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使用2D聚焦光栅耦合器进行可伸缩离子量子计算的集成梁转向
使用2D聚焦光栅耦合器进行集成梁转向，用于可伸缩的离子量子计算Mizuki Shirao 1，Daniel Klawson 1，Sara Mouradian 2和Ming C. Wu 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 98195，美国电子邮件：shirao.mizuki@db.mitsubishielectric.co.jp * *作者当前的隶属关系是Mitsubishi Electric Corporation信息技术研发中心。摘要：提出了可扩展的梁转向装置，以控制离子陷阱量子计算机。波导阵列和二维聚焦耦合器的组合用于在自由空间中在729 nm波长下生成8×n光束斑点。关键字：量子计算，离子陷阱，集成的光子学
可伸展的氧化还原活性半导体聚合物，用于高...
有机电化学晶体管（OECTS）代表了一个新兴的设备平台，用于下一代生物电子学，这是由于对生物信号的独特增强和敏感性。用于实现无缝的组织 - 电源界面，以获得准确的信号获取，皮肤样柔软性和可伸缩性是必不可少的要求，但尚未将其赋予高性能OECT，这在很大程度上由于缺乏可拉伸的可拉伸性氧化还原活性半导体聚合物。Here, a stretchable semiconductor is reported for OECT devices, namely poly(2-(3,3 ′ -bis(2-(2-(2-methoxyethoxy) ethoxy)ethoxy)-[2,2 ′ -bithiophen]-5)yl thiophene) (p(g2T-T)), which gives exceptional stretchability over 200% strain and 5000 repeated stretching cycles, together with OECT的性能与最先进的表现。通过系统的特征和不同聚体的比较验证，该聚合物的关键设计特征是使高可伸缩性和高OECT性能结合的非线性骨架结构，中等的侧链密度和足够高的分子量。使用这种高度可拉伸的聚合物半导体，具有高归一化的跨导率（≈223s cm-1）和双轴可拉伸性高达100％应变，以高归一化的跨导率（≈223s cm-1）制造。此外，还展示了皮肤心电图（ECG）记录，它结合了内置放大和前所未有的皮肤的可比性。
可伸缩2D纳米电子的结晶绝缘子-IUE
在半个多世纪的时间里，微电子学是由摩尔定律驱动的，摩尔的定律预测每18个月的整合密度将增加一倍，从而指数增长，这对于经济和绩效原因非常有益。根据IRDS [1]的规模，尽管摩尔法律已经结束，但在未来十年中，尽管摩尔的法律已经结束。然而，必须克服许多挑战，其中许多与材料缩放达到原子维度的事实有关，尤其是在垂直区域中。例如，硅的迁移率开始恶化在5 nm以下[2]，这对于其他3D材料可以预期。因此，IRDS将分层的2D半导体列为2028年以后超级FET和内存设备的有前途的选择。符合这些要求，有几个组报告了石墨烯[3]，硅[4]，黑磷[5]和过渡金属二北卡尔科氏菌[6,7]表现出极好的晶体管特征。研究工作主要集中在寻找具有最高迁移率和体面的带镜头的最佳渠道材料上。此外，已经进行了MOS 2 FET的电路集成尝试[8]。然而，2D FET还需要合适的绝缘体来将控制门与通道分开，该通道应该是可扩展的，并且理想地与2D半导体一起搭配，就像SIO 2一样，与Sio 2一起使用。缺乏这些绝缘子使得完全利用2D电子设备的预先定价性能潜力是复杂的，尽管
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
JSP使用Intel Xeon可伸缩处理器促进高科技制造模拟
CAE是JSP业务成功的重要组成部分。在密歇根州麦迪逊高地的JSP北美总部的一支小型团队，使用ANSYS LS-DYNA软件进行了所有公司的CAE工作，以进行各种静态和动态分析。这些CAE研究用于开发最终产品以及用于制造产品的工具（或模具）的优化。作为其客户支持承诺的一部分，该集团还为每个客户提供了CAE材料模型。“客户可以将这种模型纳入自己的设计和工程工作中，” JSP的首席产品开发工程师Nurul Huda说。“例如，汽车客户可以预测其保险杠设计将如何以各种速度处理碰撞的影响。”
可伸缩的微观胶网，用于可变形和可拉伸金属膜
可以通过刚性纸来创建可弹性变形的材料，通过对可以局部弯曲和弯曲的适当网格进行图案。我们演示了如何使用三光束干扰光刻在大面积上制造微观模式。我们产生的网格在任何刚性材料膜中都会引起较大且可靠的弹性。微涂层微观会产生可拉伸的导电膜。当样本可逆地拉伸至30％并且没有引入重大缺陷时，电导率变化可以忽略不计，而与迅速撕裂的连续纸相比。缩放分析表明，我们的方法适合于进一步的微型化和大规模制造可拉伸功能膜。因此，它为电子，光子和传感应用中的可拉伸互连以及各种其他可变形结构打开了路线。