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多端忆阻器件实现神经形态硬件中可调突触可塑性：简要回顾
基于脉冲神经网络的神经形态计算有可能显著提高人工智能的在线学习能力和能源效率，特别是对于边缘计算。计算神经科学的最新进展证明了异突触可塑性对于网络活动调节和记忆的重要性。因此，在硬件中实现异突触可塑性是非常可取的，但重要的材料和工程挑战仍然存在，需要在神经形态设备方面取得突破。在这篇小型评论中，我们概述了具有可调突触可塑性的硅基多端忆阻设备的最新进展，从而实现了硬件中的异突触可塑性。讨论了这些设备与工业互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的可扩展性和兼容性。
Physio-Stacks：通过有形的模块化生理设备支持我们与自己和他人的沟通
我们的生理活动反映了我们的内在运作。然而，我们并不总是能完全了解它。生理设备使我们能够监控和创建自适应系统并支持内省。鉴于这些设备可以访问敏感数据，用户必须清楚地了解内部机制（外省），但底层过程难以理解和控制，导致失去主动性。在这项工作中，我们专注于将主动性带回用户，使用基于诚实沟通原则并由积极活动驱动的设计指南。为此，我们设想了一种有形的模块化方法来构建生理界面，设计师和研究人员可以将其用作原型工具包，教育工作者和学生可以将其用作教学工具。我们通过一组示例展示了这种方法的潜力，支持内省、对话、音乐创作和游戏。
Hist 31305：医疗设备和创新
参与（15％）：您的参与年级将根据您参加每个课程的参与度计算。有很多参与的方法，包括在课堂讨论中专注和专注，在小组活动中发挥积极作用，回答教授提出的问题，在课堂上提出您的问题，并倾听并聆听同伴所表达的想法。仔细阅读/听力/查看分配的来源对于完全参加课堂至关重要。话虽如此，我不希望您能完全掌握所有材料上课，我鼓励您在不确定作者的论点或课程概念时会大声疾呼。如果您在上课时遇到挑战，请与我联系，以便我们制定计划。我很高兴与您合作！您的最低两个参与等级将被删除。
提高一次性医疗设备的可持续性
Spectrum QC Eco™是通过质量平衡方法通过国际可持续性和碳认证（ISCC）Plus认证的80％基于生物的塑料外壳制成的。1与化石燃料替代品相比，生物基材料的碳足迹低74％。2这是在不损害性能的情况下完成的。
数字设备和集成电路中单粒子效应的建模和仿真
CMOS 技术的巨大成功以及由此带来的信息技术进步，无疑归功于 MOS 晶体管的微缩。三十多年来，MOS 晶体管的集成度和性能水平不断提高。随后，为了提供功能更强大的数字电子产品，MOSFET 的制造尺寸越来越小、密度越来越高、速度越来越快、成本越来越低。近年来，微缩速度不断加快，MOSFET 栅极长度已小于 40 纳米，器件已进入纳米世界（图 1）[1]-[2]。所谓的“体”MOSFET 是微电子技术的基本和历史性关键器件：在过去三十年中，其尺寸已缩小了约 10 3 倍。然而，体 MOSFET 的缩放最近遇到了重大限制，主要与栅极氧化物（SiO 2 ）漏电流 [3]-[4]、寄生短沟道效应的大幅增加以及迁移率急剧下降有关 [5]-[6]，这是由于高度掺杂的硅衬底正是为了减少这些短沟道效应而使用的。
政策5131.81电子设备政策12.6.24.docx
个人技术使用政策：●董事会和校长应参与并引起学校领导，教育工作者，家庭，学生和相关利益相关者的反馈，以制定和采用一项旨在减轻该地区学校中个人技术的负面影响的政策。●校长应制定与该政策保持一致的行政法规，并规定所有学校工作人员实施该政策的专业学习。董事会应确保在学校政策基金会中使用个人技术在其愿景，范围和实施方面。●院长应制定一种“数字教育策略”，该策略为发展数字素养和公民身份提供了系统性的方法，以确保其全面，并为所有学生提供安全浏览在线空间所需的技能和工具。●校长应与他/她的团队合作，帮助家庭了解技术的健康用途，设定基本规则，利用父母对设备的控制以及监视技术使用的方法。●董事会应审查和更新地区政策，以满足与未来技术设备，在线平台，新兴威胁以及立法和法院诉讼相关的需求。●让教育工作者，家庭和学生参与对学校政策中个人技术使用的简介，该政策对所有相关人员的关注敏感。●支持教育者学习政策以及地区政策和相关法规的一致，统一的应用和执行。●为教育工作者提供专业发展，以使用授权的学校发行的设备将技术纳入课堂课程和活动。●制定并实施对不适当的个人技术使用的反应，该响应鼓励学生在“无手机”空间中看到价值，并创造机会开发与技术使用相关的积极技能。●为基于学生的特定需求的学校政策中的个人技术使用创建一个过程，并根据每个学生的个性化教育计划（IEP），第504节，个性化的医疗保健计划或学习计划适当。●将数字公民教育内容和技能纳入课程的一部分。
EE 116：能量和电子的半导体设备
许多诺贝尔奖……•1956年晶体管（Bardeen，Brattain，Shockley）•1985年量子大厅效应（Klitzing）•1986年扫描隧道显微镜（Binnig，Rohrer，Rohrer）•1996年，Buckyballs（Curl，Kroto，Smalley，Smalley）•1998年密度功能（KO）•2000 Heterj＆ICJ（2000 Heter）（2000 Hetery）基尔比克里默（KROEM），•2000年指挥聚合物（Heeger）•2007年巨型磁场耐药（Fert＆Grunberg）•2009年CCD和光纤（Kao，Boyle＆Smith）•2000年QHE（laughlin，laughlin，Stormer，Tsui，tsui，tsui，tsui）•2010年geim＆nevoselof（geim＆nogoselof）•
对移动设备上后量子和混合噪声协议变体的评估
摘要。Noise 是一个框架，用于设计和评估双方之间的认证密钥交换 (AKE) 协议，该协议使用 Diffie-Hellman (DH) 作为唯一的公钥密码系统。在本文中，我们对 Noise 和 PQNoise（最近推出的后量子版本的 Noise 协议框架）的计算和通信成本进行了评估。此外，我们介绍了 12 种基本（交互式）Noise 模式及其 PQNoise 对应模式的组合，从而获得混合握手模式，并将它们纳入我们的评估中。我们将 PQNoise 和新的混合模式集成到 Noise-C 中，这是用 C 编写的 Noise 协议框架的参考实现。为了评估 Noise 及其变体，我们使用 Linux 网络模拟工具模拟了具有不同延迟、吞吐量和数据包丢失设置的网络。对于所有 Noise 握手，我们选择了提供可比（量子前）安全级别的密码系统，即 X25519 和 Kyber512。我们在两台不同的设备上进行了实验，一台是搭载 Intel Core i5-10210U CPU 的笔记本电脑，另一台是搭载 32 位 ARM Cortex-A7 处理器的 Orange Pi One 开发板。我们收集的结果表明，在正常网络条件下，Noise 模式和 PQNoise 对应模式的执行时间几乎相同，除非后者需要额外的握手消息。然而，在网络条件较差、数据包丢失率较高的情况下，PQNoise 落后于 Noise，这主要是因为 Kyber512 的公钥和密文相对较大。当数据包丢失率较低时，我们的混合握手的执行时间与相应的 PQNoise 握手几乎没有区别，而在数据包丢失率较高时，差异很小。