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碳细胞结构中原子和分子种类的吸收（评论文章）
本文简要回顾了碳多孔结构中原子和分子吸收领域的最新发展。此类吸收体在众多碳多孔材料中显而易见，因为它们具有极高的吸收能力，可以在实验中观察到，而这些物质在通常条件下在多孔基质外部可能仅以气态形式存在。高容量填充是由于单个石墨烯状壁将整个结构中的不同单元隔开，从而提供了轻质材料。多孔结构的这种特性使其在许多技术应用中非常有前景，例如燃料电池中的氢存储和由此类结构制成的膜中的分子筛，或其在微电子、光伏和锂离子电池生产中的应用。无论目标应用如何，气体都是碳基质本身探测测试的良好候选者。
van der waals ferroelectrics
在散装3R-TMD晶体中，具有相同堆叠顺序的层组显示为三维双胞胎，被双边界的平面隔开。Here, we propose [10] the formation of two-dimensional (2D) electron/hole gases at twin boundaries, analyse their stable density in photo-doped structures, which appears to be in the range of n * ~8x10 12 cm -2 for electrons at both intrinsic mirror twin boundaries in bulk crystals and twisted twin boundaries in structures assembled from two thin mono-domain films.我们还预测了组装双胞胎之间的扭角值的“魔法”值，为此，累积的载体密度，n *和moiré模式之间的可相差性将促进形成强相关的电子状态，例如wigner晶体。参考文献[1] F. Ferreira等，科学报告11，13422（2021）
超级电容器及其革命性能源存储和电力输送的潜力
传统电容器是双端无源电气元件，以电场的形式静电存储能量。它们由两个导电表面（也称为电极）组成，由电介质或绝缘体隔开。当在电容器上施加电压时，电子会向其中一个极板迁移，在其上产生净正电荷，并排斥另一个极板上的电子。由于相反电荷之间的静电吸引力，正电荷和负电荷保留在极板上。极板之间的绝缘体可防止因电位差而导致的任何电荷迁移，因此没有电流流过电容器。这在两个极板之间产生了电场，该电场一直持续到外部端子带电、短路或施加在电容器上的电压极性发生变化为止。这一特性是电容器储能能力的本质，即使电容器与电压源断开连接，电压仍会保持。
量子至上
叠加意味着每个量子都可以同时代表“ 1”和“ 0”。纠缠意味着叠加态处于叠加状态的速度可以彼此相关。也就是说，一个量子的状态（无论是1还是0）可以取决于另一个量子的状态。这意味着颗粒保持连接，以便在一个距离上执行的动作会影响另一个粒子，即使在大距离隔开时。如此激怒的阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）的现象称其为“远处的怪异动作”。使用这两个原则，Qubits可以充当更复杂的开关，从而使量子计算机能够以允许他们解决使用当今计算机难以管理的困难问题的方式运行。根据研究，量子处理器花了200秒来执行一项计算，该计算本来可以通过世界上最快的超级计算机“ summit”来完成的。
RSC应用聚合物 - 皇家化学学会
这些应用源于扩大的表面积和相互连接的毛孔的三维布置，这使得有效的质量传输和专门的相互间断的反应和与目标分子的相互作用。实现这种三维和相互连接的巨型的一种方法是使用高内相乳液（HIPES）模板来模板。8个臀部是双相系统，其中内相体积分数超过74％，促进了密集填充的微米大小的多面体液滴的形成。这些液滴通过表面活性剂稳定为模板，并由含有单体的连续相薄层隔开。6,9,10利用广泛的聚合反应，这会导致大分子结构的多样性更大，这有助于†电子补充信息（ESI）。参见doi：https：//doi.org/ 10.1039/d3lp00232b
F-CVD系统制备DMDMOS的间隙填充特性和薄膜特性
为了实现大规模集成，在半导体衬底上制造的集成电路需要多层金属互连，以将半导体芯片上的半导体器件的离散层电连接起来。不同层级的互连由各种绝缘层或介电层隔开，这些绝缘层或介电层通过蚀刻孔将一层金属连接到下一层金属。随着特征尺寸的缩小和芯片上晶体管密度的进一步增加，后端铝互连的电阻和寄生电容已成为限制高性能集成电路 (IC) 电路速度的主要因素。1-2) 通过减小绝缘层的厚度，金属线之间的层内和层间电容会增加，因为电容与线之间的间距成反比。随着电容的增加，电阻-电容 (RC) 时间延迟会增加。增加 RC 时间延迟会降低电路的频率响应并增加信号通过电路的传播时间，从而对
通过深度学习的拓扑光子时间晶体的逆设计
摘要：光子时间晶体是现代光学物理学中一种新型的光子系统，导致具有新属性的设备。但是，到目前为止，由于时间晶体结构和拓扑特性之间的复杂关系，设计具有特定拓扑状态的光子时间晶体仍然是一个挑战。在这里，我们提出了一种基于学习的方法来应对这一挑战。在带有时间反演对称性的光子时间晶体中，每一个由动量间隙隔开的频带都可以具有非零量化的浆果相。我们表明，神经网络可以学习时间晶体结构和浆果相之间的关系，然后根据给定的浆果相特性确定光子时间晶体的晶体结构。我们的工作显示了一种将机器学习应用于时变光学系统的逆设计的新方法，并具有潜在的扩展到其他字段，例如随时间变化的声音设备。