1。所有显示的图片仅供参考,数据基于Roypow标准测试程序。2。实际性能可能会根据当地条件而有所不同。仅允许授权人员操作或对电池进行调整。3.我们保留任何时间进行修订的权利,以及任何时间改进和改进的权利,恕不另行通知。
共同作者:GOHLKE,Martin(德国航空航天中心 (DLR));KUSCHWESKI 博士,Frederik(德国航空航天中心 (DLR));OSWALD,Markus(德国航空航天中心 (DLR));ABICH,Klaus(德国航空航天中心 (DLR));ALAM 博士,Tasmim(德国航空航天中心 (DLR));BLOMBERG,Tim(德国航空航天中心 (DLR));BISCHOF,Jonas(德国航空航天中心 (DLR));BOAC,Alex(德国航空航天中心 (DLR));BUSSMEIER,Andre(德国航空航天中心 (DLR));RÖDER,Niklas(德国航空航天中心 (DLR));WÜST,Jan Martin;SANJUAN 博士,Jose(德国航空航天中心 (DLR));SCHULDT 博士,Thilo(德国航空航天中心 (DLR)); BRAXMAIER, Claus 教授(德国航空航天中心 (DLR))
本论文是 IMS 实验室、波尔多大学和斯伦贝谢研究与生产部门的合作研究。我要感谢所有人的帮助和耐心,使这份手稿得以实现。首先,我要对我的导师 Cristell Ma-neux 和 Yann Deval 表示深深的谢意,感谢他们的持续支持和宝贵指导。特别是,我要向 Cristell 表示最深切和最诚挚的感谢,她为完成这项工作做出了重大贡献。多亏了她从一开始就提供的宝贵和有益的建议,我才能将这项研究推向正确的轨道。我很感激她在我刚开始问最愚蠢的问题时对我如此耐心。在她用红色写的详细修改后,我感觉自己一天天在进步,对此我深表感激。我还要感谢我在斯伦贝谢的导师 Claire Tassin。从我到达的第一天起,她就帮助我融入了公司。在她的协助和热情支持下,我在斯伦贝谢的实验得以尽快完成。她给了我明确的方向,让我可以坚持下去。我真的很感激她总是在我需要帮助的时候出现。在 ASIC 团队中,我要感谢 Mohamed Salim Cherchali 让我熟悉了编写自动测试台的代码行。他非常耐心地直截了当地解释了 Python 的基础知识,为我以后自学奠定了基础。他还教我如何使用斯伦贝谢实验室的仪器进行实验。此外,我还要感谢 Toshihiro Nomura,他总是以详细和及时的方式回答我的小问题。当我的实验装置出现问题时,他是我第一个去找的人。在装置的最初几天,遇到了很多困难和技术问题。Toshi 和 Salim 必须经常在实验室呆到晚上 9 点以后,帮助我找到问题并一起找到解决方案。我们失败了很多次才完成整个装置。多亏了他们知识渊博、热情洋溢的指导,我的测量得以进行,我从他们的实践经验中学到了很多新东西。感谢 IMS 实验室前秘书 Simone Dang Van 和她的丈夫偶尔在周末到他们家,他们家很宽敞,热情欢迎我。他们向我讲解了很多关于法国文化的知识,帮助我从一开始就融入了波尔多的生活。我还要感谢 IMS 实验室的所有朋友,感谢我们一起共进午餐,一起交谈,分享困难,互相鼓励,克服困难。感谢我的越南朋友,他们也是法国不同城市的博士生,他们总是陪在我身边,鼓励和“提醒”我经常锻炼。假期我们一起旅行,想家的时候互相安慰。
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源,例如电子同步物,免费电子激光器,汤姆森散射设备等,这些设备证明了它们的优势。但是,它们要么是成本不稳定,不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里,我们关注的是高强度的Bremsstrahlung,该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05%的订单的低能量转换效率(包括辐射屏蔽和X射线过滤器)使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制,而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。
1000 mV s −1,电荷转移电阻更低,电化学活性表面积比 2H-MoS 2 电极高出近十倍。此外,1T ʹ -MoS 2 电极在 CDI 实验中表现出 65.1 mg NaCl cm −3 的出色体积脱盐容量。原位 X 射线衍射 (XRD) 表明,阳离子存储机制随着 1T ʹ -MoS 2 中间层的动态扩展而发生,以容纳 Na + 、K + 、Ca 2 + 和 Mg 2 + 等阳离子,从而提高了容量。理论分析表明,1T ʹ 相在热力学上优于 2H 相,离子水合和通道限制在增强离子吸附中也起着关键作用。总的来说,这项工作为设计具有高体积性能的紧凑型二维层状纳米层提供了一种新方法,用于 CDI 海水淡化。
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量,但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感,导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE,通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设,Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设,适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统,与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势,包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化,因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路,并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
3个电特性和参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.1绝对最大评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2建议的操作条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.3电特性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.10 3.3.11电源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 3.3.22逻辑输入。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.3.3门驱动程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.3.4死时间和射门保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.11 3.3.5动态特征。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 3.3.6主动关闭。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.13 3.3.3.7过度保护温度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
雷达系统确定目标的距离、速度和到达角 (AoA)。本研究的重点是 AoA 确定的准确性。目标反射信号的方位角或 AoA 由相控阵系统中每个接收器链信号之间的相位差决定。接收器链之间的固有相移差异是造成不准确的一个原因。因此,为了准确确定 AoA,必须在接收器电路中控制相位变化。校准相位的模拟解决方案通常使用移相器,但有源移相器耗电,无源移相器有损耗且需要很大的面积 [5]。此外,在这些频率下使用移相器实现小于一度的精度非常复杂 [6]。另一种方法是使用
热模拟在集成电路(IC)设计中至关重要,尤其是在向3D体系结构的转移时。随着晶体管密度的增加,散热成为一个重大挑战,导致热点和热梯度可以降低芯片性能,可靠性和寿命。因此,芯片设计期间的热分析是必不可少的任务[1]。传统的热分析方法,例如有限元方法(FEM),具有很高的精度。但是,这些计算方法需要3D体系结构的大量记忆,时间,设计和细粒度模拟。紧凑的热模型(CTM)提供了更有效的替代方案。虽然CTMS显着降低了计算要求,但它们依赖于数值求解器。这使CTMS计算对于具有动态工作负载或经常更改设计的应用程序上的计算昂贵。机器学习的最新进展(ML)具有热模拟的替代方法。mL模型可以直接预测温度分布,与数值求解器相比,提供了很大的加速。但是,现有的ML方法受到关键限制。这些模型需要大型数据集进行培训,依靠复杂的体系结构,例如卷积神经网络(CNN)或图形神经网络(GNN),并且常常缺乏对新平面图或不重新训练的电源分布的适应性[2]。这项工作通过设计与CTMS集成的轻量级ML框架来解决这些限制。我们的方法利用热传导方程的线性性质,使用线性回归开发一个简单的,物理知情的模型。通过将问题的物理学直接嵌入ML框架中,我们最大程度地减少了对大型
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