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格恩哈特，马尔
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中，需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料（即其特性可以在制造后进行定制）是人们所迫切需要的，而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而，DLW 过程中产生的交联聚合物结构（尤其是使用商用光刻胶时）是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件，例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能，使印刷结构在特定刺激下破裂，例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中，光是首选触发器，可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构，必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应，例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的，因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导，而环消除可以在较短波长的紫外线（≤ 260 nm）照射下发生。[15] 然而，这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈，特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解，因此无法在写入过程中存活，而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止，我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告，其中书写和
妮可·尼尔森-吉恩
Nicole Nelson-Jean 是美国能源部 (DOE) 环境管理办公室 (EM) 现场运营副首席副助理部长。Nelson-Jean 的主要职责是为 15 个 EM 现场站点制定战略、政策和指导，以支持 EM 任务。她负责监督核运营、保障措施和技术开发。Nelson-Jean 还负责监督 EM 在 Justice40 倡议下的工作。在此之前，Nelson-Jean 曾担任国家核安全局 (NNSA) 萨凡纳河现场办事处经理，负责监督萨凡纳河现场的管理、质量保证、防扩散和国家安全任务。Nelson-Jean 还曾担任利弗莫尔现场办事处经理和洛斯阿拉莫斯现场办事处代理 NNSA 管理员的高级顾问。在这些职位上，她管理了与基础设施、核安全和安保、防扩散、业务和合同管理相关的各种任务。纳尔逊-让曾担任美国驻奥地利维也纳国际组织代表团大使的能源专员，负责协调和监督 NNSA 对国际原子能机构核安全的支持。她还曾担任美国驻日本大使的能源部专员，负责监督 NNSA 在亚洲和环太平洋地区的利益。在 NNSA 担任的其他职位包括全球威胁减少倡议办公室主任和材料保护、控制和会计计划办公室副主任。纳尔逊-让的职业生涯始于洛斯阿拉莫斯国家实验室的能源部门。纳尔逊-让曾荣获公共服务伙伴关系颁发的杰出总统级别奖和美国服务奖章。纳尔逊-让获得了格兰布林州立大学政治学学士学位、圣约翰学院文科硕士学位和国防大学战略安全研究硕士学位。她还完成了联邦行政学院的民主社会领导力计划。
玻恩规则的推导
我尝试推导玻恩规则，该尝试出现在 Itamar Pitowsky 的第一本纪念书中（Vaidman 2012）。我只能通过阅读 Itamar 的论文（Pitowsky 1989、2003、2006；Hemmo 和 Pitowsky 2007）来猜测他对我的推导的看法。虽然我们的结论可能不同，但我们似乎对哪些量子特征很重要达成了一致。在本文中，我概述了玻恩规则的各种推导。在关于这个主题的众多论文中，我发现了对特定方法的深入分析，在这里我试图考虑一个更广泛的背景，以阐明玻恩规则推导在量子理论中的地位。我希望这将引发更普遍的分析，最终达成共识，为量子理论的基础奠定坚实的基础。玻恩规则诞生于量子力学诞生之时。它在解释经典物理学无法解释的实验结果方面起着至关重要的作用。玻恩规则是关于量子测量结果概率的陈述。这是一种操作意义，它对应于
2恩菲尔德的良好增长
2.10恩菲尔德（Enfield）的蓬勃发展的经济是其小型企业的活力。截至2019年，恩菲尔德（Enfield）有13,275家注册业务，其中93％的人雇用了不到10人。通过具有区域意义和当地重要性的就业网站网络可以明显看出该行政区的工业实力，从而为247公顷的247公顷土地提供了22,000多名员工的工作空间。Brimsdown脱颖而出，是伦敦第二大工业庄园，是Warburtons，Amazon和Johnson Matthey等著名公司的所在地。经济的知识和创意部门正在上升，Metaswitch最近扩大了其在恩菲尔德镇的存在，Troubadour剧院在子午线中创建了一个新的电影工作室综合体。
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。