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World File Search System高性能
高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统
一张焦点堆积的宏观照片，该照片具有多个螺旋形波导和其他测试结构的磷化磷化物光子芯片。芯片宽度仅为0.55厘米。由于磷化磷酸盐的高非线性，其高折射率及其可忽略不计的两光子吸收，使用此芯片可实现S，C和L光学通信带的极有效的光学参数扩增和频率转换。
策略使用硼氮共价键来实现高性能窄带电致发光
基于此，作者进一步构建了窄带发射，高量子效率和低效率滚动特性的天蓝色OLED。值得注意的是，基于BCZBN-3B的OLED的最大外部量子效率为42.6％，为使用二进制发射层的OLED设备设定了新的效率记录。此外，在1000 cd m -2的亮度下，该设备仍保持30.5％的效率，显示效率较小。
灵活的高性能户外蓝牙扬声器
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高性能M- Term Karatsuba类似于...
I.简介技术在日常工作和企业中都具有重要作用。它以各种方式使用，并提供各种目的。人工智能最近越来越受欢迎。人工智能（AI）模拟了人类的认知功能。更具体地说，与人类非常接近，AI聊天机器人目前正在此软件中代替人类响应。聊天机器人是一款计算机程序，充当虚拟助手和人类与机器人之间的桥梁。近年来，它的突出是由于技术的巨大进步。人工智能，机器学习和其他基本主题，例如自然语言处理和神经网络。这些聊天机器人表现出色。要与任何个人进行对话，请使用交互式查询。最近可用于改进和扩展聊天机器人行业的基于云的聊天机器人服务的数量已激增。IBM Watson，Cleverbot，Eliza Chatbot和无数其他服务就是这些服务的示例。近年来，人类机器人对话的艺术已经显着发展，这些对话代理人变得更加容易受到接受。
一种一般策略，用于设计高性能哺乳动物全细胞生物传感器
基于转录的全细胞生物传感器（WCB）是由分析物1响应启动子设计的细胞，驱动记者基因的转录。WCB可以感知并报告与人类健康相关的生物活性分子（分析）。设计对分析物敏感的3启动子需要繁琐的试验方法，通常会导致生物传感器4的性能差。在这里，我们将合成生物学与控制工程集成到5个设计，计算模型，并在6个哺乳动物细胞中实现了高性能生物传感器。与传统方法不同，我们的方法不依赖于优化独立的7个视图组件，例如启动子和转录因子。相反，它使用生物分子8电路来增强生物传感器的性能，尽管固有的组件缺陷。我们通过采用CRISPR-CAS系统来仔细地实现了八个不同的生物传感器，然后进行了数量比较的性能，并确定了一种配置，我们将其命名为11个Casense，从而克服了当前生物传感器的局限性。我们的方法是可以推广的12，并且可以适应任何感兴趣的分析物，其中有一个对分析物敏感的13启动子，使其成为多种应用程序的多功能工具。作为概念证明，我们14培养了细胞内铜的高性能生物传感器，这是因为铜15在人类健康和疾病中发挥作用，并且缺乏能够测量细胞内16铜在活细胞中的技术。19我们工作的重要性在于它在体外和体内对17种监测生物活性分子和化学物质的监测的潜力，在18个地区，例如毒理学，药物发现，疾病诊断和治疗中至关重要。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
双金属氧化物在与行业相关条件下作为高性能水氧化电催化剂
在高电流操作条件下发展高性能的氧气进化反应（OER）电催化剂对于碱性水电解的未来商业应用至关重要。在此，我们准备了一个三维（3D）双金属氧氧化物杂交杂种，该杂交杂种在Ni泡沫（NifeOOOH/NF）上生长，该杂种是通过将Ni Foam（NF）浸入Fe（NO 3）3溶液中制备的。在这种独特的3D结构中，NifeOOH/NF杂种由Crystalline Ni（OH）2和NF表面上的无定形FeOOH组成。作为双金属氧氧化电催化剂，NifeOOOH/NF混合动力表现出极好的催化活性，不仅超过了其他报道的基于NI -FE的电催化剂，而且超过了商业IR/C催化剂。原位电化学拉曼光谱学证明了参与OER过程的活性FeOOH和NiOOH相。从Fe和Ni催化位点的协同作用中，NifeOOOH/NF混合动力在80 C的10.0 mol l 1 KOH电解质下在具有挑战性的工业条件下提供了出色的OER性能，需要在1.47和1.51 V中的潜力，以达到1.47和1.51 V，以达到1.47和1.51 V，以达到超高的催化电流的100和500 mA。2021作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
AI驱动的高性能聚合物的发现...
图1：我们的电池信息工作流程。数据收集管道：我们收集有机负电极相对于不同电荷载体（正电极材料）的有机负电极的微笑（简化的分子输入线进入系统）。10，这是微笑字符串到数字格式的连接版本。b架构我们的多任务机器学习（MT-ML）预测指标。MT-ML模型经过训练，以预测不同电池组件的多种属性。使用Selector-vector代表荷载体（正电极材料），性质和有机材料类（聚合物/分子）的变化。指纹与选择矢量串联，并用作MT-ML模型的输入。灰色版本的灰色代表模型的输入，较暗版本代表输出。通过将多个MT-ML模型的输出作为输入，在Holdout数据集中培训的 C META学习者。 元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。 d最后，逆设计方法被授予。 我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。 我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。 我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。C META学习者。元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。d最后，逆设计方法被授予。我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404
