XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System金刚
变形金刚：纯粹基于注意力的网络学习
自我注意事项是指神经网络自行找出序列的哪些部分，例如单词句子或图像中的一系列斑点，共同有助于解决手头的问题。例如，对于语言翻译，自我注意力的目标是找出源语言中哪些单词在一起有助于目标语言中任何单个单词的产生。另一方面，在图像识别中，自我注意力将有助于网络弄清楚哪些补丁程序共同做出了最大的贡献，可以正确预测类标签。
贾朗达尔坎特金刚军幼儿园
1. 欢迎报价，承建位于贾朗达尔坎特的 Vajra Army 幼儿园的 09 间教室（尺寸 30 英尺 x 15 英尺）的预制结构，其中包括 01 间资源室（尺寸 30 英尺 x 15 英尺）、01 间教职员室（尺寸 30 英尺 x 15 英尺）、02 间盥洗室（尺寸 08 英尺 x 15 英尺）（每间有 02 个隔间）和 08 英尺屋顶有盖阳台。报价应在 2025 年 1 月 30 日下午 3 点前以密封的信封形式寄送至贾朗达尔兵营金刚陆军小学校长处。 2. 投标前检查可于 2025 年 1 月 30 日（投标截止日期）前的任何工作日 09:00 至 13:00 之间在现场进行。任何需要澄清的问题应在投标截止日期前至少 3 天通知。 待开展的工作 3. 表面积。根据 BOQ，总表面积为 6534 平方英尺。 4. 工作范围。教室草图和布局见附录“A”。贾朗达尔兵营金刚陆军小学上述区域的工程应按照以下规范进行：-
利用纳米金刚石推进可持续工程......
本论文进行了文献综述，以评估有关纳米金刚石 (ND) 及其应用的当前知识状态，包括它们在刺激响应材料中的应用。进行理论审查后发现，虽然 ND 因其出色的性能而受到重视，但对其在可持续和智能材料中的应用研究仍然有限。这表明可能存在知识差距，科学界对该主题的研究可能还不够，以至于在理论测试条件之外的现实应用中广为人知或使用。这表明该主题在当前时间和地点值得研究。案例研究展示了 ND 在水净化、有机太阳能电池和自修复材料等应用中的变革潜力。这些案例研究强调了纳米金刚石增强耐用性、效率和环保性的能力。Carbodeon Ltd Oy 的采访见解提供了关于知识差距、未来前景和 ND 商业化的实用观点。研究结果强调需要进一步研究和合作，以充分发挥 ND 作为材料科学创新和可持续解决方案基石的潜力。
补充信息 将金刚石中的氮空位中心自旋与葡萄二聚体耦合
为了模拟 NV 自旋对 MW 场（特别是磁场分量）的响应，使用量子主方程方法推导出理论方程。在室温下，NV 自旋包含 NV − 的基态和激发自旋三重态、NV − 的两个中间态以及两个 NV 0 态。由于 1 A 1 的自旋寿命远小于 1 E 的寿命（参见正文），因此单重态实际上被假定为一个状态（1 E）。NV 0 态的包含解释了导致电荷状态切换的电离效应。在 NV 0 态下，它可以被光泵送回 NV − 的基态三重态。图 S.I.1 显示了由九个能级组成的 NV 能量图。如果忽略电离效应，在简并三重态的情况下，可以使用具有更少能级的更简单的模型。建模 ODMR 的基本状态是 NV − 的基态、中间态和激发态。但是，由于 NV 0 和 NV − 之间的跃迁速率
推出 SDS-E600 – 新型先进紧凑型微波等离子 CVD 金刚石反应器
Cornes Technologies Limited 负责 Seki Diamond Systems 的高级董事总经理 Makoto Seki 表示：“我们很荣幸能与 Element Six 合作。我们的初始原型已经证明 E6 的技术可以成功集成到我们的平台上。我们相信，此次合作将为我们的学术客户提供另一个 Seki Diamond 平台，以利用无与伦比的技术加速他们的钻石材料研发计划。”
深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
CNN，RNN和变形金刚
人类行动识别（HAR）涵盖了监视各个领域的人类活动的任务，包括但不限于医学，教育，娱乐，视觉监视，视频检索以及对异常活动的识别。在过去十年中，HAR领域通过利用卷积神经网络（CNN）和经常性的神经网络（RNN）来有效提取和理解复杂的信息，从而增强了HAR系统的整体性能，从而取得了实质性的进展。最近，计算机视觉的领域见证了视觉变压器（VIT）的启示作为有效的解决方案。超出图像分析的范围，已验证了变压器体系结构的功效，从而将其适用性扩展到了不同的视频相关任务上。值得注意的是，在这一景观中，研究界表现出对HAR的浓厚兴趣，承认其多种效用并在各个领域中广泛采用。本文旨在提出一项涵盖CNN的涵盖调查，鉴于它们在HAR领域的重要性，RNNS对VIT的发展。通过对现有文献进行彻底研究并探索新兴趋势，本研究对该领域的累积知识进行了批判性分析和综合。此外，它还研究了正在进行的开发混合方法的努力。遵循此方向，本文提出了一种新型的混合模型，该模型旨在整合CNN和VIT的固有优势。
变形金刚和皮层波：编码器，用于跨时间在上下文中拉动
摘要：诸如ChatGpt和其他大型语言模型（LLM）等变压器网络的功能引起了世界的关注。其性能基础的至关重要的计算机制依赖于将完整的输入序列（例如，句子中的所有单词）转换为一个长的“编码向量”，该序列使变压器可以在自然序列中学习长距离的时间依赖性。具体来说，应用于此编码向量的“自我注意力”通过计算输入序列中的单词对之间的关联来增强变形金刚中的时间上下文。我们建议，跨单个皮质区域或以整个脑规模的多个区域传播的神经活动波可以实施类似的编码原理。通过将最新的输入历史记录到每个时间时刻，皮层波可以使时间上下文从感觉输入的序列中提取，这是变压器中使用的计算原理。
金刚烷在药物研发中的作用
金刚烷（三环[3.3.1.1 1,7 ]癸烷；1，图 1）是分子最小的二元化合物，1933 年从原油中分离出来后首次被发现。1,2 尽管金刚烷于 1941 年首次通过化学合成，但直到 1957 年 Schleyer 报告了合成过程，金刚烷及其衍生物才开始普及。3,4 随后，该部分开始被用于药物研发计划，第一个有希望的药物突破是 1963 年发现金刚烷胺具有抗病毒活性（2，图 1）。5,6 在这份开创性报告发表后的 60 年里，金刚烷基化合物在药物化学和药物研发中得到了广泛的应用，目前有七种金刚烷基药物（3-8，图 1）用于临床。这些化合物用于治疗一系列疾病，包括病毒感染、神经退行性疾病、寻常痤疮和 2 型糖尿病。7