2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑与CHCl3分子间相互作用的理论研究，尹京花，周子彦，采用量子化学从头算理论在MP2/ 6-31G(d,p)水平上对2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑顺反异构体，trans-2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑-CHCl3(Ⅰ), cis-2,2’-二

在这项工作中，我们为边缘状态为共形自由度且中心电荷对应于陪集结构su（2）k⊕su（2 + 1维）的一大类2 + 1维非阿贝尔拓扑自旋液体提出了一种有效的低能理论。 2）k'/ su（2）k + k'。 对于k'的特定值，它为unit最小和超保形模型提供了级数。 这些空位相最近被建议从一维耦合量子线阵列中获得。 通过这样做，我们在两种不同的方法之间提供了明确的关系：量子线和Chern-Simons体积理论。 首先，我们在相互作用的量子线与相应的边缘保形场理论之间建立了直接联系，事实证明这是根据手性测量的WZW模型给出的。 依靠体积-边缘对应关系，我们能够构建潜在的非阿贝尔的Chern-Simons有效场论。

1，10-邻菲罗啉及其衍生物的合成与理论计算，吴一宁，吴学鹏，1，10-邻菲罗啉类一种常见的刚性共轭化合物，具有良好的溶解性及较低π反键轨道能量，极易发生MLCT电子跃迁，是一类光学活性配体，�

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介绍了目前众多的滤波器理论并介绍了其设计方法。

导热系数对于分析岩石导热特性、热传导规律研究具有重要现实意义,也是冻结法施工穿越围岩重要热物理参数。导热系数与岩石内部矿物成分、微观结构等密切相关,但关于该领域研究较少,具体微观结构对导热系数影响效应研究不系统。基于此,以新庄煤矿白垩系地层富水砂岩为研究对象,现场采集具有代表性的中粒砂岩、粗粒砂岩进行室内试验。首先,对两种砂岩展开常温饱水导热系数测试,获得各自对应的导热系数范围值;而后,分别展开X光衍射、扫描电镜(SEM)等微观测试试验,获得两种砂岩各自对应内在矿物组分及结构,并对内在矿物成分的导热特性进行了系统分析;最后,结合晶格振动理论,分析了砂岩导热系数与微观结构的关系;研究结果表明:饱水白垩系砂岩的热导率大小主要是取决于岩石骨架和间隙液体的热导率。由于白垩系砂岩的孔隙度低,白垩系砂岩的岩石骨架的导热率大小取决于岩石的矿物成分。

露天矿道路结构层厚度对其实际使用效果及筑路投资影响较大,以层状体系弹性理论为基础、路面表面容许回弹弯沉为标准,对我矿运煤干线道路结构层厚度进行计算,以确定适合的路面参数。

水力跃变是在开放的水力通道上产生的局部现象。 但是，在现象的湍流区域不可能进行数学证明，尤其是在发生跳变和测量其长度的区域，因此必须在实验室中通过直接测量并通过经验方程获得数据。 这项工作在一系列测试中给出了产生的水力跃迁的结果及其长度的度量，在这些测试中，我们在具有恒定闸门开度“ a”和斜率S = 0.0035的可移动明渠液压系统中输入不同的流量，在恰帕斯州自治大学的工程系研究中心工作。 我们还介绍了产生水力跃变的实验方法，长度的量度以及与七个经验方程式的比较，包括H-Canales中使用的Sieñchi方程，H-Canales是拉丁美洲最常用的水力通道设计软件。 结果表明，与所提出的方程相比，所提出方程的L的演算的均方误差（MSE）为0.1337，偏差为-0.0049，模型效率（ME）为0.9991，确定系数（R2）为0.9993。实验模型。 同时，将用Sieñchi方程计算的L与实验模型进行比较，得出MSE为0.1741，偏差为-0.0437，ME为0.9984，R2为0.9997。 在本文介绍的条件下，强烈建议使用两个方程来估计矩形信道中的L，因此，如果y，则可以应用所提出的方

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。