为了优化激光诱导的石墨烯(LIG)JANUS膜,本研究研究了膜孔结构,聚二甲基硅氧烷(PDMS)涂层序列以及银(AG)纳米颗粒对膜蒸馏(MD)性能的影响。这项研究旨在增强石墨烯的光热特性,同时使用固有的电导率进行同时照相和电热MD。在相同的照片和电热功率输入中操作,lig janus membrane用较小的毛孔(即闪亮的一面)处理膜面部的膜膜,可改善53.6%的透气性能,并降低特定能量的特定能量35.4%,而与膜相比,用较大的毛孔(i.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e)来治疗膜面孔。PDMS涂层序列的效果也取决于孔结构。对于具有较小孔结构的面部,激光照射前的涂层PDM(PDMS-BLSS)与激光照射后的涂层PDMS相比,与涂层PDMS相比,磁通量的提高高达24.5%,特异性能量降低了19.7%(PDMS-ALS)。至于孔结构较大的面部,激光照射前的涂层PDM(PDMS-BLDS)导致与辐照后涂层PDMS相比,与涂层PDMS相比,通量降低高达20.8%,比能量增加了27.1%(PDMS-ALDS)。带有Ag纳米颗粒的LIG JANUS膜导致光热特性提高,将通量提高43.1 - 65.8%,并使特定能量降低15.2 - 30.5%,同时维持相似的电热热特性。进行同时进行照相和电热量MD表明,只有Ag掺杂的Janus Lig膜产生协同作用,从而使组合加热模式的通量高于在单个加热模式下运行时获得的通量的求和。
经济增长是经济经济政策中不同生产力因素之间相互作用的函数,尤其是它可以用劳动力,生产资源(土地,资本)和技术等方面表达。 div>这项工作旨在采用一个模型来解释发展中经济体的经济增长,该模型是根据上述因素提出了这种增长的模型。然后根据资本和工作提出生产,并调整了两个模型,一种具有外在技术变化,另一种暗示了内源性的技术变化。 div>该模型是通过具有恒定替代弹性的生产函数开发的,因此它适用于发达和发展经济体,因为预计在经济体中会发展出替代经济增长的弹性。 div>研究使我们能够开发
摘要人工智能(AI)和机器学习(ML)正在彻底改变各个领域的人类活动,而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外,可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性,并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如,在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中,它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注,但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
从根本上讲,保护融资工具旨在提供可持续的资金流和/或提供投资回报率。产生现金流量和来自自然投资的回报需要某人愿意支付的价值流。这就是为什么林业和农业企业具有相关商品(例如木材和农作物)对投资者来说更为直接的途径:现金流以及提供投资回报率的能力。生态系统服务,无论是碳固换,洪水调节还是改善的空气质量都与实际成本有关。但是,为了提供投资回报率,金融工具需要使三个不同的群体保持一致:愿意为服务付费的人,从交付中受益的人以及将得到补偿的人。
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测,但是这些预测主要是为分类任务而设计的,尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此,在这项工作中,我们介绍了专家:专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值,我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异,并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的,其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此,这提供了一个基于示例的解释,并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型:成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能,同时洞悉模型的推理过程。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
在本文中,我们研究了新哥本哈根(或“认识论实用主义”)对量子力学的主要解释之间的相似之处和差异,这些解释在这里被定义为拒绝量子态的本体论性质并同时避免隐藏变量,同时保持量子形式不变。我们认为,存在一个具有共同核心的单一通用解释框架,所有这些解释都致力于这个框架,因此它们可以被视为它的不同实例,其中一些差异主要是重点和程度的问题。然而,我们也发现了更实质性的剩余差异,并对它们进行了初步分析。我们还认为,这些剩余的差异无法在量子力学本身的形式主义中得到解决,并确定了可用于打破这种解释不确定性的更普遍的哲学考虑。