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单元I对半导体的简介，固体中的能带，有效质量的概念，状态的密度，费米水平。pn连接，二极管方程和二极管等效电路，二极管中的故障，齐纳二极管，隧道二极管，金属半导体连接 - 欧米克和肖特基触点，JFET的特征和同等电路，MOSFET，MOSFET。低维半导体设备 - 量子井，量子线，量子点。高电子迁移式晶体管（HEMT），太阳能电池 - I-V特征，填充因子和效率，LED，LCD和柔性显示器。未来设备的新兴材料：石墨烯，碳纳米管（CNT），ZnO，SIC等。单元-II IC制造 - 晶体生长，外延，氧化，光刻，掺杂，蚀刻，隔离方法，隔离方法，金属化，粘合，薄膜沉积和表征技术：XRD，TEM，SEM，EDX，EDX，薄膜，薄膜和无源设备，MOS技术和Mos设备和莫斯设备和莫斯式的NMOS和CMOS和CMOS和CMOS的缩放，NMOS和CMOS和CMOS的缩放，NMOS和CMOS和CMOS和CMOS的缩放，NMOS和CMOS和CMOS，NMOS和CMOS，NMOS和CMOS，NMOS和CMOS，NMOS和CMOS缩放，CMOS和CMOS，NMOS和CMOS缩放，CMOS和CMOS和CMOS的缩放电压，NMOS和CMOS逆变器，电荷耦合设备（CCD） - 结构，电荷存储和传输，VLSI设计的基础，贴纸图，布局设计规则。单元III叠加，Thevenin，Norton和最大功率传递定理，网络元素，网络图，节点和网格分析。拉普拉斯变换，傅立叶变换和Z变换。时间和频域响应，被动过滤器，两个端口网络参数：Z，Y，ABCD和H参数，传输函数，信号表示，状态可变的电路分析方法，AC电路分析，瞬态分析，零和极点，Bode图。
零信任体系结构
零信任体系结构（ZTA）是指通过基于网络位置消除信任的想法，从而在传统安全范式中提供基本变化。ZTA提供了一种新的思维方式，该思维方式要求对每个用户和设备进行连续验证和严格的身份验证。授权侧重于用户或设备，无论位置如何，无论是在特定网络参数内部还是外部。由于智能电网和分散系统的出现，能源部门在很大程度上依赖ZTA。因此，使用ZTA是必要的，因为影响运营的互连性和关键基础架构。智能网格的这些特征还表示由于潜在的网络威胁，它们的脆弱性。使用智能网格可以实时监控和管理能源的生产和消费。通过智能电网，实施了强大的安全措施，以保护网络威胁并维持正常的操作。能源公司必须依靠ZTA来增强其安全措施，并促进对异常和潜在风险的实时检测。ZTA的特征之一是微分段，它阻止了从一个细分市场到另一个细分市场的不可控制的风险传播。此外，ZTA依靠其最小特权功能来最大程度地减少对信息的不必要访问并促进执行功能，从而减轻未经授权访问的风险。实施ZTA的好处包括法规合规性，促进主动的安全文化以及增强关键基础设施的弹性。103-104）。关键字：零信任体系结构（ZTA），网络安全，能源部门，智能电网，分散的能源系统。简介访问和控制机密信息和数据已成为大多数能源公司的无处不在责任（Hussain，Pal，Jadidi，Foo和Kanhere，2024年，第30页）。这些公司依靠ZTA来实现解决网络安全的变革性方法。与传统的安全模型（如虚拟专用网络（VPN））不同，ZTA认为危害可能发生在网络系统参数内部和外部。因此，ZTA促进了对网络系统进行持续验证和严格身份验证的需求，以最大程度地减少损害。一些公司正在将ZTA与分层的防御和全球标准合并，以在能源领域创造有弹性的数字未来（Muhammad，Munir，Munir，＆Zafar，2017年，2017年，pp。通过ZTA，能源公司必须了解验证的重要性，而不是完全信任其网络系统。无论网络位置如何，用户，设备或应用程序都可能发生威胁。在能源领域实施智能电网已导致需要实施ZTA。ZTA的实施强调了物联网时代网络安全卫生的本质（IoT）（Mughal，2019年，第2页）。
用于自动发现的科学机器学习......
科学机器学习是指将机器学习与传统科学方法相结合，近年来已成为一种强大的工具。本论文建立了创新的机器学习方法，结合了物理学、数值分析和计算机科学的知识，用于自动发现量子控制方案和相图。从概念上讲，给定量子系统的（时间相关）汉密尔顿量或林德布拉量，很容易确定其在固定初始状态下的时间演化。根据物理环境，我们将用普通或随机微分方程来描述动力学。控制量子系统的（随机）动力学需要解决逆问题，这在量子计量和信息处理等领域是不可或缺的。然而，通过从头开始推导高性能控制方案来解决控制问题通常很困难。特别是，最好开发能够对系统波动作出反应的反馈控制器，使其成为非常强大的控制系统。到目前为止，还没有通用的现成方法来设计有效的控制策略，因为现有的基于黑盒强化学习的方法很难优化。在这篇论文的第一部分，我们提出了一种基于可微分编程范式的自动控制方案设计，这使我们能够利用有关物理系统结构的先验知识。具体来说，我们采用一种神经网络形式的控制器，该控制器根据当前量子态或观察到的测量记录选择在每个时间步中要应用的控制驱动。神经网络参数在一系列时期内根据通过 (伴随) 灵敏度方法计算的梯度信息进行优化。我们在各种场景中展示了我们的方法，例如进行同相检测的量子比特的状态准备和稳定。同相检测信号仅包含有关系统实际状态的最小信息，被不可避免的光子数波动所掩盖。在第二部分中，我们开发了两种数据驱动的方法来自动识别物理系统中的相边界。第一种方法基于训练预测模型（例如神经网络），以根据物理系统的状态推断其参数。推断出的参数与正确的底层参数之间的偏差最容易受到影响，并且在相边界附近指向相反的方向。因此，模型预测的矢量场发散中的峰值揭示了相变。这种基于预测的方法适用于任意参数维度的相图，而无需有关相的先验信息。我们将该方法应用于二维 Ising 模型、Wegner 的 Ising 规范理论、广义环面代码、Falicov-Kimball 模型和耗散的 Kuramoto-Hopf 模型。作为第二种方法，我们引入了一种基于（适当）输入特征选择的物理驱动、计算上有利且可解释的方法。该方法依赖于平均输入特征之间的差异作为相变的指标，而不使用预测模型。至关重要的是，这种基于均值的方法可以直接洞察揭示的相图，而无需事先标记或了解其相。作为一个例子，我们考虑物理上丰富的