石墨烯纳米纤维(GNR)由于通过边缘结构和色带宽度的变化来精确调整电子性能的潜力,因此在纳米电子学上引起了显着关注。然而,GNR与高度渴望的锯齿形边缘(ZGNR)的合成,对旋转和量子信息技术至关重要,仍然具有挑战性。在这项研究中,提出了用于合成一类称为边缘延伸ZGNRS的新型GNR类的设计主题。此基序可以定期沿曲折边缘的边缘扩展进行控制。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例(3- Zigzag行宽的ZGNR)的合成。 所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征,并取决于密度功能理论计算。 此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性,扩大了GNR的结构景观,并促进了其结构依赖性电子特性的探索。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例(3- Zigzag行宽的ZGNR)的合成。所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征,并取决于密度功能理论计算。此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性,扩大了GNR的结构景观,并促进了其结构依赖性电子特性的探索。
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量,自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标,我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现,用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值,采用时间滤波来增强传感器读出动态,并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能,我们创建了 MicroBeTa(微传感器味道测试),这是一个用于饮料分类的新数据集,包含 3 天内进行的 7 小时时间记录,包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍,在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度(97%)。
摘要 — 在之前的工作中,我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关,它们是联合概率质量函数的推广。在本文中,我们利用量子质量函数,讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见,经典测量结果严格属于局部模型,即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在,不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明,该悖论从量子质量函数的角度进行分析(和解决)。自始至终,本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
我们目前正在AI中经历关键时刻,这种趋势正在迅速扩展到各个部门,并且可能对社会,企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的,几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此,未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求,各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台,例如桌面和移动操作系统(OS)。有些人甚至正在开发专门的硬件,以提高这种变革性技术的效率,以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。
在日常环境中使用物联网(IoT)传感器和设备的压倒性用途(房屋,医院,酒店,制造地板,仓库,零售店,机场,智能城市等。),如今,实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品,解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中,例如机器人,无人机,飞行引擎,防御设备,医疗器械,电器,厨房用具,消费电子,消费电子,货车,制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数(日志,结构,操作,健康状况,绩效,安全性等)。IoT设备和传感器部署在工作,散步,购物,社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作,输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人,社会和专业环境中大量部署在他们的决策,交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据,清洁和关键,以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获,存储,处理和发音的力量进行了数字化,连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能(AI)是最有效,最深刻和相关的技术范式,可以简化,简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念(替代边缘智能,设备数据处理等)是两种强大技术的融合:边缘计算和人工智能。
工业生物技术和代谢工程对工业生物技术的影响,微生物发酵用于生产用于农业,家庭护理产品,化妆品以及食品和制药企业的多种化学物质。传统产品包括有机酸(乳酸,柠檬酸盐),抗生素,用作饲料添加剂的氨基酸,用于人类和牲畜的维生素,用于洗涤剂和多种工业过程的酶以及用作生物燃料的乙醇。近年来,还开发了微生物发酵过程来生产用于生产材料的商品化学物质(参见词汇表),以及生产用作食品和化妆品中成分的精细化学物质(Box 1)。这一开发的关键驱动因素是我们能够设计微生物细胞具有量身定制的代谢网络的能力,该网络非常适合生产一种特定产品,通常称为代谢工程[1,2]。在过去的20年中,代谢工程领域取得了巨大的进步[3],文献报告了数百种有关可能在市场上潜在使用的不同化学物质的学术研究。但是,对于这些学术项目,重要的是要扩展流程并确保该过程能够满足某些技术经济目标。在这里,出售商品的成本(COGS)是评估新过程的关键参数,因为如果产品可以在市场上竞争,则可以确定。后者可以大大不同,具体取决于产品。当提出了已经具有已建立市场的化学物质以及制造必须将其定位在市场中的新化学物质时,这将达到这一点。齿轮基本上取决于以下成本因素:(i)原材料成本,(ii)运营成本,(iii)生产设施的贬值,以及(iv)贬值研究和开发成本。例如,由于昂贵的临床试验和注册费,新颖的小麦克糖的开发成本通常高于商品化学品的发展成本。正如我们最近讨论的[4],工程的研发成本在过去的10年中有明显减少,因此,今天它们仅占开发新流程的成本的一小部分。此外,即使扩展新过程可能会昂贵,但这通常会导致生产一些可以出售或用于开发市场的产品,并且在整体
在边缘直接处理高带宽业务,节省骨干网的带宽消耗。时延敏感型业务需要部署在网络边缘,靠近用户。部分行业应用数据保密性较高,需要限制在特定的边缘区域。需要降低网络数据泄露风险,保护用户数据安全和隐私。