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通过快速微粒流的紧凑型X射线源
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源，例如电子同步物，免费电子激光器，汤姆森散射设备等，这些设备证明了它们的优势。但是，它们要么是成本不稳定，不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里，我们关注的是高强度的Bremsstrahlung，该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05％的订单的低能量转换效率（包括辐射屏蔽和X射线过滤器）使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制，而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。
利用紧凑型 MoS 2 纳米层实现卓越的体积海水淡化能力
1000 mV s −1，电荷转移电阻更低，电化学活性表面积比 2H-MoS 2 电极高出近十倍。此外，1T ʹ -MoS 2 电极在 CDI 实验中表现出 65.1 mg NaCl cm −3 的出色体积脱盐容量。原位 X 射线衍射 (XRD) 表明，阳离子存储机制随着 1T ʹ -MoS 2 中间层的动态扩展而发生，以容纳 Na + 、K + 、Ca 2 + 和 Mg 2 + 等阳离子，从而提高了容量。理论分析表明，1T ʹ 相在热力学上优于 2H 相，离子水合和通道限制在增强离子吸附中也起着关键作用。总的来说，这项工作为设计具有高体积性能的紧凑型二维层状纳米层提供了一种新方法，用于 CDI 海水淡化。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
rudraksh：紧凑而轻巧的量子后键 -
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
紧凑型 28 纳米 FD-SOI CMOS 76-81 GHz 汽车频段接收器路径，具有精确的 0.2° 相位控制分辨率
雷达系统确定目标的距离、速度和到达角 (AoA)。本研究的重点是 AoA 确定的准确性。目标反射信号的方位角或 AoA 由相控阵系统中每个接收器链信号之间的相位差决定。接收器链之间的固有相移差异是造成不准确的一个原因。因此，为了准确确定 AoA，必须在接收器电路中控制相位变化。校准相位的模拟解决方案通常使用移相器，但有源移相器耗电，无源移相器有损耗且需要很大的面积 [5]。此外，在这些频率下使用移相器实现小于一度的精度非常复杂 [6]。另一种方法是使用
使用紧凑型模型基于快速机器学习的预测
热模拟在集成电路（IC）设计中至关重要，尤其是在向3D体系结构的转移时。随着晶体管密度的增加，散热成为一个重大挑战，导致热点和热梯度可以降低芯片性能，可靠性和寿命。因此，芯片设计期间的热分析是必不可少的任务[1]。传统的热分析方法，例如有限元方法（FEM），具有很高的精度。但是，这些计算方法需要3D体系结构的大量记忆，时间，设计和细粒度模拟。紧凑的热模型（CTM）提供了更有效的替代方案。虽然CTMS显着降低了计算要求，但它们依赖于数值求解器。这使CTMS计算对于具有动态工作负载或经常更改设计的应用程序上的计算昂贵。机器学习的最新进展（ML）具有热模拟的替代方法。mL模型可以直接预测温度分布，与数值求解器相比，提供了很大的加速。但是，现有的ML方法受到关键限制。这些模型需要大型数据集进行培训，依靠复杂的体系结构，例如卷积神经网络（CNN）或图形神经网络（GNN），并且常常缺乏对新平面图或不重新训练的电源分布的适应性[2]。这项工作通过设计与CTMS集成的轻量级ML框架来解决这些限制。我们的方法利用热传导方程的线性性质，使用线性回归开发一个简单的，物理知情的模型。通过将问题的物理学直接嵌入ML框架中，我们最大程度地减少了对大型
带电池的照明紧凑型紧急照明灯6109/111-0101-160-0111-31-1850-D11艺术。编号287804
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![光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]](/simg/2/2ceddb1c488675756ec473314f52e66204641c1a.webp)
光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]
随着集成光子系统的规模和复杂性的增长，光子设计自动化（PDA）工具和过程设计套件（PDK）对布局和仿真变得越来越重要。但是，固定的PDK通常无法满足自定义的不断增长的需求，迫使设计师使用FDTD，EME和BPM模拟来花费大量时间来进行几何学优化。为了应对这一挑战，我们提出了基于光学波导的单一演变以及来自固有波导的汉密尔顿人的紧凑模型，提出了一个数据驱动的本本元传播方法（DEPM）。相关参数是通过复杂的耦合模式理论提取的。一旦构造，紧凑型模型就可以在模型的有效范围内实现毫秒尺度的模拟，以与3D-FDTD达到准确性。此外，该方法可以迅速评估制造对设备和系统性能的影响，包括随机相误差和对极化敏感的组件。数据驱动的EPM因此为未来的光子设计自动化提供了有效和功能的溶液，并有望在集成光子技术方面进一步进步。
GLS紧凑采样器用户手册。 ...
2.1检查泵管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-1 2.2排放管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-3 2.3安装瓶子。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2.1检查泵管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 2.2排放管。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-3 2.3安装瓶子。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-1 2.2排放管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2.3安装瓶子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 2.4样品冷却。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-4 2.5安装电源。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-4 2.5安装电源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-4 2.6吸气线和滤网。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.1切割吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-6 2.6.2连接过滤器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-6 2.6.1切割吸气线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.2连接过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 2.6.3连接乙烯基吸力线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .2-7 2.7连接外部设备。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-6 2.6.3连接乙烯基吸力线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .2-7 2.7连接外部设备。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2-7 2.6.4连接PTFE吸气线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.2-7 2.7连接外部设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2.8定位GL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-8 2.9锁定GL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2-102-8 2.8定位GL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 2.9锁定GL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-10
找到能量系统建模的紧密而紧凑的模型
要在2050年实现气候目标，需要准确的能源系统优化（MIP）模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性，需要在时间和空间维度上进行高分辨率，以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是，这会导致大规模模型，其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得，甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此，研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记，从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳，则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束，变量和非零元素的（相对）数量。在我的演讲中，我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型，以改善大规模优化问题的计算障碍，并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论，并就我们如何更自动地进行此操作。