软机器人是为了解决传统机器人在处理人和精密生物物品时的局限性而创建的。[1-4] 软气动执行器(SPA)的工作原理是将调节的正压或负压注入柔性结构内的密封腔中。这些执行器可以弯曲、扭曲、伸展或收缩。[5] 执行器对施加压力的反应取决于腔体的材料和形状。执行器的几何形状或多材料分布可以在更广泛的意义上得到改进。软执行器和机器人的自主设计可能受益于优化壁厚和改变腔体结构。由于软机器人固有的柔顺性,软执行器可以产生相对被动的变形,并根据被处理的物体的形状进行修改。[6] 因此,腔体对弯曲和驱动的影响对于增强软执行器的能力至关重要。此外,有限元法 (FEM) 还可用于改进软机器人,预测其运动,并消除制造后出现的问题。[7] 人们已经采用了各种各样的新开发来提高软机器人的效率,并且已经使用了许多新设计来实现软机器人执行器的多功能性和增强的适应性。[8 – 13]
可控硅整流器 (SCR) 因其对 ESD 应力的高稳定性而成为最具吸引力的 ESD 防护元件 [1]。然而,传统 SCR 器件具有较高的触发电压 (Vt1) 和较低的维持电压 (Vh) [2,3]。因此,它无法在大多数电路中提供有效的 ESD 防护。为了解决这些问题,许多基于局部的改进 ESD 防护方案被提出,例如改进型横向 SCR (MLSCR)、低触发 SCR (LVTSCR) 和二极管串触发 SCR (DTSCR) [4,5]。其中,DTSCR 能够实现非常低且灵活的触发电压,近年来许多基于 DTSCR 的改进结构被提出。例如,Chen、Du 等人提出了一种称为 LTC-DTSCR 的新型 DTSCR [6]。 LTC-DTSCR通过抑制DTSCR寄生SCR的触发,进一步降低了触发电压。但DTSCR结构相对较高的过冲电压和较慢的导通速度限制了其在充电器件模型(CDM)保护中的应用[7]。此外,DTSCR不适用于2.5 V及以上电路的ESD防护,因为触发二极管数量的增加会因达林顿效应而导致较大的漏电和闩锁风险。LVTSCR与传统SCR存在同样的问题:触发电压过高,难以调整以适应先进CMOS工艺的ESD设计窗口。目前,[8,9]中已提出了几种改进的LVTSCR结构,但它们均侧重于提高保持电压,这些器件的触发电压仍然较高(~8 V)。此外,还有许多新型SCR结构被提出。 Lin 等通过在 SCR 中引入两个栅极,实现了低触发电压、低漏电、低寄生电容的新型 SCR 器件 [10],但需要外部 RC 电路辅助触发,会造成巨大的额外面积消耗。P. Galy 等将 SCR 嵌入 BIMOS 中 [11],实现了超紧凑布局、低触发电压、低导通电阻,但其保持电压较低,如果施加的电压域较高,会增加闩锁风险。
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此,我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法,其中涉及碘转位(方案 1D)。值得注意的是,我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应(表 1)。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂(如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 )的反应。在碳酸钠存在下,在异丙醇中,在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ,产率为 50%(表 1,条目 5),而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环,产率为 60%(表 1,条目 3)。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率,未检测到副产物或聚合反应。然而,在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解,这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是,重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
随脉冲数增加而呈现增加趋势,并表现出显著的光感应行为,随着光功率从0 mW增加到8 mW而稳步增强。这种依赖于功率的电导控制表明了对突触权重的光学可调性,预示着未来视觉神经应用的潜力。图4i展示了通过调制光功率对开关时间(施加单脉冲时设备电流稳定的时间)的有效控制。对于读取电压为1 V、幅度为5 V、脉冲宽度和间隔均为3 s的脉冲,在532 nm激发下,开关时间从约1.8 s减少到0.6 s。这暗示了光调制忆阻器在神经形态应用上的高级灵敏度。
我们创建了一套资源,用于基于健康脑网络 (HBN) 研究的公开扩散 MRI (dMRI) 数据开展研究。首先,我们将 HBN dMRI 数据 (N = 2747) 整理到脑成像数据结构中,并根据最佳实践对其进行预处理,包括去噪和校正运动效应、与磁化率相关的失真和涡流。预处理后可供分析的数据已公开。数据质量在 dMRI 分析中起着关键作用。为了优化 QC 并将其扩展到这个大型数据集,我们通过专家评分的小型数据子集和社区科学家评分的大型数据集的组合来训练神经网络。该网络在保留集 (ROC-AUC = 0.947) 上执行的 QC 与专家的 QC 高度一致。对神经网络的进一步分析表明,它依赖于与 QC 相关的图像特征。总而言之,这项工作既为推动大脑连接和儿童心理健康的跨诊断研究提供了资源,也为大型数据集的自动化质量控制建立了新的范式。
细菌感染是威胁公众健康的最严重问题之一,传统抗生素治疗虽然有效,但由于抗生素的广泛和过度使用,耐药细菌1,2已成为严重的全球健康问题。特别是金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和肠杆菌等常见微生物可引起难治性院内感染,导致抗生素耐药性水平高。当体内发生细菌感染时,宿主的免疫系统被激活以消灭入侵的细菌,但不受控制的过度炎症反应可能导致脓毒症、多器官衰竭甚至死亡。3因此,迫切需要开发新的创新技术来对抗细菌感染。4
为提高微电网灵活资源利用率,满足不同场景下微电网的储能需求,提出一种基于双层优化的微电网集中式共享储能容量优化配置模型。首先,分析弹性微电网中共享储能与可控负荷的响应特性,设计满足多场景调节需求的集中式共享储能运行模式。然后,以集中式共享储能净收益最大为上层,以微电网内负荷支付成本最小为下层,构建双层优化配置模型。进一步采用多目标鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解。结果表明:通过协调微电网内可转移负荷与可削减负荷,提高共享储能利用率,共享储能可以共同满足多场景调节需求。
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假设如果被证明确实不可能使一个人工智能变得安全,那么就不需要分析更复杂的多 ASI 世界的情况了。超级智能的潜在控制方法被分为两大类,即基于能力控制和动机控制的方法 [59]。能力控制方法试图通过将 ASI 系统置于受限环境中 [38, 60–62]、添加关闭机制 [63, 64] 或绊线 [38] 来限制 ASI 系统能够造成的任何伤害。动机控制方法试图将 ASI 设计为即使在没有能力控制器的情况下也不会造成伤害。人们普遍认为,能力控制方法充其量只是临时的安全措施,并不是 ASI 控制问题的长期解决方案 [59]。也可能需要在设计/实施阶段添加动机控制,而不是在部署之后。
静电放电 (ESD) 引起的损坏是集成电路的主要失效之一。在当今集成电路所采用的 7nm FinFET 工艺中,由于 FinFET 栅极氧化层的厚度减小以及高 k 电介质的可靠性较低,在静电放电 (ESD) 冲击下极其脆弱[1-3],并且遭遇非致命的 ESD 冲击后,ESD 保护性能会逐渐下降[4,5]。一些 ESD 建模和仿真技术已被用于 FinFET 工艺,以帮助分析 ESD 冲击下的 ESD 保护特性[6-9]。ESD 保护二极管被认为是一种很有前途的 ESD 保护器件[6-8]。具有高鲁棒性的二极管串硅控整流器 (DSSCR) 也被认为是以前技术节点的 ESD 保护装置 [ 10 – 15 ],但由于其高漏电和闩锁的较大回弹,它不再适用于 7 nm 技术。FinFET 工艺的 ESD 设计仍然是一个巨大的挑战。目前还没有一种具有足够低触发电压 (Vt) 和高故障电流 (It2) 的高鲁棒性 ESD 保护装置。在本文中,我们提出了一种基于 7 nm FinFET 工艺的新型硅控整流器嵌入式二极管 (SCR-D)。制造并分析了具有不同关键设计的这种保护的特性。