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World File Search System脊层
QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
叠层天线在卫星应用中的分析
摘要 本文提出了一种宽带堆叠微带贴片天线结构，采用微带馈电技术实现宽带宽和高增益。所提出的堆叠天线在 C 波段的频率范围为 4GHz 至 10GHz。进行了参数分析，以研究元件间距离对天线性能（方向性、输入阻抗和辐射效率）的影响。结果表明，在全驱动元件的情况下，可以在短距离内实现高方向性。所提出的天线用于广泛的应用，例如卫星通信、气象雷达系统、Wi-Fi 和 ISM 波段的应用。众所周知，C 波段在恶劣天气条件下的表现优于卫星通信的标准 Ku 波段。使用 HFSS 工具分析了天线的参数。关键词：微带贴片天线、堆叠天线、ISM 和 C 波段、卫星应用
UMF 设备 – 原子层沉积系统
原子层沉积 (ALD) 是一种基于气相化学过程顺序使用的薄膜沉积技术。大多数 ALD 反应使用两种化学物质，通常称为前体。这些前体以顺序、自限的方式一次一个地与材料表面发生反应。通过反复暴露于不同的前体，薄膜会缓慢沉积。ALD 被认为是一种用于生产非常薄的保形膜的沉积方法，可以在原子级控制膜的厚度和成分。ALD 是制造半导体器件的关键工艺，也是可用于合成纳米材料的工具集的一部分。
碘插层 HfS2 的激子发光
1 华沙大学物理学院实验物理研究所，ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa，波兰 2 弗罗茨瓦夫理工大学技术基础问题学院半导体材料工程系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27, 50-370 Wrocław，波兰 3 华沙大学化学学院电化学实验室，ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa，波兰 4 北京航空航天大学微电子学院合肥创新研究院，合肥 230013，中国 5 巴塞罗那地球科学中心 (GEO3BCN)，CSIC，Llu ıs Sol ei Sabar ıs sn，加泰罗尼亚，08028 巴塞罗那，西班牙 6 弗罗茨瓦夫理工大学实验物理系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27，50-370 弗罗茨瓦夫，波兰
最近的微层形成和ITS- IT-ITS-IN- ...
抽象的新型药物输送系统是一种新型药物输送的方法，可解决传统药物输送系统的局限性。我国拥有阿育吠陀的庞大知识基础，其潜力仅在近年来才实现。然而，用于对患者进行草药的药物输送系统是传统且过时的，导致药物疗效降低。如果新型药物输送技术是在草药中应用的，则可能有助于提高功效并降低各种草药化合物和草药的副作用。这是将新型药物输送方法纳入草药中的基本思想。因此，重要的是将新颖的药物输送系统和印度阿育吠陀药物整合起来以对抗更严重的疾病。关键字：微球，受控释放，新型药物输送，草药药物。简介草药配方是具有各种优势的新型药物输送系统之一，包括增加药物溶解度，提高溶解速率，生物利用度等。本文的目的是检查微球对草药治疗某些疾病的影响。草药制剂是一种剂型，其中各种草药的掺入用于诊断，治疗和减轻各种生活方式疾病的指定数量中。自然健康的秘密是基于阿育吠陀定律和植物医学的标准化，这些植物医学在大论文中得到了很好的证明。谁也指出，不适当使用草药制剂是通过对草药进行治疗（例如提取，蒸馏，表达，分馏，纯化，浓度或发酵）进行处理来制备的。这些植物医学是在最卫生的条件下处理的，并以各种形式使用，例如片剂，胶囊和口服液体，这些液体被分配为以真空密封包装的不同数量。在传统知识系统中，在现代医学时代之前的各个社会中多代的草药。现在，开发生物医学系统的一天会鼓励使用与各种副作用相关的现代药物，并且各种合成药物的升级成本也是对传统医学系统的重新兴趣的原因。
在变化的热层中未来的气候变化...
（Qian＆Solomon，2011）C K Q，Co 2 -o碰撞停用率为1的平均350 km和450 km值B结果B结果。5×10 - 12或3。0×10 - 12 cm 3 S - 1
mlsea：可发现的机器学习的语义层
摘要。随着机器学习（ML）场的迅速发展，ML管道的数量，复杂性和组件不断增长。在线平台（例如OpenML，Kaggle）旨在收集和传播ML实验。但是，可用知识的分散，每个平台代表ML过程的不同组成部分或相互区域的组件，但以不同的方式。为了解决这个问题，我们利用语义Web技术来建模和集成ML数据集，实验，软件和科学作品纳入MLSEA，这是一种资源：（i）MLSO，一种模拟ML数据集，管道和实现的本体论； （ii）MLST，分类法，其中包含ML知识的收集为受控词汇； （iii）MLSEA-kg，一个RDF图，其中包含来自不同来源的ML数据集，管道，实现和科学作品。MLSEA为改善ML管道的搜索，解释性和可重复性铺平了道路。
多层超导与层间配对的分解
我们证明，与层间配对的多层超导性可以自然分解为一系列弱耦合的双层和三层超导块，以最大程度地减少其总自由能。我们的工作是由层间配对的最新提案，这是由层间互相交换在双层和三层镍超导体中的近半填充D Z 2轨道的相互作用所引起的。我们探讨了层间配对超导性的一般特性，并对有效的多层模型进行系统的Ginzburg-Landau分析。对于实际材料，我们的结果意味着强大的超导级参数调制和沿Z轴（垂直于层）的短相干长度。这揭示了多层超导与中间配对的独特特征，并为将来的实验和理论研究提供了一个基本框架。
Cu的铜金属膜的原子层沉积（...
摘要：基于Zn的金属的激光粉末床融合（LPBF）具有产生定制的可生物降解植入物的突出优势。然而，在Zn激光熔化期间发生了大规模蒸发，因此调节激光能量输入和气体屏蔽条件以消除LPBF过程中蒸发烟雾的负面影响成为一个关键问题。在这项研究中，建立了两个数值模型，以模拟扫描激光与Zn金属之间的相互作用以及屏蔽气流与蒸发烟雾之间的相互作用。第一个模型通过将蒸发对能量，动量和质量的保护作用进行影响，预测了不同激光输入的蒸发率。以蒸发速率作为输入，第二个模型通过采取气体循环系统的效果，包括几何设计和流量速率，预测了在屏蔽气流的不同条件下蒸发烟雾的消除效果。在涉及足够激光输入和优化的屏蔽气流的情况下，在LPBF过程中，蒸发烟雾有效地从加工室中删除。此外，通过比较纯锌和钛合金的LPBF来讨论表面质量致密性的影响。已建立的数值分析不仅有助于找到基于Zn的金属LPBF的足够激光输入和优化的屏蔽气流，而且还有益于理解LPBF工艺蒸发的影响。