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基于分子动力学的氮化镓/石墨烯/ 金刚石界面热导研究*
设备，采用非平衡分子动力学方法来研究工作温度，界面大小，缺陷密度和缺陷类型对氮化碳/石墨烯/钻石异种结构的界面导热率的影响。此外，计算各种条件下的声子状态密度和声子参与率，以分析界面热传导机制。结果表明，界面热电导随温度升高而增加，突出了异质性固有的自我调节热量耗散能力。随着温度从100升的增加，单层石墨烯结构的界面热电导增加了2.1倍。这归因于随着温度升高的重叠因子的增加，从而增强了界面之间的声子耦合，从而导致界面导热率增加。此外，在研究中发现，增加氮化岩和石墨烯的层数会导致界面热电导量减少。当氮化壳层的数量从10增加到26时，界面的导热率降低了75％。随着层数增加而减小的重叠因子归因于接口之间的声子振动的匹配减少，从而导致较低的热传递效率。同样，当石墨烯层的数量从1增加到5时，界面热电导率降低了74％。石墨烯层的增加导致低频声子减少，从而降低了界面的导热率。此外，多层石墨烯可增强声子定位，加剧了界面导热的降低。发现引入四种类型的空缺缺陷会影响界面的导电电导。钻石碳原子缺陷导致其界面导热率增加，而镀凝剂，氮和石墨烯碳原子的缺陷导致其界面导热降低。随着缺陷浓度从0增加到10％，由于缺陷散射，钻石碳原子缺陷增加了界面热电导率，增加了40％，这增加了低频声子模式的数量，并扩大了界面热传递的通道，从而提高了界面热电导率。石墨烯中的缺陷加强了石墨烯声子定位的程度，因此导致界面导热率降低。胆汁和氮缺陷都加强了氮化炮的声子定位，阻碍了声子传输通道。此外，与氮缺陷相比，甘露缺陷会引起更严重的声子定位，因此导致界面的界面热电导率较低。这项研究提供了制造高度可靠的氮化炮设备以及广泛使用氮化壳异质结构的参考。
视觉变形金刚的解释性：全面审查和新观点
变形金刚对自然语言处理产生了重大影响，最近证明了它们在计算机视觉中的潜力。他们在基本的计算机视觉任务中显示了卷积神经网络的有希望的结果。然而，科学界并未完全掌握视觉变形金刚的内部运作，也没有做出决策的基础，这强调了解释性方法的重要性。了解这些模型如何做出决定不仅可以改善其绩效，还可以建立对AI系统的信任。本研究探讨了为视觉变压器提出的不同解释性方法，并提出了根据其动机，结构和应用方案组织它们的分类法。此外，它提供了对评估标准的全面审查，可用于比较解释结果以及解释性工具和框架。最后，本文重点介绍了可以增强视觉变形金刚的解释性的基本但未开发的方面，并建议有前途的研究方向以进行未来的投资。关键字：解释性，视觉变压器，VIT，注意力，修剪。
视觉变形金刚用于面部图像的年龄估计
3实施34 3.1模型体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.2培训和评估程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2.1损失和错误实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2.2数据增强实现。。。。。。。。。。。。。。。。。39 3.2.3训练循环。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 3.2.4注意推出实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 3.2.5 Grad-CAM实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 3.3实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3.1定量实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 3.3.2定性实验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45
补充信息具有锡空位中心的非线性量子光子学与一维金刚石波导耦合
样品制作工艺从对 < 100 > 表面取向的电子级金刚石衬底 (元素 6) 进行植入前表面处理开始。首先将样品衬底放入湿式 Piranha（H 2 SO 4 (95 %): H 2 O 2 (31 %) 比例为 3:1）无机溶液中，在 80 ◦ C 下清洗 20 分钟，然后通过电感耦合等离子体反应离子蚀刻 (ICP/RIE) Ar/Cl 2 等离子体化学配方进行表面约 5 µ m 蚀刻，以去除衬底表面残留的抛光诱导应变。再进行约 5 µ m ICP/RIE O 2 化学等离子蚀刻，以去除前面蚀刻步骤中残留的氯污染[1]。接下来，将样品在 Piranha 溶液中进行无机清洗（80 ◦ C 下 20 分钟），并注入 Sn 离子（剂量为 1e11 离子/cm 2，能量为 350 keV）。在通过真空退火（1200 ◦ C）激活 SnV 中心之前，进行三酸清洗（比例为 1:1:1，HClO 4（70%）：HNO 3（70%）：H 2 SO 4（> 99%））1.5 小时，以去除任何残留的有机污染，然后在退火步骤后进行相同的湿式无机清洗程序，以去除在金刚石基材退火步骤中形成的任何表面石墨薄膜层。为了评估 SnV 中心是否成功激活，在悬浮结构纳米制造之前对样品进行表征。波导结构的纳米加工遵循参考文献[2-6]和[1]中开发的基于晶体相关的准各向同性蚀刻底切法的工艺。图S1中显示了该方法的示意图。
使用视频视觉变形金刚的婴儿溺水预防和警报系统
一个年轻人在独自一人或瞬间分散注意力时最有可能淹死（世界卫生组织，2023年）。大多数致命的溺水事件发生在受害者独自一人或目击者但无法拯救他们时发生的。世界卫生组织（WHO）和其他医疗组织将溺水描述为呼吸障碍，或者由于淹没而无法呼吸。WHO将“溺水”定义为致命和非致命性，尽管该术语历史上仅被用来描述在海中死亡的情况。每年，有3,957名印度新生儿因溺水而丧生，一到四岁的孩子最脆弱。实际上，仅次于车祸是1至14岁儿童无意死亡的主要原因。15岁以下儿童中发生了大量的溺水死亡和非致命伤害。在2018年至2023年之间，由于15岁以下儿童溺水受伤，平均有371人溺水死亡和8,300次住院。溺水的孩子可能非常悲惨，并对家庭产生持久影响。由于可能没有足够的时间来拯救溺水的孩子，因此所有努力都应集中在预防上。
定量最弱的超级pre：通过谓词变形金刚统一正确性和不正确性超副词
我们提出了一种新型最弱的微积分，用于对非确定性和概率程序的定量超普罗代理进行推理。现有的计算允许对数量从单个初始状态终止后假定的预期值进行推理，但我们这样做是为初始状态或初始概率分布的集合。因此，我们（i）获得了高hoare逻辑的最弱的前计算，（ii）启用有关所谓的高素质的推理，包括预期值但也包括数量（例如，差异）以前的工作范围。作为副产品，我们为加权程序获得了一个新颖的最强帖子，该职位既扩展了现有的最强和最强的自由主义后的计算。我们的框架揭示了前向和向后变压器之间的新颖二元性，正确性和不正确性以及不终止和不可收拾。
金刚石分散体™ HSDG1 - PDS
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cuet_binary_hackers in Climateactivism 2024：仇恨言语事件中基于变形金刚的模型的全面评估和卓越性能
气候变化对我们环境和生活的不断升级促使气候变化行动主义激增。但是，诸如Twitter之类的社交媒体平台的滥用为仇恨激进主义，针对个人，组织或整个社区的仇恨打开了大门。此外，推文中对立场的识别也具有至关重要的意义，尤其是在理解行动主义成功的概述中。因此，为了应对检测此类仇恨推文，确定其目标并从Tweets的立场的挑战，此共享任务引入了三个子任务，每个任务都旨在提及一个提到的问题。我们在所有三个子任务中都涉及，在本文中，我们在不同的机器学习（ML），深度学习（DL），混合动力和基于变压器的模型之间进行了比较分析。我们的方法涉及对模型的适当高参数调整，并通过数据过采样来有效地处理类不平衡数据集。值得注意的是，我们的微调M-Bert在子任务A（仇恨语音检测）中获得了0.91的宏平均F 1分数，在子任务B（目标识别）中达到了0.74。另一方面，气候 - 伯特在子任务中的F 1得分为0.67。这些分数将我们定位在前沿，在各个子任务中获得第1，第6和15位。github 1中提供了任务的详细信息信息。
验证变形金刚在现实世界医疗保健中从电子健康记录中重新编写文本
摘要 - 在医疗保健记录中保护患者隐私是重中之重，并且修订是一种常用的方法，用于模糊文本中直接识别信息。基于规则的方法已被广泛使用，但是它们的精度通常较低，导致文本过度偿还，并且常常不足以适应不可遵循的人民健康信息的非标准化或非常规结构。深度学习技术已成为一种有前途的解决方案，但由于在不同部门，医院和国家 /地区的患者记录结构和语言的差异，在现实世界中实施它们引起了挑战。在这项研究中，我们介绍了基于变压器的模型Anoncat，以及如何在现实世界中将其部署在现实医疗保健中的蓝图。anoncat通过一个过程进行了培训，该过程涉及来自三家具有不同电子健康记录系统和3116个文档的英国医院的手动注释的现实文档的修订。该模型在所有三家医院中均达到了高性能，召回0.99、0.99和0.96。我们的发现证明了深度学习技术提高全球医疗保健数据中修复的效率和准确性的潜力，并强调了不仅使用这些模型的建筑工作流程的重要性，但也能够不断微调和审核这些算法的性能，以确保在现实世界中持续有效性。这种方法为通过微调和
