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影响银的超高功函数
有效控制金属的功函数 (WF) 并将其提高到超高值对于它们在应用界面电荷传输过程的功能设备中的应用至关重要。我们报告了银的 WF 的超高增加，从 4.26 增加到 7.42 eV，也就是说，增加了高达 ~3.1 eV。这显然是金属有史以来最高的 WF 增幅，并且得到了最近的计算研究的支持，这些研究预测有可能影响金属 WF 的增加超过 4 eV。我们通过一种新方法实现了超高增加：我们没有使用在金属表面吸附极性分子层的常用方法，而是在金属中加入了 WF 改性成分——L-半胱氨酸和 Zn(OH) 2，从而形成了 3D 结构。通过多种分析方法（XRD、SEM、EDS 映射、TGA/MS、同步加速器 X 射线吸收、非弹性中子散射、拉曼光谱）对材料进行了详细的表征，这些方法的结合表明 WF 增强机制是基于半胱氨酸和水解锌 (II) 分别直接影响金属的电荷转移能力，以及通过已知的 Zn-半胱氨酸指氧化还原陷阱效应协同两种成分的结合。一些额外的特性包括能够从纯银值及以上微调 WF；掺杂银的电导率几乎不受影响；WF 在 3 个月后保持稳定；并且它可耐热至 150 o C。能够根据银的标准值在很宽的范围内调整 WF 变化的能力必将应用于任何需要调整 WF 以设计电荷传输装置的地方。
黄银逝世及生平简介
Le 博士目前是阿肯色大学电气工程与计算机科学系 (EECS) 人工智能与计算机视觉 AICV 实验室的助理教授兼主任。此前，她曾在卡内基梅隆大学 (CMU) 担任博士后。Le 博士分别于 2018 年和 2015 年在 CMU 获得电气与计算机工程博士和硕士学位。她分别于 2009 年和 2005 年在越南获得计算机科学硕士和学士学位。Le 博士因其在机器人、机器学习、计算机视觉和医学分析方面的重大贡献而获得国际认可。她的研究解决了各种现实世界的挑战，包括可信决策、不完美数据（有限标记数据、噪声数据、有偏见的数据、看不见的数据、小物体）和边缘设备上的实时应用。她精通多种模式，擅长处理图像、视频、点云、体积数据、时间序列和遥感数据。值得注意的是，她的专业知识涵盖图像处理、场景理解、多对象跟踪、行为分析、医学图像分析、3D 重建和实时机器人感知。Le 博士的工作被认为是最先进的，她的许多研究成果已成功部署到现实世界的应用中，包括边缘设备上的尖端实现。她的研究成果包括拥有三项专利，并在各种著名会议、书籍章节和顶级期刊上共同撰写了 130 多篇论文和文章。她在 Google Scholar 上的 h 指数为 26，i10 指数为 64，截至 2024 年 5 月 19 日，引用次数为 2,829 次（8ck0k UAAAAJ）。Le 博士自 2021 年起担任 ScienceDirect 的《机器学习与应用》（MLWA）期刊的副主编，并主持了 Asilomar 和 MICAD 等会议。 Le 博士还担任 Frontier 和 MDPI 等多家期刊的客座编辑。她组织了著名会议 MICCAI 的教程和研讨会，例如 MICCAI 2018 的医学成像深度强化学习教程和 MICCAI 2019 年和 2020 年的少标签和不完美数据的医学图像学习研讨会。医学图像计算的可解释和注释高效学习：第三届国际研讨会 2020。她积极参与社交活动，尤其是 2019-2022 年 MICCAI 女性社交活动，并担任组织者。她曾担任 2021 年和 2022 年 Google NACMI AMLI 夏季训练营的首席讲师。
人口老化，银股息和经济增长
摘要虽然对人口衰老的关注越来越大，但一些研究探讨了人口衰老可能导致有助于经济增长的银色股息的可能性（ADB 2019）。虽然人口股息是指增加工资人口的增加，但银股息表明寿命增加，而工作寿命更长，这是一个老化社会的潜在增长来源。扩展了Lee和Shin（2021），以包括发展中国家，我们通过调查人口老龄化影响经济增长的渠道来研究白银股息的潜力。我们发现，较低的总要素生产率（TFP）增长是人口老龄化损害经济增长的主要机制。人口老龄化引起的劳动力短缺主要被男性，女性和老工人的劳动力参与率较高所抵消。特别是，老年人的劳动力参与率最大。1
价值基准银标准化计划
您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的解释。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：劳工部的员工福利安全管理局，电话866-444-EBSA（3272）或dol.gov/ebsa/healthreform；或者，如果您的承保范围得到了全部保险，您也可以联系犹他州保险部，消费者援助办公室，套房3110，州办公室大楼，盐湖城，犹他州84114。
阳光健康CMS标准银
福利和承保范围（SBC）文件摘要将帮助您选择健康计划。SBC向您展示了您和计划将如何分享涵盖医疗服务的费用。注意：将单独提供有关此计划成本（称为保费）的信息。这只是一个摘要。有关您的覆盖范围的更多信息，或获取完整条款的副本，请访问https://ambetter.sunshinehealth.com/2023-brochures.html，或致电1-877-687-1169（Relay Floria 1-800-955-8770）。有关通用术语的一般定义，例如允许金额，余额计费，共同保险，共付额，可扣除，提供者或其他下划线条款，请参见词汇表。您可以在https://www.healthcare.gov/sbc-glossary上查看词汇表，也可以致电1-877-687-1169（接力佛罗里达1-800-955-8770），以请求副本。
基于银金微薄片导体的丝网印刷耐腐蚀、长期稳定的可拉伸电子产品
摘要：丝网印刷等高通量生产方法可以将可拉伸电子产品从实验室带入市场。由于其良好的性价比，大多数用于丝网印刷的可拉伸导体油墨都是基于银纳米颗粒或薄片的，但银容易失去光泽和腐蚀，从而限制了此类导体的稳定性。在这里，我们报告了一种经济高效且可扩展的方法来解决这个问题，即开发基于银薄片的丝网印刷油墨，银薄片上涂有一层薄薄的金。印刷的可拉伸 AgAu 导体的电导率达到 8500 S cm − 1，在高达 250% 的应变下仍保持导电性，表现出优异的腐蚀和失去光泽稳定性，并用于演示可穿戴 LED 和 NFC 电路。所报告的方法对智能服装很有吸引力，因为这种设备在各种环境中都有望长期发挥作用。关键词：可拉伸电子产品、软电子产品、印刷电子产品、金、银薄片、腐蚀、稳定性、NFC ■ 介绍
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。