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World File Search System食谱
通过电感耦合的质量质等质子状态和食谱的目录对单晶钻石的反应离子蚀刻
在过去的十年中，单晶钻石（SCD）生长的显着技术进步导致了高质量SCD底物的商业产品，通常以尺寸的几个平方毫米的良好特定板的形式获得[1]。同时，此类板的成本已大大降低[2]，这引发了重要的研发工作，旨在利用SCD的特性[3]，热[4]和机械性能[5] [5]用于电子学中的各种应用[6]，光（光（光环）[7-10]，光学和光学技术[11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11]）[11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11] [11]。高质量的SCD板是通过化学蒸气沉积（CVD）[13，14]或高压高温（HPHT）[15]技术生长的。记录示范最近产生的SCD底物直径为10 cm [16]，但如今更典型的尺寸为1 mm – 10 mm，厚度为50μm -1 mm。基板以不同的“等级”类别提供（例如电子[6，17]，光学[18]或机械[19]）根据其杂质的程度，这表明底物性质已被遗忘，特别适合特定的应用区域。SCD的精确成型主要是使用激光切割和烧蚀技术以毫米尺度的目标维度进行的，具有几微米的精确性要求，例如切片钻石板或制造切割工具，用于转弯，敷料或铣削。微丝[41-47]和光栅[48，49]）和光子学（例如用于耦合器[50-54]和谐振器[52，55-59]）。激光处理也用于千分尺尺度的结构，例如复合折射率[20-23]，埋入的波导[24-26]和微通道[27，28]。离子束蚀刻（IBE）可以有效地平滑并抛光SCD板[29，30]，而聚焦的离子束（FIB）铣削已用于制造悬浮的结构[31-33]，砧[34，35]和固体膜片[36-38]。尽管这些图案技术对于一组特定形状和设备最有效，但基于反应性离子蚀刻（RIE）制造方法是最常用的方法，用于广泛的应用，需要亚微米精度[39，40]，例如微观典型（例如，与Rie相比
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
IW610 1x1双波段Wi-Fi 6 +蓝牙LE 5.4/802.15.4片上系统（SOC）。
i.mx提供了一个称为i.mx BSP发行版的额外层，称为meta-imx，以将新的i.mx发行版与FSL YOCTO项目社区BSP集成。Meta-IMX层旨在发布更新的和新的Yocto项目食谱和机器配置，以适用于Yocto Project中现有的Meta-Freescale和Meta-Freescale-Distro层上尚不可用的新版本。I.MX BSP发布层的内容是配方和机器配置。在许多测试用例中，其他层实现了配方或包括文件，而I.MX发行层通过附加到当前食谱或包括组件并使用补丁程序或源位置更新来提供对配方的更新。大多数I.MX发行层食谱都很小，因为它们使用社区提供的内容并更新每个新的包装版本所需的内容，而这些版本在其他层中不可用。
课程计划 All Mixed Up.docx 的副本 - Discovery Playhouse
○ 在沃尔特用水代替牛奶后停止阅读并问：“你认为用水代替牛奶会对甜点的口味产生影响吗？” ○ 在国王说沃尔特还有一次机会后停止阅读并问：“你认为沃尔特会做什么来取悦国王？” ○ 在沃尔特尝试了很多不同的事情后停止阅读并问：“当一个人一遍又一遍地尝试某件事直到做对时，这叫什么？” ○ 在沃尔特的妻子掷骰子后停止阅读并问：“为什么向别人寻求帮助会有益？” ○ 读完书后问：“你以为会是椒盐卷饼吗？” ● 老师会点名并把他们集合起来去实地考察。 ● 在去面包店的路上，老师会通过说“在博物馆时，我希望每个人都尊重彼此和博物馆。我们会作为一个团队团结在一起”来设定期望。请记住，这是我们接下来几天要上的一堂课，所以尽管我希望你们玩得开心，但我们来这里是有目的的。” ● 学生们去博物馆实地考察，并被指示在面包店玩耍。老师会要求他们看食谱书，选择自己喜欢的食谱，然后通过游戏制作这道烘焙菜肴。 ● 老师会告诉学生记下食谱的规格。 ● 老师会确保每个学生都有时间去面包店。学生们将被分成三人一组。每组将在厨房里有 15 分钟的时间来完成食谱。 ● 在学生们都有机会在厨房玩耍并制作甜点后，老师会问学生以下问题。学生们首先会和旁边的学生交谈，然后老师会叫几个学生分享他们讨论的内容。这样，所有学生都有机会思考所问的问题。
条例参考 GMFC 1019/24 奖品竞赛...
最终抽奖（截至 2025 年 5 月 25 日）1 号优惠券可用于 2 人参加包含反浪费食谱的烹饪课程。 。 “反浪费食谱烹饪课程”代金券奖品是 2 人（获胜者 + 同伴）的烹饪课程，持续约 3 小时，由一位厨师主持，他将制作反浪费主题食谱。比赛将于同一天在米兰为所有获胜者举行（因此他们将共同参加）。确切的日期将及时确定并通知给相关方，以便使用奖品——课程将于 2025 年 6 月/7 月左右的某个周六举行。奖券包括：2 人在米兰三星级酒店/同等酒店的一晚住宿，含早餐，200.00 欧元（作为获奖者及其同伴从其住所到酒店以及从酒店到课程地点的往返费用的补贴），以燃油、火车或飞机代金券支付。所有未特别提及的服务均不包含在奖品内。陪同人员也必须是成年人。奖品可以转让给获奖者指定的已达到法定年龄的人员。仅在发送您和您的同伴的数据之前才可转移奖品。反浪费食谱烹饪课程和相关停留时间将有一个固定的日期，由发起人确定，不可更改。无论出于何种原因，均不能要求更换奖品或相应的现金价值。若课程突然无法提供，活动主办方保留以同等或更高价值的其他奖品替代承诺的奖品的权利。若退出人数少于 2 人，获奖者将无权索取差额，且奖金仍视为已全额授予。
规范和自动验证计算降低
我们对计算减少的以下验证问题感兴趣：对于算法问题p和p⋆，给定的候选者减少的减少确实是从P到P⋆降低的吗？毫不奇怪，即使对于非常有限的减少类别，这个问题也无法确定。这导致了一个问题：是否有天然，表达的减少类别可以对算法进行验证问题？我们通过引入易于使用的计算减少图形规范机制（称为cookbook降低）来积极回答这个问题。我们表明，食谱减少足以覆盖许多经典的图形降低并表达足够的表达式，以使SAT保持NP完整（在线性阶的存在下）。令人惊讶的是，验证问题对于降低食谱的自然和表达子类是可决定的。