本文定量探索了带有和没有PCM的可变面积直鳍的散热器的热性能。研究了不同的鳍几何形状(恒定面积直鳍,可变面积直鳍,圆形销钉鳍,半球形销钉鳍和椭圆销鳍),不同的雷诺数和鳍密度对增强电子冷却性能的效果。这项研究的目的是开发用于电子冷却技术的最佳鳍几何形状。这项研究表明,改变的鳍密度可以改善散热器的热性能,同时减少散热器的重量。发现散热器的基本温度在可变面积直鳍中较低。与PCM进行热传递的替代配置相比,结果表明,可变面积直鳍散热器最有效。散热器的热阻力降低了9%。关键字:可变区域直鳍,雷诺号,PCM,CFD
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摘要 — 我们研究了具有 TiN/Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 /SiO 2 /Si (MFIS) 栅极结构的 FeFET 在耐久疲劳过程中的电荷捕获。我们提出了一种通过测量金属栅极和 Si 衬底中的电荷来实验提取存储器操作期间捕获电荷数量的方法。我们验证了在耐久疲劳过程中捕获电荷的数量会增加。这是第一次通过实验直接提取捕获电荷并验证其在耐久疲劳过程中会增加。此外,我们模拟了耐久疲劳过程中捕获电荷和铁电极化切换之间的相互作用。通过实验结果和模拟数据的一致性,我们证明了随着存储窗口的减小:1) Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 的铁电特性没有降低。2) 栅极堆栈上带隙中的陷阱密度增加。3) 存储窗口减小的原因是编程操作后捕获电子增加,而与空穴捕获/去捕获无关。我们的工作有助于研究FeFET的电荷捕获行为和相关的耐久疲劳过程。
大脑训练的基本原则是,可以通过完成计算机游戏来增强一般认知功能,这一概念既直观又具有吸引力。此外,有很大的动力来提高我们的认知能力,以至于它驱动了十亿美元的行业。但是,脑训练是否能真正产生这些预期的结果。这部分是因为文献充斥着使用不确定的标准来确定认知的可转移改进的研究,通常是使用小样本的单一训练和结果指标。为了克服这些局限性,我们进行了一项大规模的在线研究,以检查有关脑训练的实践和信念是否与更好的认知有关。我们招募了1000多名参与者的不同样本,他们使用各种脑训练计划已有5年了。使用多项测试评估认知,以衡量注意力,推理,工作记忆和计划。我们发现,即使对于最坚定的脑培训师,任何认知功能的衡量标准与目前是否正在“大脑训练”之间没有关联。脑训练的持续时间也与任何认知性能度量没有任何关系。无论参与者年龄如何,他们使用的大脑训练计划,或者他们是否希望大脑训练工作。我们的结果对“大脑训练”计划构成了重大挑战,该计划旨在改善一般人群中的一般认知功能。
在高斯调制的相干态量子密钥分发 (QKD) 协议中,发送方首先生成高斯分布的随机数,然后通过执行幅度和相位调制将其主动编码在弱激光脉冲上。最近,通过探索热源的固有场涨落,提出了一种等效的被动 QKD 方案 [B. Qi、PG Evans 和 WP Grice,Phys. Rev. A 97,012317 (2018)]。这种被动 QKD 方案特别适合芯片级实现,因为不需要主动调制。在本文中,我们使用以连续波模式运行的现成的放大自发辐射源对被动编码 QKD 方案进行了实验研究。我们的结果表明,通过应用光衰减可以有效抑制被动态准备方案引入的过量噪声,并且可以在城域距离内生成安全密钥。一个
EPI+Gen CHD [心脏病学(冠心病]),DNA,分析5种单核苷酸多态性(SNP)(SNP)(RS11716050 [LOC105376934]基因间]和rs9638144 [esyt2])和3个DNA甲基化标记(CG00300879 [CG00300879 [CNKSR1的转录起始站点{TSS200}],CG09552548 [TSS200},CG09552548 [cg1478999911 asspatc1l and prllord and pr and p.pcr and p.pcr and p.pcr and p.pcr and p。 CPT:0439U
摘要(Quasi)实验设计在CSCL研究中起着重要作用。通过积极操纵一个或几个自变量,同时保持其他影响因素持续并使用随机化,它们允许确定此类自变量对CSCL研究人员可能对一个或多个因变量的因果影响。到目前为止,(准)实验性CSCL研究主要研究了某些工具和脚手架对希望的学习过程和结果变量的影响。虽然早期的CSCL研究主要忽略了在同一组中学习的学习者的数据相互依存关系,但最新的研究使用了更高级的统计方法来分析不同CSCL设置对学习过程和结果(例如多级建模)的影响。由于心理学的复制危机,预注册和开放科学运动对使用(Quasi)实验设计的CSCL研究也变得越来越重要。
量子系统的时间演变可以以量子过程断层扫描为特征,这是一项复杂的任务,该任务随着子系统的数量而呈指数缩放的许多物理资源。量子通道的完整重建的另一种方法是选择性且有效的量子过程断层扫描,该方法允许单独估算,直至所需的准确性,即仅使用多种资源来描述过程的每个矩阵的每个元素。该协议的实现与建立一组互无偏基(MUB)的可能性密切相关,该基础的存在仅当希尔伯特空间的维度是素数的力量时才知道其存在。但是,最近引入了使用最大MUB的张量产品的方法的扩展。在这里,我们明确描述了如何实施算法,以在非电位功率维度和行为中对量子过程进行选择性且有效的估计,这是该方法在维度d = 6的Hilbert Space中对该方法的实验性验证。这是最小的空间,该空间不存在一组完整的MUB,但可以将其分解为两个尺寸d 1 = 2和D 2 = 3的Hilbert空间的张量产品,其中已经知道了一组完整的MUB。六维状态在光子的离散横向线性动量中被编码。在多功能实验设置中,使用仅使用相的空间调制器对状态准备和检测阶段进行了动态编程,该设置允许人们在任何有限的维度中实现算法。
我们感谢法国人民的财政支持。我们感谢Noah Alex,Austin Brooksby,Dylan Finlayson,Matthew Froberg和Gus Stevenson,他们提供了宝贵的研究帮助。我们还要感谢Alicante大学,日内瓦大学,蒙彼利埃大学,默西亚大学,斯塔万格大学,多伦多大学和TBS教育的研讨会。我们也感谢在达勒姆算法交易研讨会上从会议受众那里收到的评论,金融科技:创新,包容和风险会议,第一次零 /最小情报会议,法国实验金融协会会议,加拉帕戈斯群岛实验经济学会议,加利福尼亚实验经济学会议,实验财务会议的年度会议,欧洲大会和第三届会议。
这项工作致力于证明在非努力理论中应用自然语言处理理论中获得的信息处理公式的可能性。这些公式是在计算机实验中获得的,用于通过更改触发此运动的信息量来建模材料对象的运动和相互作用。定义了实验研究的假设,客观和任务。开发了用于执行典范的方法和软件工具。为了比较语音生产过程中人大脑过程中的过程的不同结果,采用了一系列方法来计算自然语言文本片段序列的估计,包括基于线性近似的方法。实验证实,在非力量相互作用理论中获得的信息处理公式反映了语言形成的过程。证明,提供的方法可以成功地用于创建反应性人工智能机系统。实验性并在这项工作中提出的实际结果构成了非强制性(信息)交互公式通常是有效的。