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Fujisu Storage Eternus Ax系列All-Flash Arrays ... 存储和数据保护解决方案
Notes and Cautions When Updating ............................................................................................ 30 Upgrading from ONTAP 9.7 ...........................................................................................................................................30 Upgrading from ONTAP 9.8 P12 ...................................................................................................................................31 Upgrading from a Version of ONTAP Earlier than 9.10.1 to ONTAP 9.10.1 or Later ...................................31 Upgrading to ONTAP 9.10.1 ............................................................................................................................................31 Upgrading to ONTAP 9.12.1 ............................................................................................................................................31 When Upgrading to ONTAP 9.12.1 P4 or ONTAP 9.13.1 .....................................................................................
基于气体传感器阵列的早期火灾探测 - UB
阴燃火灾的特点是会产生早期气体排放，其中可能包括由于热解或热降解而产生的高浓度 CO 和挥发性有机化合物 (VOC)。如今，独立的 CO 传感器、烟雾探测器或两者的组合是火灾报警系统的标准组件。虽然气体传感器阵列与模式识别技术相结合是早期火灾探测的宝贵替代方案，但在实践中它们存在某些缺点 - 它们可以检测到早期气体排放，但对干扰的免疫力较低，并且传感器时间漂移可能导致校准模型过时。在这项工作中，我们探索了气体传感器阵列在检测阴燃和塑料火灾的同时确保拒绝一系列干扰的性能。我们在经过验证的标准火灾室（240 立方米）中进行了各种火灾和干扰实验。使用 PLS-DA 和 SVM，我们评估了不同多元校准模型对该数据集的性能。我们表明校准模型在几个月后仍然具有预测性，但并未达到完美的性能。例如，校准 4 个月后，PLS-DA 模型提供 100% 特异性和 85% 灵敏度，因为该系统难以检测塑料火灾，其特征接近于干扰场景。尽管如此，我们的结果表明，基于气体传感器阵列的系统能够比传统的基于烟雾的火灾报警系统提供更快的火灾报警响应。我们还建议使用
创建分子量子比特功能化表面阵列的模块化方法
量子物理和化学问题。 [1] 为此，世界各地的研究人员正致力于开发量子计算、量子模拟和量子传感。 [2] 这项技术的优势可能有助于解决一些影响深远的问题，如理解高温超导性、进一步实现处理器中晶体管的小型化以及预测新型药物的特性。 [3–5] 量子应用的基本单位是量子比特，一般来说，量子比特是一个具有两个或多个能级的系统，可以在一段有限的时间内进入相干叠加态，这段时间称为相干时间。 [6] 目前正在研究几种作为量子比特的系统，将它们的属性与特定的应用联系起来：用于量子通信的光子，[7] 用于量子计算的超导电路，[8,9] 和用于磁场量子传感的金刚石中的氮空位。 [10,11] 其他有趣的平台包括硅中的磷杂质、[12] 量子点、[13] 里德堡原子 [14] 和捕获离子。[15,16] 所有这些潜在的量子比特平台在作为独立单元工作时都表现出非凡的特性。然而，实现量子门需要将几个这样的单元耦合起来，而这具有挑战性。同样，由于缺乏能够在阵列中精确定位量子比特的制造工艺，它们的可扩展性也受到限制。[17] 必须满足这两个要求才能实现工作的量子装置，因此这是一项不简单的任务。分子自旋量子比特 (MSQ) 是一个很有前途的平台，可以应对这些挑战。[18–23] 分子是微观的量子物体，像原子一样，但其组成更灵活，具有在纳米级形成有序结构的巨大潜力。 [24,25] 由于其合成的多功能性，可以微调多个量子比特之间的相互作用 [26–28] 并修改配体壳以满足特定的实际需求，例如将量子比特转移到固体基底上或设备中。[4,29–32] 人们对 MSQ 的兴趣迅速增长，并在短时间内取得了有关化学设计与量子特性之间关系理解的显著成果。[33–41] 现在很明显，可以实现长的相干时间 [42–45] 并且可以设计多自旋能级系统，这要归功于量子门
基于 MEMS 的微离子阱阵列用于量子模拟缩放
桑迪亚国家实验室的线性离子阱芯片采用金属 MEMS 工艺进行微加工。平面金属阱电极（W 表面涂有 Au）和穿过 Si 基板的孔定义了捕获区域，并允许激光以 3D 光学方式访问在孔上纵向延伸的 RF 引线之间捕获的离子。孔边缘的控制电极定义了七个捕获段。空气桥接金属引线减少了电容和 RF 耗散到基板。捕获离子图像来自上面显示的 ITC。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
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%）。
化学图案化表面上的自定位液晶微液滴阵列
摘要：液晶 (LC) 微液滴阵列是一种精巧的系统，由于其对表面性质变化的敏感性和强光学活性，具有广泛的应用，例如化学和生物传感。在这项工作中，我们利用自组装单层 (SAM) 对表面进行化学微图案化，并优先选择液晶占据的区域。利用不连续脱湿，将一滴液体拖到图案化表面上，展示了一种新颖、高产的方法，可将液晶限制在化学定义的区域中。通过改变液滴的大小和液晶相，证明了该方法的广泛适用性。虽然液滴的光学纹理由拓扑约束决定，但额外的 SAM 界面显示出锁定非均匀排列。表面效应高度依赖于尺寸，其中较大的液滴在向列相液滴中表现出不对称的指向矢结构，而在胆甾相液滴中表现出高度打结的结构。
用于融合成像的鸟类宽带神经形态视觉传感器阵列
随着人工智能的发展，可穿戴视觉仿生设备正在取得显著进步。然而，传统的硅视觉芯片往往面临着高能量损失和模拟复杂生物行为的挑战。在本研究中，我们通过精心引导有机分子的排列，构建了范德华 P3HT/GaAs 纳米线 PN 结。结合肖特基结，这实现了多方面的类似鸟类的视觉增强，包括宽带非易失性存储、低光感知和接近零功耗的工作模式，无论是在单个设备和任意基板上的 5×5 阵列中。具体来说，我们实现了超过 5 位的内存传感和计算，具有负和正光电导性。当与两种成像模式（可见光和紫外线）结合时，我们的储层计算系统对颜色识别的准确率高达 94%。它实现了运动和紫外线灰度信息提取（显示防晒霜），从而实现融合视觉成像。这项工作为宽带、高度仿生的光电神经形态系统提供了有前景的材料和器件的联合设计。
在p s ...
此处r i j =（x i -x j） / a是原子之间的距离，在实验中通过调整晶格间距a来控制。r b称为封锁半径，我们将r b / a视为以下模拟中的自由参数，a =1。< / div>封锁机制对封锁半径内同时激发原子的惩罚，导致了强烈相互互动的量子哈密顿量，在当前和近期实验中可访问的多种晶格上产生了很多丰富的现象。在本文中，我们为哈密顿式等式开发了SSE QMC实施。（1）。本文的其余部分如下组织。sec。 2，我们简要概述了SSE框架。 sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。2，我们简要概述了SSE框架。sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。（1）概述了有限温度和基态模拟。然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。4，并在第二节发表结论。5。
随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
Almheiri，Dong和Harlow的开创性论文[1]证明，量子误差纠正（QEC）自然出现在ADS / CFT对应关系中。这个想法很简单：可以使用边界的不同部分重建相同的散装区域。因此，如果边界的某些部分丢失或受到量子噪声的影响，则可以完美保存散装中的信息，并且可以使用边界的不同部分恢复。这导致了各种有趣的结果，例如纠缠楔重建[2]和Ryu – Takayanagi公式的推导[3]。使用批量中的完美和随机张量网络构建了几种玩具模型[4]，[4]，[4]，[5]。在这些示例中，边界具有一个空间维度，并且大量是二维的庞贝雷磁盘。这些模型的一个缺点是它们没有哈密顿人，因此它们不是动态的。这些结构类似于量子多体系统的近似波函数构建
纳米结构的gaas-on-s-on-si基板上的Ingaas量子点的线性阵列
在SI中集成的高质量量子点（QD）的线性阵列是探索量子信息的操纵和传输的理想平台。因此，了解与SI技术兼容的底物的QD自组织机制至关重要。在这里，我们证明了INAS和INGAAS QD的线性阵列的外延生长来自AS 2和裸露和GAAS涂层Si（001）底物的分子束，由高分辨率激光干扰纳米义造影。原子力MI司法检查与高分辨率扫描和透射电子显微镜结合使用，表明，当QDS的生长选择性，横向顺序和尺寸均匀性的提高时，QDS的大小为1 nm thick thick gaas gaas buffer层是在INAS沉积之前种植的。此外，x ga 1-x作为QD的优先成核沿<110>的纳米结构的gaas-on-si（001）底物的面向面向的边缘从Adatom迁移中从（111）迁移到（111）到（001）纳米和湿润层引起的湿润层引起的EDM迁移而产生。 Stranski-Krastanov过渡。这些是相干QD的线性阵列形成的关键要素，它们的形态和结构与GAAS（001）和Si（001）平面表面上的形态和结构不同。