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脉冲 HBr/O–2 等离子体中的硅蚀刻。II. 图案转移
由 HBr/O 2 组成的等离子体通常用于硅蚀刻工艺，如栅极蚀刻工艺或浅沟槽隔离蚀刻，由于人们对此类化学反应中的硅蚀刻相当了解，因此它成为研究等离子体脉冲对气相和等离子体-表面相互作用的影响的最佳选择。目标是了解连续等离子体和脉冲等离子体之间的根本区别，以及等离子体产生的变化如何影响最终的图案转移。在论文 I 中，我们展示了等离子体脉冲对离子通量和离子能量的强大影响。1 结果显示，占空比 (dc) 而不是脉冲频率对这些参数有显著影响。在本文中，我们重点研究等离子体脉冲对 HBr/O 2 等离子体中的蚀刻机制和图案转移的影响。先前的实验已经证明脉冲等离子体中等离子体引起的损伤有所减少，2 – 4 通常通过使用扫描电子显微镜 (SEM) 成像、椭圆偏振测量和 X 射线光电子能谱 (XPS) 对侧壁钝化层 (SPL) 进行形貌分析。许多作者已经研究了 HBr/O 2 等离子体对硅和 SiO 2 的蚀刻机理。5 – 13 下面总结了 Si 和 SiO 2 蚀刻的基本机理，其中考虑了原料气中极小比例的氧气。含溴、氢和（较少量）氧的离子撞击硅表面、分解、破坏键并形成富含卤素的非晶层，也称为反应蚀刻层 (REL)，其中含有 H、Br 和一些 O 原子。非晶层的厚度和成分会根据离子能量、压力和原料气流量而变化。由于氢原子比其他粒子小得多，它们可以更深地渗透到硅层中，然后硅原子可以因碰撞而解吸，或可以融入挥发性物质，如 SiBr 4。含氢分子如 SiH 2 Br 2 的挥发性更强，13 但硅蚀刻并不
南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF），研究生 2025佛罗里达大学本科研究会议 微生物学-Tampa Pradeep Haldar -Tampa 合作伙伴关系 Rasim O. Guldiken，博士-Tampa 主要的情况说明书 USF I -CORPS团队：2016春季学期队列 数据情报科学硕士（MSDI）程序 半导体中的自旋注射，操纵和检测 机械工程技术选修课
奖学金获得者：南希·迪亚兹·塞雷德（Nancy Diaz-Elsayed）博士，助理教授，南希·迪亚兹（Nancy Diaz）博士是机械工程系南佛罗里达大学的助理教授。她领导智能和可持续的系统实验室（S3 LAB），她的研究小组应用数据驱动的方法和利用物联网技术来实现可持续系统的设计。她的项目跨越了离散和连续的流程，包括用于CNC加工的工具状况监测，生产设备的健康监测功能的表征，集成废水管理系统的可持续设计以及用于远程能源监控的数字双胞胎的开发。，她的专业成就迄今为止和支持未来的工程师的支持，她获得了几项赞誉，包括2022 SME SANDRA L. BOUCKLEY杰出的制造工程师协会（SME）的年轻制造工程师奖（SME），这是2022年的2022名杰出人物奖（GMIS）的杰出人士（GMIS），以及2021 William R. R. Jones杰出的Florsor教育基金（Feff Florsor Flordor Fund）（Fef）。
从数据到基层倡议：利用基于变压器的模型来检测社交媒体中的绿色实践
绿色实践是支持人与环境之间可持续关系的日常活动。在社交媒体中进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。 本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。 我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。 与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。 由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。 这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。
全基因组对大肠杆菌中替代性肽聚糖交联所需的基因的鉴定揭示了-lactams的意外影响多层网络中的遗传合作性暗示了亨廷顿氏病小鼠与症状同步的纹状体中的细胞存活和衰老
动机：亨廷顿氏病（HD）可以通过基因放松来发展。然而，基因放松管制对HD遗传合作的动力学的影响仍然很差。在这里，我们在HD敲入小鼠的大脑（等位基因HDH小鼠）的大脑中建立了一个多层网络模型。为了增强生物学精度和基因优先序列，我们整合了三个源网络的互补家族，所有这些都从HDH小鼠中的相同RNA-SEQ时间序列数据推断为加权 - 边缘网络，在该网络中，Edge-Edge-Edge-lates跨源网络跨源网络跨源网络和时点的路径长度变化。结果：加权边缘网络识别出富含受管化基因（临界阶段）的紧密遗传合作性的连续波，在皮质中曾经久经术，与纹状体呈现，并与纹状体相关，与细胞的存活有关（例如hipk4）与细胞增殖相互缠绕（例如scn4b）和细胞衰老（例如CDKN2A产品）响应。顶部纹状体加权边缘在HD发病机理的无脊椎动物模型中富含有缺陷行为的调节剂，从而验证了它们与体内神经元功能障碍的相关性。共同揭示了HDH小鼠大脑中遗传合作的高度动态的时间特征，其中2步逻辑突出了症状小鼠纹状体中细胞维持和延伸的重要性，提供了高度优先的靶标。联系人：Christian.neri@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。可用性和实现：加权边缘网络分析（WENA）数据和源代码，用于执行信号（SDS）的光谱分解（SDS）和Wena分析，均为使用Python编写，可在http://www.broca.inserm.inserm.inserm.fr/hd-wena/上获得。
在患有饮酒障碍的个体中短率有氧运动的神经内分泌效应：一项准实验研究
一半的慢性酒精人口通常在脱核中心进行广泛治疗后复发。这种渴望是由于下丘脑 - 垂体 - 肾上腺，下丘脑 - 垂体 - 核能和下丘脑 - 垂体 - 甲状腺甲状腺轴的释放降低所致。运动对某些神经内分泌轴有积极影响，释放了皮质营养素，皮质醇，催产素和加压素。因此，有必要研究急性饮酒型急性和焦虑的人在脱颖而出的计划中的额外好处。这项研究旨在比较催产素，皮质醇和加压素的血液水平，并将这些因素定期进行短折叠有氧运动的个体的渴望和焦虑以及在酒精降低中心中不进行任何类型运动的人的影响。
量子涡旋证实了超固体中的超流体
在这项新研究中，科学家将理论模型与尖端实验相结合，在偶极超固体中创建并观察涡旋——这一壮举被证明极具挑战性。因斯布鲁克团队此前在 2021 年取得了突破，在铒原子超冷气体中创建了第一个长寿命二维超固体，这本身就是一项艰巨的任务。
物理学家揭示平面交变磁体中量子几何引起的非线性传输
“因此，据我们所知，它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外，我们表明，由于这些材料中的自旋分裂较大，这种响应非常大。此外，交替磁体的弱自旋轨道耦合（与磁交换项相比）也出现在其非线性响应中，为这类新材料提供了一种新颖的传输特性，而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
甲基苯丙胺的自我给药会引起大鼠内侧前额叶皮层的神经元功能障碍，在性别特异性和戒断时间依赖的人体中
甲基苯丙胺（甲基苯丙胺）是全球使用的最广泛使用的非法药物之一，发挥了有效的心理刺激作用，可增强其高度上瘾的性质。慢性甲基苯丙胺的使用与严重的认知障碍有关，尤其是在执行功能，决策和工作记忆中，即使在停止使用甲基甲基苯丙胺后也持续了很长时间。这些认知统计与内侧前额叶皮层（MPFC）中谷氨酸能锥体神经元功能障碍有关，该神经元调节成瘾和认知。人类和动物研究都强调了甲基苯丙胺诱导的MPFC功能障碍，这有助于强迫行为和复发。新兴的证据还强调了甲基甲基苯丙胺障碍（MUD）的性别差异显着差异。先前的研究表明，男性和女性的甲基诱导的行为和神经元功能障碍是不同的，但是细胞和分子机制尚未完全了解。使用行为和电生理方法（全细胞弥补），这项研究确定了自我管理的METH（METH-SA）的MPFC中神经元功能障碍的某些性别差异，然后是短（2-5 d）或长期（≥30d）的短（2-5 d）或退出。我们发现，男性和雌性大鼠都以相似的模式自我施用甲基苯丙胺。然而，性别之间的MPFC神经元中产生的不良，多动症和钙失调不同。这种特异性神经元功能障碍分别与短期或长期戒断有关。通过理解不同的性别行为/神经元差异后，我们的新颖发现表明了性别作为生物学变量在甲基化和复发中的作用，并揭示了药物使用环境对MPFC神经元功能障碍的影响，在戒断过程中，在戒断过程中提供了洞察力治疗，从而提供了性别 - 适用策略。
细胞到患者的机器学习转移方法揭示了替代剪接变体中的新型基底样乳腺癌预后标记
背景：乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊，导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型，这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是，这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型，以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源，用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集，我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。
在计算连续体中，负责任，值得信赖和能源效率的AI
摘要 - 作为人工智能（AI）在我们的社会中变得更具影响力，开发，部署和评估负责任和值得信赖的AI（RTAI）模型至关重要，即，那些不仅考虑精度，而且考虑其他方面的人，例如解释性，公平性和能源效率。工作流来源数据历史上可以实现对RTAI的关键功能。出处数据推导路径通过跟踪工件和资源消耗的透明度有助于负责任的工作流程。出处数据以其可信赖性，有助于解释性，可重复性和问责制而闻名。但是，要实现RTAI面临复杂的挑战，这些挑战因用于开发和部署模型的计算连续体（Edge-Cloud-HPC）中的异质性基础而更加复杂。因此，工作流出处数据管理和RTAI之间仍然存在重大的研发差距。在本文中，我们提出了工作流源在支持RTAI并讨论相关挑战的关键作用的愿景。我们提出了RTAI和出处之间的示意图，并突出了开放研究方向。