图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]:(a)从钙钛矿Ndnio 3(灰色)到Infinite-Layer ndnio 2(红色)的还原途径的示意图,具有各种中间状态(蓝色); (b) - (d)样品J的茎结果,可以在面板(d)中区分根尖氧空位,从而导致Q//≈(1/3,0)在傅立叶变换图像(b)中的超晶格峰; (e)在Q //≈(1/3,0)围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量,实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据; (f)在ND M 5边的RXS测量; (g),(h)带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性,阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振,样品C的中间状态比样品D较大,从而导致超晶格峰更强。
图 6. 带有集成光学腔的离子阱:(a)因斯布鲁克大学的集成光学腔阱 [ 93 ]。从离子发射的 854nm 光子的 50% 可被腔收集,并转换为 1550nm 的通信波长。(b)萨塞克斯大学的集成光学腔阱。该阱展示了离子和腔模式之间的第一个强耦合。(c)奥胡斯大学的离子阱。腔镜 (CM) 沿轴向,径向泵浦光束用于将离子泵回多普勒冷却循环。这些离子可在 CCD 上成像。压电换能器 (PZT) 用于主动锁定光学腔与 RP 激光器共振。(d)当径向 RP 激光器开启时,大约 100 个离子的整个晶体都是明亮的。 (d)当径向RP关闭时,只有腔内的离子是亮态,腔外的离子处于暗态[144]。
摘要:本研究确定了开发能够在物理世界中生存的自给自足的人工智能 (AI) 系统的技术障碍。首先,我们假设了两种生存场景,其中人工智能的目标是长期生存。首先,设想了两种生存场景:由人类设计的以长期生存为目标的人工智能和旨在独立生存的人工智能。接下来,我们确定了六个领域中关键的技术挑战类别。然后,我们列出了这些类别中的 21 个具体挑战,并使用 ChatGPT 估计了它们的技术难度。结果表明,与硬件相关的挑战可能需要 100 多年的时间才能让自主的人工智能生存下来,但人类的帮助可以显著减少所需的时间;ChatGPT 常识中的这一评估具有启发性,但所引用知识的范围仅限于 2021 年 9 月。包括所引用知识的范围仅限于 2021 年 9 月这一事实,应将其视为临时的。
师资培育生:154学分(校定共28学分,教育课程,教育课程26学分「专题研究(二)」、「书报讨论(一)」二科至少选一科。3。「学期学分」栏中标记(1),(2),(3),(4)之科目,该科不计入毕业学分。4。「军训」不计入学期修读学分。5。105学年度起取得师资生资格之学生,需修习「职业教育与训练」、「生涯规划」相关课程。6。学生选修外系课程,最高采计2学分为毕业学分。7。实验物理(一)、实验物理(二)、实验物理(三)、基础应用数学(一)、基础应用数学(二)、应用数学(一)、应用数学(一)、应用数学(二)、专题研究(一)、专题研究(一)、专(二)、物理数学(二)、物理数学(一)、物理数学(一)、物理数学(二
摘要 激光定向能量沉积(L-DED)作为一种同轴送粉金属增材制造工艺,具有沉积速率高、可制造大型部件等优点,在航空航天、交通运输等领域有着广泛的应用前景。然而,L-DED在金属零件尺寸和形状的分辨方面存在工艺缺陷,如尺寸偏差大、表面不平整等,需要高效、准确的数值模型来预测熔覆轨道的形状和尺寸。本文提出了一种考虑粉末、激光束和熔池相互作用的高保真多物理场数值模型。该模型中,将激光束模拟为高斯表面热源,采用拉格朗日粒子模型模拟粉末与激光束的相互作用,然后将拉格朗日粒子模型与有限体积法和流体体积相结合,模拟粉末与熔池的相互作用以及相应的熔化和凝固过程。