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第 8 讲状态方程、平衡和爱因斯坦......
原子移离平衡位置后，原子核会从电子云中移开。光子的电场会与原子核（电子云偶极子）产生共振（场是附加的），从而被吸收。硅、锗等共价材料往往是较差的光吸收剂。需要晶格振动才能在晶体中诱导偶极子，然后光才能被吸收=间接间隙。
化学教学大纲Nep_syllabus.pdf
Nomenclature for acyclic compounds only (trivial and IUPAC), DBE, hybridization(sp", n= 1,2,3) of C, N, O, halogens, bond distance, bond angles, VSEPR, shapes of molecules, inductive and field effects, bond energy, bond polarity and polarizability, dipole moment, resonance, resonance energy, steric inhibition of resonance,过度结合，𝞹 -M.环，带电的系统3,4,5,7环，融合点，熔点，沸点，氢化热，燃烧热，氢键（内部和分子间），冠 - 酸，酸度的概念，碱性反应中间体：碳定位，碳纤维，自由基，卡宾和硝基的结构和稳定性。
适用于 7nm 技术节点及更高版本的可扩展且可制造的无体积多 Vt 解决方案
为了提高晶体管的密度、提高性能、降低功耗和降低每个晶体管的成本，人们对晶体管尺寸的要求推动了接触多晶硅间距 (CPP) 的缩小，如图 1 和图 2 所示，这反过来又需要缩小栅极长度以释放更多空间来降低接触电阻。由于金属栅极图案的空间有限，RMG 的持续缩小对 7nm 及更高技术的多 Vt 提出了挑战。此外，自对准接触 (SAC) 成为未来技术节点上提高器件成品率的关键要素。因此，需要采用简化的 RMG 堆叠集成方案来确保良好的栅极凹槽控制和均匀的 SAC 封装。由不同栅极金属厚度 (金属多 Vt) 实现的多 Vt 选项将在大幅缩小间距时面临可扩展性挑战。在这项工作中，我们提出了一种无体积多 Vt 解决方案来定义具有不同偶极子层厚度的所有 Vt 类型。氧化物偶极子层与基于 SiOx 的界面层 (IL) 相互作用，产生 Vt 偏移，伴随其基团电负性差异 [6]。所提出的方案被证明与双 WFM 工艺兼容，并且由于其体积小，可适用于高度缩放的设备和新颖的设备架构。在同一芯片上集成多个偶极子厚度非常具有挑战性，因为偶极子厚度非常薄，通道可能会受到图案损坏。在本文中，我们
75 年 - 石头
接下来，我们假设物体与激励场（初级场）之间的相互作用是纯磁性的。这可以通过磁化铁磁体来实现，也可以通过铜盘中感应出的涡流来实现。在电子标签中，相互作用是通过一个或多个绕组的线圈建立的。请注意，由于磁场的矢量特性，这里的相互作用与方向密切相关，如果初级磁场矢量位于线圈绕组所跨越的平面内，相互作用甚至会消失。初级磁场在要检测的物体所占的区域中被认为是均匀的，这一假设为物体的物理尺寸建立了一个界限。由于磁相互作用，建立了次级磁场，对于距离物体足够远的物体，该磁场具有偶极场的特性。接收器被认为位于此区域，从而提供与感应偶极矩直接相关的输出信号。因此，我们的兴趣集中在两个量上，即激发的初级磁场矢量 h 和感应偶极矩 m ，它们通过所考虑对象的因果关系相互关联。这种关系的各种形式将是本文的主要主题。
军用车辆的磁性检测和跟踪
磁传感器可以检测含有铁磁材料的目标，因为它们会扭曲地球磁场。物体的磁场可以表示为多极级数展开。由于不存在单个磁荷，最低阶是偶极子，其衰减率为 1/r3。高阶多极子衰减的距离幂相应更高。对于大于最大目标维度阶的测量范围，偶极矩主导信号，定位和表征目标的问题变成了定位磁偶极子并测量其矩矢量的问题。在未知位置定位具有未知特征的目标需要确定六个未知数。三个未知数代表目标的位置，另外三个代表其磁矩矢量。检测和表征（就磁矩而言）不能分成不同的问题，而必须同时完成。对目标特征（例如，预先了解目标类型）或目标位置（例如，预先了解目标路径）应用不同的约束可以稍微降低问题的维数。在本文中，我们展示了无约束检测、定位和表征问题的结果。
探测：用于更好脑电图源成像的卷积神经网络
脑电图（EEG）是神经科学研究和临床诊断方面的良好的非侵入性方法。它提供了较高的时间空间分辨率的脑活动。为了了解脑电图的空间动力学，必须解决反问题，即发现引起记录的脑电图活性的神经来源。逆问题是错误的，这意味着多种神经来源的配置可以唤起脑电图在头皮上的相同分布。人工神经网络先前已成功地用于发现一个或两个偶极子源。但是，这些方法从未解决过具有两个以上偶极子源的分布式偶极子模型中的反问题。我们提出了一种新型的卷积神经网络（CNN）体系结构Convdip，该架构在基于模拟的EEG数据的分布式偶极模型中解决了EEG逆问题。我们表明，（1）回合学会了从脑电图数据的单个时间点产生反方案，并且（2）在所有集中绩效指标上都优于最先进的方法。（3）在处理不同数量的来源时，它的灵感更大，幽灵来源较少，而错过的实际来源少于比较方法。它为人类参与者的真实脑电图记录产生了合理的反解。（4）训练有素的网络需要<40 ms才能进行单个预测。我们的结果符合汇聚的资格，是一种有效且易于应用的新颖方法，用于在脑电图数据中源定位，与临床应用相关，例如在癫痫学和实时应用中。
金属电介质阵列中独立电晶格和磁晶格共振的完美吸收
晶格共振是由周期性纳米结构阵列支持的集体模式。它们源自阵列各个成分的局部模式之间的相干相互作用，对于由金属纳米结构制成的系统，这通常对应于电偶极等离子体。不幸的是，基本的对称性原因使得二维 (2D) 电偶极子排列无法吸收超过一半的入射功率，从而对传统晶格共振的性能造成了很大的限制。这项工作引入了一种克服这一限制的创新解决方案，该解决方案基于使用由包含一个金属和一个介电纳米结构的单元格组成的阵列。使用严格的耦合偶极子模型，可以证明该系统可以支持两个独立的晶格共振，分别与纳米结构的电偶极子和磁偶极子模式相关。通过调整阵列的几何特性，这两个晶格共振可以在光谱域中精确对齐，从而导致入射功率的全部吸收。这项工作的结果为合理设计能够产生完美吸收的晶格共振阵列提供了清晰而又普遍的指导，从而充分利用这些模式的潜力，用于需要有效吸收光的应用。