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【电子电路实验】课程纲要
一、丰富的数学、物理、科学与工程知识，以及实际运用的能力。 二、设计实验、执行实验、分析数据及归纳结果的能力。 三、执行电机工程实务所需理论、方法、技术及使用相关软硬体工具之能力。 四、电机工程系统、模组、元件或制程之设计能力。 五、团队合作所需之组织、沟通及协调的能力。 六、发掘问题、分析问题及处理问题的能力。 七、掌握科技趋势，并了解科技对人类、环境、社会及全球的影响。 八、理解专业伦理及社会责任。 九、专业的外语能力及与国际社群互动的能力。
Goertek Microelectronics Inc. 歌尔微电子股份有限公司
(e) 本公告（及其所含信息）仅供参考，不构成或构成任何发行或出售要约的一部分，也不构成任何购买、认购或以其他方式收购本公司在美国（包括其领土和属地、美国任何州和哥伦比亚特区）或任何其他此类要约或出售为非法的司法管辖区的任何证券的要约的一部分。本公司认为其为“外国私人发行人”（“ FPI ”），该术语定义见 1933 年美国证券法（经修订）（“美国证券法”）第 405 条，并打算尽可能地开展业务以保持其作为 FPI 的地位。本公司证券（“证券”）未根据美国证券法或美国任何州或其他司法管辖区的任何证券监管机构登记，亦不会在该等登记下登记，且不得直接或间接地在美国境内或向美国境内发售、出售、转售、质押、转让或交付，但根据美国证券法的豁免或不受其登记要求约束的交易以及遵守美国任何相关州或其他司法管辖区的任何适用证券法的情况除外。证券未曾在美国公开发售，也不会在美国公开发售；
电子导航研究所 - 电子航法研究所
全球 ATM 运行概念是由国际民航组织制定的，旨在实现安全、可持续和环保的空中交通运行，同时适应不断增加的交通量。ENRI 公布了其长期研究愿景，并一直致力于研究，以及在全球范围内开发和传播成果，以实现全球 ATM 运行概念 (GATMOC)。长期研究愿景需要根据社会环境的变化和新开发技术的引入进行审查。因此，ENRI 定期审查其长期研究愿景，考虑与 CARATS * 和 GANP ** 等其他空中交通系统长期愿景的协调，并于 2019 年发布了最新版本。未来将实现基于轨迹的运行 (TBO)，其中飞机轨迹会提前调整和确定，飞机将在指定时间沿轨迹飞行。灵活的空中交通管理对于应对具有不同性能和用途的各种类型飞机的预期增加至关重要。新的研究愿景将未来几十年的研究课题以路线图的形式阐述，其中研究课题大致分为四个研究领域：“通过提高运行安全性和可靠性有效利用空域”、“通过空域运行效率有效利用空域”、“优化机场运营”和“改善空中交通系统的基础技术”，重点是提高研究潜力并持续长期为社会做出贡献。ENRI 将根据这一长期愿景开展研究和开发活动。
用子...
昆虫学采样和存储条件通常会优先考虑效率，实用性和形态特征的保守性，因此可能是DNA保存的次优。这种做法可能会影响下游分子应用，例如高通量基因组文库的结构，这通常需要大量的DNA输入量。在这里，我们使用了实用的TN5转座酶标记的基于基于96孔板的库制备方法，并从昆虫腿的低屈服DNA提取物中进行了优化，这些昆虫的DNA提取物是在亚最佳条件下存储的DNA保存的。将样品在野外车辆中长时间保存，然后在冰箱中的乙醇中长期存储或在室温下干燥。通过将DNA输入减少到6ng，可以处理更多具有亚最佳DNA产量的样品。我们将这种低DNA输入与市售标记酶的6倍稀释匹配，从而大大降低了库制备成本。通过直接放大后单个图书馆汇集的成本和工作量进一步抑制。我们生成了90个样本中88个中等覆盖范围（> 3倍）基因组，平均覆盖率约为10倍。与储存在乙醇中的样品相比，与储存的样品相比，DNA的DNA明显较少，但这些样品具有较高的测序统计量，其测序读数较长，内源性DNA的速率更高。此外，我们发现基于标记的库制剂的效率可以通过彻底的放大后珠子清理来提高，该珠子可以选择不针对短和大的DNA片段。通过打开使用亚最佳保存的低产量DNA提取物的机会，我们扩大了昆虫标本的整个基因组研究的范围。因此，我们期望这些结果和该协议对于昆虫学领域的一系列应用都有价值。
合成本振设计注意事项...
可调振荡器的闪烁噪声是一个特殊问题，而可调振荡器是捕获接收信号所必需的。直接数字合成 (DDS) 为这个问题提供了一个现成的解决方案，但可能会引入不需要的杂散信号产物。本文介绍了一种将这些产物降低到普遍令人满意的水平的新型专利方法，该方法确保了所提出的新型集成发射机合成器方法的可行性。为了在微波频率下从 DDS 提供合成的本地振荡器，必须使用一些额外的技术。本文介绍了一种使用阶跃恢复二极管 (SRD) 的方法。本文介绍了一项深入研究，表明
在腔体磁力学中生成光栅
摘要 我们研究了腔体磁力学系统内的磁力学诱导光栅 (MMIG) 现象，该系统包括磁振子（铁磁体中的自旋，例如钇铁石榴石）、腔微波光子和声子 (Li et al 2018 Phys. Rev. Lett. 121 203601)。通过应用外部驻波控制，我们观察到探测光束传输轮廓的变化，这表明存在 MMIG。通过数值分析，我们探索了探测场的衍射强度，研究了腔体磁振子之间相互作用、磁振子-声子相互作用、驻波场强度和相互作用长度的影响。MMIG 系统利用磁振子的独特属性以及具有长相干时间和自旋波传播等属性的集体自旋激发。这些独特的特性可在 MMIG 系统中得到利用，用于信息存储、检索和量子存储器的创新应用，提供各种阶数的衍射光栅。
遗伝子组换え技术の最新动向
Plants Australian Genetic Recombination Regulation Organization (OGTR) accepts field testing of CSIRO's genetically modified canola The Australian Genetic Technology Regulation Organization (OGTR) has issued a licensed DIR 205 to the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) to allow field testing of genetically modified (GM) canola with increased tolerance of abiotic stress.通用汽油菜石可以在新南威尔士州和南澳大利亚州的最多三个地点生长，第一年最多可容纳1.5公顷，明年最多2公顷。考试将于2025年5月至2030年12月。该现场测试的目的是评估在澳大利亚野外条件下（包括环境压力）下GM菜籽菌株的性能。在此现场测试中生长的GM菜籽无用于人类食物或牲畜饲料。 最终的风险评估和风险管理计划（RARMP）得出的结论是，这种有限和受控的释放对人们以及环境的健康与安全的风险可忽略不计。但是，施加许可条件以限制释放的大小，位置和持续时间，并限制了转基因作物及其在环境中的遗传物质的扩散和保留。 最终的RARMP可在OGTR网站的DIR 205页面上在线获得，以及RARMP的摘要，有关此决定的问答以及许可证的副本。 Wageningen的研究人员和合作伙伴开发了对TR4的第一个香蕉，Wageningen大学研究所的黑人Sigatoka研究人员与Chiquita，Keygene和Musaradix合作，开发了一种新的混合香蕉黄道，该Yellebrid Banana黄道对两种最具破坏性的疾病抗体性疾病，是Bananas：Fusarium Tropical Race 4（tr4）和黑色SIGAKA（TR4）。黄道一号的发展是在世界各地的香蕉种植的重要时期的开创性事件。 近年来，TR4和Black Sigatoka造成了重大损失，造成了价值数亿美元的损失。黄道一号对TR4具有抗药性，TR4具有损坏整个农场的霉菌，而黑色Sigatoka是一种大大降低产量的叶片疾病。这两种疾病一直是对香蕉行业的长期威胁，特别是对广泛出口的卡文犬香蕉的威胁。 研究团队将传统交配技术与最新的DNA分析技术相结合，以加速黄道一个开发过程。这使得可以更迅速有效地选择具有理想性状（例如抗病性）的新品种。黄道一号仍然是原型，目前在荷兰的温室中生长。预计将被送往菲律宾和印尼地区，在那里TR4和Black Sigatoka造成严重破坏。
磁学进展 自旋波计算路线图
磁振子学是研究自旋波的物理特性并利用其进行数据处理的科学领域。可扩展至原子尺寸、从 GHz 到 THz 频率范围的操作、非线性和非互易现象的利用、与 CMOS 的兼容性只是磁振子提供的众多优势中的一小部分。尽管磁振子学仍然主要定位于学术领域，但该领域所涵盖的科学和技术挑战范围正在得到广泛研究，许多概念验证原型已经在实验室中实现。本路线图是许多作者共同努力的成果，涵盖了多功能自旋波计算方法、它们的概念构建块以及底层物理现象。特别是，路线图讨论了使用布尔数字数据的计算操作、神经形态计算等非常规方法以及基于磁振子的量子计算的进展。本文由七个大主题部分组成的子节集合组成。每个小节由一位或一组作者准备，并简要描述当前的挑战和研究方向进一步发展的前景。
神经形态磁子学
项目详情：计算和思考都可以看作是输入数据到答案空间的复杂非线性映射。这种映射由计算机架构或大脑训练定义，使用额外数据（“经验”）完成。还有一个重要的区别——功耗。大脑可以以非常节能的方式实现这种映射。现代基于半导体的计算硬件允许人们使用机器学习算法模拟大脑，并在一系列与人工智能相关的任务中稳步前进。然而，这种成功在能源效率方面被证明是灾难性的，使机器学习本身成为主要的（且不断增长的）能源消耗者。因此，人们开始寻找新方法来增强机器学习——那些可以摆脱这种能源效率瓶颈的方法。在这个项目中，您将探索使用自旋波（磁序材料的基本激发）构建定制硬件以实现节能的非常规计算。自旋波具有极端的非线性和适度的能量耗散，同时在 GHz 频率下具有微米到纳米的波长。这为实现微型、强大且节能的计算设备提供了独特的途径。您将结合两种本质上节能的技术范式：(i) 磁振子学（使用自旋波处理信号和数据）和 (ii) 神经形态计算（使用大规模集成系统和模拟电路以类似大脑的方式解决数据驱动的问题）。超越现有范式，您将使用纳米级手性磁振子谐振器 [1] 作为人工神经网络 [2] 的构建块。通过创建磁振子版本的储存器计算机和循环神经网络来展示网络的强大功能。该项目允许应用和/或开发一系列实际相关的技能，从分析理论到数值建模和最先进的实验。1. VV Kruglyak “手性磁振子谐振器：重新发现磁振子中的基本磁手性” Appl. Phys. Lett. 119, 200502 (2021)。2. KG Fripp 等人“非线性手性磁振子谐振器：面向磁振子神经元”Appl. Phys. Lett. 122, 172403 (2023)。