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World File Search System莫特
阿特莫斯能源公司
规章制度表 7. 客户向公司提出的投诉 70 8. 账单调整 70 至 72 9. 客户要求终止服务 72 10. 部分付款和预算付款计划 73 11. 公司拒绝或终止服务 74 至 76 12. 冬季困难重新连接 77 13. 请求测试 78 14. 进入物业 78 15. 服务线路 78 16. 合同转让 79 17. 合同续签 79 18. 关闭和恢复燃气服务 79 19. 输电干线服务客户的特殊规则 79 至 80 20. 业主同意 80 21. 客户的设备和安装 81 22. 公司的设备和安装 81 23. 公司财产的保护 82 24. 客户责任 82 25. 燃气泄漏或不安全情况通知 82 26. 特殊规定 – 大用量客户 82 27. 专属服务 83 28. 燃气交付点 83 29. 配气干线延伸 83 至 84 30. 服务线路延伸 84 31. 市政特许经营费 85 32. 连续或统一服务 85 33. 计量基数 86 34. 服务性质 86 35. 限量令 86 至 88 36. OFO 命令 88A 至 88B (N) 37. 一般规则 89 (T)
基于莫特绝缘体的新型电子产品
经过半个世纪的微型化，微电子技术面临着两大问题，即缩小尺寸极限和能耗。为了克服这些挑战，新策略的探索包括寻找新材料、新物理和新架构。在此背景下，量子材料引起了广泛关注。特别是，作为一类广泛的量子材料的莫特绝缘体，根据传统的能带理论预计是金属的，但由于现场电子-电子排斥而具有绝缘性。在这样的系统中，电子掺杂或外部压力可能会驱动绝缘体到金属的转变 (IMT)，并导致高 Tc 超导或巨磁电阻等显著特性。在过去的几十年里，莫特绝缘体中的填充或带宽控制 IMT（即莫特转变）一直是基础研究的热门话题 [1]。然而，由于一个非常简单的原因，这些 IMT 在应用中的使用仍然相当稀少。事实上，在实际设备中，压力或掺杂并不是容易控制的参数。我们 IMN 的研究小组证明，电场是破坏莫特绝缘状态并诱导绝缘体向金属转变的有效参数 [2]。我们首先证明了单晶上的非挥发性和可逆性转换，并进一步在多晶薄层上验证了莫特绝缘体家族的几个成员的转换 [3]。这种现象被称为“电莫特转变”(EMT)，在微电子应用方面前景广阔，并可能为基于莫特绝缘体的新型电子器件打开大门，称为 Mottronics [4]。进一步的研究表明，这种 EMT 是由大量热电子的产生引起的，导致丝状导电路径内发生电子雪崩 [5]。我们证明了这种机制正在驱动具有不同化学成分的多种莫特绝缘体中的 EMT，例如硫族化物 AM 4 Q 8（A=Ga、Ge；M=Nb、V、Ta、Mo；Q=S、Se、Te）和 Ni(S、Se) 2、氧化物 (V 1-x Cr x ) 2 O 3 和分子系统 Au(Et-thiazdt) 2 [6]。非挥发性 EMT 的特性适合于信息存储：“莫特存储器”与基于金属氧化物 (OxRAM) 或相变材料 (PCRAM) 的 ReRAM 相比显示出明显的优势 [7]。此外，我们还表明，受到一连串电脉冲作用的莫特绝缘体可能基于挥发性 EMT 表现出泄漏集成和起火行为。因此，莫特绝缘体可以复制人类大脑中神经元的主要功能，这使得它们可能适合构建人工神经元和硬件人工神经网络 [8]。一个有趣的颠覆性解决方案确实是用节能的人工神经元和突触“硬件”网络（即基于莫特绝缘体的构建块）取代能源密集型的软件网络。从长远来看，我们最近基于超快激光的研究表明，在基于 Mott 绝缘体的电光或全光设备中，可以实现皮秒范围内的最终切换时间 [9]。本演讲将首先回顾电 Mott 跃迁以及此特性所实现的新功能。然后，它将介绍一些 Mottronics 设备的示例，特别是用于数据存储和人工智能应用的示例。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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