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利Trieste
火花学校
T ake One Picture.......................................................................................................... 11 W ord Warriors.............................................................................................................. 12 A dditional Opportunities and Resources............................................................... 13 I mportant信息...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
使用机器学习技术和火花发射光谱量定量有毒金属
美国环境保护局（美国EPA）危险空气污染物（HAP）包括涉嫌或与癌症发展有关的有毒金属。用于检测和量化大气中有毒金属的传统技术不是实时的，可以阻碍来源的识别，或者受仪器成本限制。火花发射光谱是一种有前途且具有成本效益的技术，可用于实时分析有毒金属。在这里，我们开发了一种具有成本效益的火花发射光谱系统，以量化美国EPA靶向的有毒金属的浓度。具体来说，将CR，Cu，Ni和Pb溶液稀释并沉积在火花发射系统的接地电极上。最低绝对收缩和选择算子（LASSO）被优化并使用，以检测来自火花生成的等离子体排放的有用特征。优化的模型能够检测原子发射线以及其他功能，以构建回归模型，该模型可预测观察到的光谱中有毒金属的浓度。使用检测到的特征估算了检测的极限（LOD），并与传统的单特征方法进行了比较。lasso能够检测输入频谱中的高度敏感特征。但是，对于某些有毒的金属，单功能的LOD略优胜于套索。低成本仪器与高级机器学习技术用于数据分析的组合可以为数据驱动的解决方案铺平道路，以实现昂贵的测量。
thyratrons和触发真空火花差距
开发了氢胆管，以满足高峰值开关的战时需求，该开关可能会重复地放电脉冲形成线的电容器中存储的能量。星状肌thy肌已经从这种遗产应用中演变为强大的金属陶瓷设备的广泛产品线。峰值阳极电压为100 kV，峰值阳极电流至20 ka，并且可以实现每秒几千脉冲的重复速率。在其概念上模拟的形式中，Thyratron是一个三个元素，该元素是密封的三个元素，其中包含热离子（热）阴极，触发网格，阳极和氢气。白炽阴极通过连接到6.3伏电源的钨丝保持在工作温度下。氢（或氘）气体被用作开关介质。
各种能源来源 - 火花研究所
（i）常规的能源是广泛使用并满足我们能源需求的明显部分的能源，这些能源是：（a）化石燃料（煤炭，石油和天然气）和（b）水电（河流流动的水能量）。生物质能量和风能也属于这一类别，因为自古以来就使用了。（ii）非惯性能源是那些不像常规的能源那样广泛使用的能源，仅在有限的规模上满足我们的能量需求。太阳能，海洋能（潮汐能，波能，海洋热能，OTE），地热能和核能属于这一类。这些能源借助技术进步以满足我们不断增长的能源需求的这些能源也称为替代能源。