本研究通过 CV 和 IV 分析研究了新型 MIS 结构 TiN/Al 2 O 3 /P-Si 的电性能,采用 Silvaco TCAD 软件进行模拟。检查各种参数,包括频率、温度、氧化物厚度、表面条件和掺杂水平,揭示了它们对器件特性的影响。模拟结果与理论预期非常吻合,验证了模拟方法的有效性。发现温度变化会影响平带电压,可能是由于氧化物电荷密度和界面缺陷密度的变化,而在 77 K 至 300 K 的温度范围内观察到弱反转区。频率依赖性很明显,特别是在 1 GHz 时,对 CV 行为有显著影响。IV 分析揭示了不对称的温度激活,表明存在双传导机制。此外,更高的掺杂水平与负电压范围内的电流密度增加相关。对具有不同介电厚度的电容器的模拟漏电流表明行为不均匀,由于能带图不对称,从栅极注入电子导致与基板相比更高的电流密度。这强调了降低氧化物厚度对漏电流行为的影响。
关键词:可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要:光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽,可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境,调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能,通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单,例如使用可调激光器和光功率计,但由于各种因素(包括测试连接中的相位变化和仪器限制),测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战,提出了一种通用且稳健的表征技术,该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径,其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练,克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案,有助于加快物理参数训练,以用于通信和光学神经网络中的高级应用。
本文探讨了表征概念如何融入认知科学,尤其是神经科学。哲学家们有办法跳过这个问题,直接进入另一个问题:什么是神经表征?表征概念挑选出的属性或关系是什么?我认为这是一个错误。作为认知科学哲学家,我们的最终问题是关于认知科学解释的功能和认识论——在这种情况下,是使用表征概念的解释。要回答这些问题,我们必须了解表征概念对科学的贡献:它们使科学家能够做什么或解释什么,以及如何做。但我表明,我们可以做到这一点,而无需提出关于神经表征定义或概念挑选出的属性或关系的性质的传统和棘手问题。通过这种方法,我捍卫了表征解释的现实主义观点,这种观点支持了哲学和神经科学之间的重要联系。
使用先进的光学计量技术对高雷诺数减速边界层进行广泛表征。作者:C. Cuvier 1,7 、S. Srinath 1,6 、M. Stanislas 1,6 、J. M. Foucaut 1,6 、J. P. Laval 1,7 、C. J. Kähler 2 、R. Hain 2 、S. Scharnowski 2 、A. Schröder 3 、R. Geisler 3 、J. Agocs 3 、A. Röse 3 、C. Willert 4 、J. Klinner 4 、O. Amili 5 、C. Atkinson 5 、J. Soria 5 。 1 法国里尔北部大学,FRE 3723,LML-里尔机械实验室,F- 59000 里尔,法国,2 德国慕尼黑联邦国防军大学,流体力学和空气动力学研究所,诺伊比贝格,德国,3 德国航空航天中心 (DLR),空气动力学和流动技术研究所,哥廷根,德国,4 德国航空航天中心 (DLR),推进技术研究所,科隆,德国,5 莫纳什大学,澳大利亚,6 里尔中央理工学院,F-59650 Villeneuve d’Ascq,法国 7 法国国家科学研究院,FRE 3723 -LML- 里尔机械实验室,F-59650 Villeneuve d’Ascq,法国。摘要 近几年来,对湍流边界层流动中大尺度结构的观测激发了人们进行深入的实验和数值研究。然而,部分由于缺乏足够高雷诺数的全面实验数据,我们对壁面附近湍流的理解,特别是在减速情况下的理解仍然非常有限。本论文的目的是结合多个团队的设备和技能,对大型湍流进行详细表征
结论是,由于长度较短,集中式 C 波段 EDFA(由数十米高掺杂光纤组成)内的非线性目前并不是重要的测量问题。设计用于较长波长 L 波段的新型集中式放大器由较长的掺杂光纤样本(通常为 100-200 米)组成。这些光纤中的非线性比 C 波段放大器中的非线性更为显著。然而,与传输光纤中的非线性相比,相关性仍有争议,并且不值得在当前光子学计划下进行实验研究。分布式 EDF As 已被提出,其相互作用长度将比集中式 EDFA 大几个数量级。这些光纤中最可能的非线性效应是由于 1480 nm 附近的强泵浦波导致的信号拉曼放大。然而,这种轻掺杂光纤的拉曼增益谱与传统硅光纤非常相似,后者的表征技术已经建立。
摘要:在当代世界中,创建新颖的纳米材料进行了许多研究,这些材料对于许多行业至关重要,包括电子芯片和云中的存储设备,很少有人提及。同时,出现了用于解决不同行业(例如制造,物理和化学工程)中问题的机器学习(ML)。ML具有通过监督或无监督的手段学习能力来解决许多现实世界中的问题。从最新的状态中推断出,必须使用ML方法来分析纳米材料的图像,从而进一步确定事实,以朝着微观结构和材料的光谱数据进行表征和分析。朝向这一目标,在本文中,我们提出了一种基于ML的方法,用于从纳米材料的STEM图像中进行STEM图像分析和光谱数据分析。我们提出了一种用于STEM图像分析(ML-SIA)的名为机器学习的算法,用于分析纳米材料的茎图像。我们提出了另一种用于STEM图像频谱数据分析的机器学习算法,用于分析纳米材料的STEM图像的光谱数据。我们开发了一个原型ML应用程序来实施算法并评估所提出的方法。实验结果表明,基于ML的方法对于表征纳米材料很有用。因此,这项研究有助于通过人工智能触发物质分析领域的进一步工作来实现这一目标。
4.2 MBSS 数字数据产品的制作....................................................................................... 35 4.2.1 制作规则网格 DEM.............................................................................................. 35 4.2.1.1 OMG 加权网格法...................................................................................... 37 4.2.2 制作后向散射影像............................................................................................... 38 4.2.3 区域地图表的制作............................................................................................. 41
摘要:2,4,6三硝基甲苯(俗称TNT)是军事和商业用途最安全、应用最广泛的高能材料之一。第二次世界大战期间,大量TNT被用于填充用于对付敌人的各种常规弹药。结果,大量无用弹药被闲置,要么通过常规处置技术处理,例如露天燃烧、露天引爆、倾倒到海中、焚烧、生物降解,要么未经适当处置就埋入地下。据报道,在处置这些无用和不需要的弹药时发生了多起事故。为了避免这种有害情况,过去全球都在努力重新利用不需要的高能材料,但在这方面仍需要付出更多努力。本研究旨在将倾析的TNT安全转化为可用于采矿、采石、水下爆破活动的商业级高能材料。为此,我们利用各种材料/成分与倾析的 TNT 合成新形成的熔融铸造商业级高能材料。我们通过热重/差热分析 (TG/DTA)、扫描电子显微镜 (SEM) 和 X 射线衍射 (XRD) 技术进一步表征了该特定样品,以识别各个方面。结果表明,新合成的样品具有清晰、致密和
磷是一种矿物质,主要以固体形式存在于土壤中,植物不易吸收和利用。这是因为它与土壤中的其他元素形成了强键,形成了一种不易溶于水的化合物。因此,磷溶性微量元素作为改善植物缺磷的替代解决方案长期以来被研究。这项研究的重点是评估这些微量营养素对大豆生产的有效性,因为埃塞俄比亚存在大面积酸性土壤,所以植物不易吸收磷。为了进行这项研究,我们在实验室中从大豆根部土壤中分离出五种磷溶性微量元素。人们已经研究了这些微量元素溶解与钙、铁和铝形成化合物的磷的能力。此外,利用特定的基因片段(16S-23S rRNA 区域)来识别微生物的种类。目前已在田间六个地点研究了这些微量营养素产量的潜在增长。研究证实该微量元素具有从钙、铁、铝化合物中除去磷的作用。另外,在研究微生物的遗传学时,发现1种属于假单胞菌属微生物,4种属于芽孢杆菌属。田间产量评估研究表明,在已鉴定的微生物中,假单胞菌属微生物(指定为 EPS1)与固氮微生物(慢生根瘤菌,MAR 1495)可使大豆产量平均提高 17.2%。这比我们将推荐量的一半磷与上述富氮肥料混合所获得的产量增加还要多。这项研究表明,应选择并充分研究磷溶性微量营养素,以提高植物对磷的利用率。