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北京昂瑞微电子技术股份有限公司近日公布一项名为“多赫蒂射频功率放大器”的专利（申请公布号：CN119135091A，申请公布日：2024年12月13日）。该专利设计了一种适用于移动终端的多赫蒂射频功率放大器。其核心结构包括：输入正交耦合器，将输入信号转换为两路正交射频信号；两个输入巴伦，分别将这两路信号转换为差分信号，并分别送入主路和辅路放大电路；主路和辅路放大电路分别对差分信号进行放大；四分之一波长变换器对主路放大信号进行相位补偿；最后，主路和辅路放大电路的差分输出信号经组合后，送入输出巴伦模块（包
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2024年诺贝尔物理学奖和化学奖双双授予AI领域，凸显了AIforScience(AI4S)的蓬勃发展，并预示着科学研究范式的变革。信息工程学院田永鸿、陈杰团队长期致力于AI4S研究，其成果曾入围2022年度戈登贝尔特别奖，并荣获多项国家级和省级奖项。近日，该团队在《自然·机器智能》发表最新研究成果，再次证明AI在自然科学研究中的巨大潜力。论文发表界面截图研究突破：该研究针对病毒进化预测这一难题，提出了一种名为E2VD的进化驱动力预测框架。其亮点在于：定制化蛋白质语言模型：团
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人工智能赋能超材料：开启电磁调控新纪元超材料凭借其精巧的人工亚波长结构，突破了自然材料的局限，实现了负折射、隐身等令人惊叹的特性。然而，传统超材料在动态环境下的应用却面临挑战：其固有的静态特性难以适应环境变化。这一瓶颈在自动驾驶和智能通信等实时应用场景中尤为突出。浙江大学研究人员近期发表在《NatureCommunications》上的综述文章，为解决这一难题提供了新的思路。文章系统地阐述了人工智能与超材料的相互作用，并深入探讨了“智能超材料（AIforMetamaterials）”和“超
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现代Web开发中，应用常常包含结构、导航和样式各异的不同部分。例如，可能需要一个与主页截然不同的服务页面。本文是五篇系列文章中的第一篇，将指导您如何为子域创建模块化的React布局，从基本结构和组件拆解开始。为何需要独立布局？许多Web应用，特别是单页应用（SPA），其不同部分满足不同的用户需求。主页通常包含全局导航栏和页脚，适用于整个站点。但如果需要独立布局，则必须采用独立的布局来处理不同的身份。独立布局的关键优势：品牌和设计一致性:服务页面可能需要一种专业或企业风格，有别于主站点。性能
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本文将指导您如何在Linux系统上部署Go应用程序。整个过程包含以下几个关键步骤：Go安装包的获取与安装:首先，从Go官方网站下载与您的Linux系统架构匹配的Go安装包（例如，go1.18.linux-amd64.tar.gz）。然后，使用以下命令下载并解压到/usr/local目录：wgethttps://golang.org/dl/go1.18.linux-amd64.tar.gzsudotar-C/usr/local-xzfgo1.18.linux-amd64.t
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我设计了一个交互式网页，帮助用户探索不同的爱情语言。页面背景中动画跳动的心形图案和带有悬停效果的按钮，提升了用户体验。GitHub代码库：项目源代码可在以下地址查看：https://github.com/jjemina/feb.git开发历程：我很享受这个落地页的开发过程，特别是学习CSS动画。其中最大的挑战是实现动态的心形洒落动画，最终我结合JavaScript和CSSKeyframes完成了这个效果。另一个收获是学习并应用了悬停效果，使页面更具互动性。
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在Linux系统中，利用dumpcap实现远程抓包，需遵循以下步骤：网络连通性验证:确保能访问目标主机，且目标主机的防火墙允许相关端口通信。dumpcap安装:如未安装，使用包管理器安装。例如，Debian系统：sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstalltcpdump；RedHat系统：sudoyuminstalltcpdump。dumpcap配置:可能需要配置dumpcap以捕获远程主机数据包，这通常涉
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Vue3实现类似图片自动切换效果为了实现类似图片自动切换效果，我们可以在Vue3模板中设置两个具有"animation"类�...
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随着我们即将迈入2025年，游戏体验正在迅速发展，强化学习(RL)成为更智能、更具适应性的游戏AI背后的关键驱动力。强化学习使角色和不可玩角色(NPC)能够调整自己的行为，使游戏体验对玩家来说更具挑战性和身临其境。但强化学习到底是什么？它如何重塑游戏开发？在深入研究其应用程序之前，了解有关强化学习及其基础知识的更多信息。什么是游戏中的强化学习？在强化学习中，人工智能代理通过与其环境交互来学习做出决策。代理以奖励或惩罚的形式接收反馈，这有助于它随着时间的推移学习和适应。这种类型的AI允许NPC动态执行任务并
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psycopg2执行大数据量SQL卡死的原因及其解决方法在使用psycopg2处理大数据量SQL时，经常会遇到执行execute(sql)后程�...
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安卓开发：理解空指针异常在安卓开发中，我们经常会遇到由空指针引发的运行时异常。要解决这些错误，首先...
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关于应用上下文getBean方法获取不到属性的疑惑在Spring中，使用applicationContext.getBean()方法可以获取一个类的实例�...
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Mybatis动态sql导致BadSql问题使用Mybatis的动态sql条件判断时，需要使用...
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MySQLkey_len计算方法MariaDB8.0引入了OptimizerTrace性能分析工具，可以通过它查看MySQL的执行计划。在使用...
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AndrejKarpathy，OpenAI创始成员及特斯拉前AI高级总监，近日对大型语言模型（LLM）的“智能”程度提出了质疑，引发业内热议。他认为，人们对LLM回答问题的解读过于理想化，将其视为对互联网平均数据标注员的“询问”更为贴切。Karpathy指出，LLM主要通过模仿人工标注数据进行训练。当用户提问（例如，“阿姆斯特丹十大景点”）时，模型实际上是在复现数据标注员曾通过搜索引擎等工具整理出的答案。如果问题不在训练数据集中，模型则会基于预训练阶段（互联网文档语言建模）的知识进行推测。针对强化学习与人
