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核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
氧化锆薄膜的原子层沉积
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Cu的铜金属膜的原子层沉积（...
摘要：基于Zn的金属的激光粉末床融合（LPBF）具有产生定制的可生物降解植入物的突出优势。然而，在Zn激光熔化期间发生了大规模蒸发，因此调节激光能量输入和气体屏蔽条件以消除LPBF过程中蒸发烟雾的负面影响成为一个关键问题。在这项研究中，建立了两个数值模型，以模拟扫描激光与Zn金属之间的相互作用以及屏蔽气流与蒸发烟雾之间的相互作用。第一个模型通过将蒸发对能量，动量和质量的保护作用进行影响，预测了不同激光输入的蒸发率。以蒸发速率作为输入，第二个模型通过采取气体循环系统的效果，包括几何设计和流量速率，预测了在屏蔽气流的不同条件下蒸发烟雾的消除效果。在涉及足够激光输入和优化的屏蔽气流的情况下，在LPBF过程中，蒸发烟雾有效地从加工室中删除。此外，通过比较纯锌和钛合金的LPBF来讨论表面质量致密性的影响。已建立的数值分析不仅有助于找到基于Zn的金属LPBF的足够激光输入和优化的屏蔽气流，而且还有益于理解LPBF工艺蒸发的影响。
氧化膜上铜的原子层沉积
通过 ALD 循环次数可以实现区域选择性沉积 (ASD)。然而，对薄膜生长的横向控制，即区域选择性沉积 (ASD)，对于 ALD 来说要困难得多。尤其微电子应用需要 ASD 来满足制造要求，因为关键特征尺寸缩小到纳米级，而且通过自上而下的光刻方法进行图案化变得越来越具有挑战性。[2,3] 光刻掩模需要以纳米级精度对准，即使是最轻微的掩模错位也必然会导致边缘位置误差 (EPE)。在 ALD 中实现 ASD 的传统方法可分为三大类：1) 非生长区域钝化；2) 生长区域的活化；3) 使用固有选择性沉积化学。在类别 (1) 中，非生长区域用钝化自组装单分子层 (SAM) 或聚合物膜进行功能化。 [4,5] 通常，当前体吸附在非理想组装或部分降解的 SAM 上时，会发生选择性损失。吸附在 SAM 上的前体分子作为后续前体剂量的反应位点，从而丧失选择性。[2] 在下一个处理步骤之前，还必须完全去除钝化层。在类别 (2) 中，生长区域表面在 ASD 之前进行功能化，以实现薄膜生长。[6–7] 然后，薄膜仅沉积在功能化表面上，而其他区域保持清洁。这种方法规定了非生长和功能化生长表面上的薄膜成核的明显对比。因此，它主要限于金属 ALD 工艺，因为金属表面比其他表面更容易成核。此外，需要仔细控制剂量以维持生长选择性。由于 ASD 的活化层被 ALD 膜掩埋，因此下一个处理步骤可以直接进行。在类别 (3) 中，即固有选择性 ALD，选择性完全由前体与基底上不同材料表面之间的反应决定。在正在制造的薄膜器件结构表面上，不同的材料暴露于 ALD 前体，但薄膜仅生长在某些优选材料上，从而定义生长区域。这是真正的自下而上的处理，将整体图案化步骤减少到最低限度。由于图案自对准，因此排除了 EPE。出于这些原因，(3) 是 ASD 的一个非常有吸引力的选择，但控制表面化学以在几个 ALD 循环中保持 ASD 极具挑战性。因此 (3) 主要限于金属的 ASD。[8–9]
QDNN：具有量子层的深神经网络
量子计算机使用量子机械原理进行计算，在许多计算问题中，它们比古典计算机更强大（Shor 1994； Grover 1996）。开发了许多量子机学习算法，例如量子支持矢量机，量子主体分析和量子玻尔兹曼机器（Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018），这些算法比其经典版本更有效。近年来，DNNS（Lecun等人2015）成为机器学习中最重要，最有力的方法，该方法广泛应用于计算机视觉中（Voulodimos等人。2018），自然语言处理（Socher等人2012）和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器，它是一种仿射转换，以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示
QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
通过原子层沉积对有机卤化物钙钛矿的表面钝化：研究有效倒平面太阳能电池的机理
钙钛矿表面很少是化学计量的，通常是排便的。3个钙钛矿表面的缺陷可能会引起显着的非放射电荷重组，并使太阳能电池性能恶化。3 - 7尤其是在最新的太阳能电池中，与散装或晶界相比，钙钛矿和电荷传输层之间的界面的非放射性重组是主要的。4因此，界面缺陷的钝化对于实现高效率PSC是关键。为此，已经报道了许多钝化方法，例如，通过添加小分子，聚合物和无机化合物的层间或掺入宽频段间隙2D perovskites。8 - 11尽管对太阳能电池效率有所改善，但仍然关注这些方法的可观性。最近，宽频段氧化物的原子层沉积（ALD）（例如al 2 o 3）已成为一种有前途的钝化钙钛矿表面的有希望的策略。12 ALD是一种可伸缩的蒸气 - 相薄 - LM沉积技术，它依赖于序列的交替自限制表面反应，它以在具有原子厚度和 lm厚度控制的表面上产生高度均匀的连形薄lms而闻名。
电化学转换和存储技术的离子体 量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数 相互信息辅助自适应变分量子质量 MOBI2的计算定向发现 高级节点处理器中单个事件感应故障的多尺度系统建模 集群嵌入：点电荷和扩展离子 评估地热/太阳杂交 - 将太阳能热浇头循环整合到地热底部循环中 文献中有缺陷的材料数据分析的扩散 通过离子加热的横梁能量传递饱和 金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1 Algan ... 中泄漏电流的检测和建模 在Sandia National Laboratories的Z机器上的磁惯性融合的概述D. A. Yager-Elorriaga，1 M. R. R. Gomez，1 D. E. Ruiz，1 S. A. 氧化锆薄膜的原子层沉积 量子相干限制 直接整合应变-PT催化剂到质子... 社区和电力公司的弹性计划格局 靶向蛋白质降解：从小分子到复杂的细胞器 - Keystone专题讨论会报告
B化学与化学生物学系B化学与生物工程系，伦斯勒理工学院，Troy，Troy，纽约12180，美国
UMF 设备 – 原子层沉积系统
原子层沉积 (ALD) 是一种基于气相化学过程顺序使用的薄膜沉积技术。大多数 ALD 反应使用两种化学物质，通常称为前体。这些前体以顺序、自限的方式一次一个地与材料表面发生反应。通过反复暴露于不同的前体，薄膜会缓慢沉积。ALD 被认为是一种用于生产非常薄的保形膜的沉积方法，可以在原子级控制膜的厚度和成分。ALD 是制造半导体器件的关键工艺，也是可用于合成纳米材料的工具集的一部分。