相对于Navier -Stokes缩放(2)并不是不变的,但由于存在对数分母,因此略微临界7。也让我们提到,在Tao的论文[47]之前,在存在轴向对称性的情况下,在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值(请参见命题2.1和2.2),以了解Navier-Stokes方程,然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播,以提供新的必要条件,以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下,(2)中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此,无论是否可以在M大时排除I型爆炸,这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
本论文是 IMS 实验室、波尔多大学和斯伦贝谢研究与生产部门的合作研究。我要感谢所有人的帮助和耐心,使这份手稿得以实现。首先,我要对我的导师 Cristell Ma-neux 和 Yann Deval 表示深深的谢意,感谢他们的持续支持和宝贵指导。特别是,我要向 Cristell 表示最深切和最诚挚的感谢,她为完成这项工作做出了重大贡献。多亏了她从一开始就提供的宝贵和有益的建议,我才能将这项研究推向正确的轨道。我很感激她在我刚开始问最愚蠢的问题时对我如此耐心。在她用红色写的详细修改后,我感觉自己一天天在进步,对此我深表感激。我还要感谢我在斯伦贝谢的导师 Claire Tassin。从我到达的第一天起,她就帮助我融入了公司。在她的协助和热情支持下,我在斯伦贝谢的实验得以尽快完成。她给了我明确的方向,让我可以坚持下去。我真的很感激她总是在我需要帮助的时候出现。在 ASIC 团队中,我要感谢 Mohamed Salim Cherchali 让我熟悉了编写自动测试台的代码行。他非常耐心地直截了当地解释了 Python 的基础知识,为我以后自学奠定了基础。他还教我如何使用斯伦贝谢实验室的仪器进行实验。此外,我还要感谢 Toshihiro Nomura,他总是以详细和及时的方式回答我的小问题。当我的实验装置出现问题时,他是我第一个去找的人。在装置的最初几天,遇到了很多困难和技术问题。Toshi 和 Salim 必须经常在实验室呆到晚上 9 点以后,帮助我找到问题并一起找到解决方案。我们失败了很多次才完成整个装置。多亏了他们知识渊博、热情洋溢的指导,我的测量得以进行,我从他们的实践经验中学到了很多新东西。感谢 IMS 实验室前秘书 Simone Dang Van 和她的丈夫偶尔在周末到他们家,他们家很宽敞,热情欢迎我。他们向我讲解了很多关于法国文化的知识,帮助我从一开始就融入了波尔多的生活。我还要感谢 IMS 实验室的所有朋友,感谢我们一起共进午餐,一起交谈,分享困难,互相鼓励,克服困难。感谢我的越南朋友,他们也是法国不同城市的博士生,他们总是陪在我身边,鼓励和“提醒”我经常锻炼。假期我们一起旅行,想家的时候互相安慰。
b IRT Saint-Exupéry,图卢兹,法国 摘要 本文提出了 SiC MOSFET 栅极在重复短路应力下的老化规律。基于分析研究、物理形式和预处理数据,提出了基于应力变量 T j、T 脉冲栅极损伤 % 和 E sc 的数值拟合。对老化规律的准确性和预测能力进行了评估和比较。结果提出了一种基于 T Al_Top 金属源的新老化规律。该规律的拟合精度最高。最后,直接基于短路能量 E sc 的老化规律似乎具有最佳的预测能力。 1. 简介 SiC MOSFET 提高了功率转换器效率 [1]。如今,必须保证意外极端操作中的可靠性和稳健性。然而,由于平面结构中的电流密度更高和通道更短,SiC MOSFET 的短路 (SC) 耐受时间 (T SCWT @2/3 x V DSmax ) 低于硅器件,t SCWT = 2μs,而 Si IGBT 的 t SCWT = 10μs。最近,人们投入了大量精力来研究短路测试下的专用 SiC MOSFET 故障机制 [2,3]。高温变化导致栅极区域和 Al 源金属周围产生累积热机械应力。这些通常导致 SiC MOSFET 无法超过源自硅标准的 1000 次重复短路循环阈值。在 SiC MOSFET 栅极损坏之前,对其允许的短路循环次数的预测目前尚不为人所知,但这却是运行阶段主要关注的问题。在 [4] 中,提出了威布尔分布和直接 T j Coffin-Manson 老化定律,但漏源电压偏置降低至 200V,并使用栅极沟槽器件。在 [5] 中,作者通过实验证实了栅极老化与 T j 应力的依赖关系,但未拟合 Coffin-Manson 参数,因此未提出预测能力。在本文中,进行了重复的 SC 研究,以建模并提出一组 SiC MOSFET 上的预测分析栅极老化定律
多位专家已警告人工智能 (AI) 即将超越人类的能力,达到一个“奇点”,届时人工智能可能会发展到超出人类控制的程度。这是否会发生仍是一个推测问题。然而,法律奇点正在到来:不受人类指挥的非人类实体可能首次作为法律主体的新“物种”进入法律体系。这种“跨物种”法律体系的可能性为我们思考如何构建和管理人工智能提供了机会。我们认为,法律体系可能比许多人认为的更能接受人工智能代理。与其试图禁止强大的人工智能的发展,不如将人工智能包装成法律的形式,通过定义法律行动的目标、提供改善人工智能治理的研究议程、将法律嵌入人工智能代理以及培训人工智能合规代理,从而减少不良的人工智能行为。
尽管媒体对 OpenAI 发布 ChatGPT 的报道一片狂热,随后生成式 AI 产品也开始大量涌现,但 AI 已经存在于我们身边数十年。例如,谷歌每天都在使用机器学习来支持其算法,以便通过谷歌搜索引擎提供更多相关信息。另一个例子是,AI 使计算机能够通过语音控制设备(如 Amazon Echo)与人交流。微软 1 和 Alphabet 2 等公司还在医学领域使用 AI 来研究人类健康的因素以及癌症的传播方式,科学家还使用 AI 分析光信号来生成黑洞图像。政府也实施了 AI,例如维多利亚州政府使用 AI 传感器将安全指标实时纳入交通信号中,维多利亚州警方使用自动车牌识别技术来监视公众。
摘要 利用CRISPR-Cas9技术开展遗传疾病治疗已取得重大进展。本文讨论了 CRISPR-Cas9 的历史和工作原理,重点介绍了其在遗传疾病治疗中的应用。这项研究的重点包括囊性纤维化、地中海贫血和杜氏肌营养不良症等疾病。利用 CRISPR-Cas9 进行基因治疗涉及编辑特定基因以纠正致病突变,从而开辟更有效治疗的可能性。然而,该技术的使用存在各种障碍,例如可能出现脱靶效应、伦理问题和长期安全性。然而,人们正在努力提高 CRISPR-Cas9 的特异性和准确性,以便开发有效的递送方法和提高安全性成为研究的主要重点。未来,CRISPR-Cas9 可能成为一种更具针对性和个性化的基因疗法,为在分子水平上治疗遗传疾病开辟机会,并为以前难以治疗的疾病提供替代疗法。此外,该技术还有可能早期预防遗传疾病并开发更实惠的基因疗法。跨学科合作是优化 CRISPR-Cas9 潜力的关键,以确保开发出符合伦理道德且有益于未来人类健康的遗传疾病疗法。关键词:CRISPR-Cas9,遗传病,基因编辑技术,基因治疗
在本文中,我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论,计算复杂性,加性组合学,信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义,它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确(校准)预测,而多辅助性是一个严格的较弱的概念,仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关,这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理,在不同领域具有许多重要的含义,包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理,Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理,附加组合中的密集模型定理,在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中,以及零time的计算类似物。因此,多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果,我们然后问:如果我们从多校准的预测指标开始,那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本?此外,在此过程中,我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头,我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域,并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大,更一般的版本,对假元素的表征,以及密集的模型定理。
本课程概述了与人工智能 (AI) 相关的新兴法律问题、治理结构和权力机构。本课程旨在让学生成为当前和正在展开的法律辩论的知情参与者,这些辩论围绕着这一快速发展的技术,其形式多种多样,包括机器学习、预测性人工智能和生成性人工智能。本课程将探讨与人工智能相关的广泛法律和政策主题,包括知识产权、道德、刑法、侵权行为、消费者保护、信任、安全和保障、网络安全和数据隐私、国家安全和商业法,以及法律实践本身和法律学院对人工智能的使用。因此,本课程将为学生提供这些法律领域与人工智能之间相互作用的背景知识,以及为解决这些问题而制定的法律、监管和政策结构。
摘要:CRISPR/Cas 最初于 35 年前在大肠杆菌中被发现,是一种防止病毒(或其他外源)DNA 入侵基因组的防御系统,它开创了功能遗传学的新时代,并成为生命科学所有分支领域的一种多功能遗传工具。CRISPR/Cas 以简便快速的方式彻底改变了基因敲除方法,但它在基因敲入和基因修饰方面也非常有效。在海洋生物学和生态学领域,该工具在“暗”基因的功能表征和基因旁系同源物的功能分化记录中发挥了重要作用。尽管它非常强大,但仍存在一些挑战,阻碍了一些重要谱系中功能遗传学的进展。本综述探讨了 CRISPR/Cas 在海洋研究中的应用现状,并评估了迅速扩大这一强大工具的部署以解决无数基础海洋生物学和生物海洋学问题的前景。
人类视觉在很大程度上仍未得到解释。计算机视觉在这方面取得了令人瞩目的进展,但目前仍不清楚人工神经网络在行为和神经层面上与人类物体视觉的近似程度。在这里,我们研究了机器物体视觉是否模仿人类物体视觉的表征层次结构,其实验设计允许测试动物和场景的域内表征,以及反映其现实世界上下文规律的跨域表征,例如在视觉环境中经常同时出现的动物场景对。我们发现,在物体识别中训练的 DCNN 在其后期处理阶段获得的表征可以紧密捕捉人类对动物及其典型场景同时出现的概念判断。同样,DCNN 的表征层次结构与特定领域的腹颞区到领域通用的前顶区中出现的表征转换显示出惊人的相似性。尽管有这些显著的相似性,但底层的信息处理却不同。神经网络学习类似于人类的物体-场景共现高级概念表示的能力取决于图像集中存在的物体-场景共现量,从而凸显了训练历史的根本作用。此外,尽管中/高级 DCNN 层代表了 VTC 中观察到的动物和场景的类别划分,但其信息内容显示出领域特定表示丰富度的降低。总之,通过测试域内和域间选择性,同时操纵上下文规律,我们揭示了人类和人工视觉系统所采用的信息处理策略中未知的相似之处和差异。