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光电子学与先进材料 — 快速通讯 第 11 卷，第 9-10 期，2017 年 9 月 -10 月，第 534 - 539 页 光电机载综合检测概率及评估方法 金郭 a,b,* ，张胜兵 a ，邱郑 c
针对机载光电系统探测性能难以评估的问题，本文提出了一种红外与微光传感器目标信息融合检测概率的定量计算方法，从目标与背景的辐射特性、探测器的传输特性和成像特性3个方面分析了影响目标检测概率的因素，建立了目标信息融合检测概率计算模型，基于模糊贝叶斯网络理论，根据机载光电传感器目标特点及威胁效果，给出了目标威胁评估的模糊贝叶斯网络模型。实验结果表明，当融合质量因子小于1时，融合图像的质量与源图像相比有所下降；通过贝叶斯网络算法得到了目标威胁，对威胁评估过程的仿真证明了模型的有效性和结果的可靠性。所提出的方法可以计算机载光电系统图像融合的目标检测概率，并对目标威胁进行评估。 （2017年3月30日收到；2017年10月10日接受）关键词：目标信息融合，检测概率，威胁评估，机载光电
Seelam Rajasekhar Reddy
S.R.Reddy，S。Yoshida，U。Sunkari，A。Lozinko，J。Joseph，R。Saha，D。Fabionic，S。Gu，P.P。Bhatttrajee，N。
固体中的自旋弛豫、失相和扩散...
[6] C. Guo, J. Xu, D. Rocca 和 Y. Ping, Phys. Rev. B 102, 205113, (2020)。[7] F. Wu, D. Rocca 和 Y. Ping, J. Mater. Chem. C, 7, 12891 (2019)。[8] F. Wu, TJ Smart 和 Y. Ping, Phys. Rev. B, 100, 081407(R) (2019)。[9] Y. Ping 和 TJ Smart, Nat. Comput. Sci., 1, 646, (2021) [10] K. Li, TJ Smart, Y. Ping, Phys. Rev. Mater (Letter), 6, L042201, (2022) [11] S. Zhang, K. Li, C. Guo, 和 Y. Ping, 2D Materials, 正在印刷, (2023) arxiv.org/abs/2304.05612
Russo，G.，Yazdani-Asrami，M.，Fabbri，M。和Morandi，A。（2024）智能和面向应用的最佳磁场泵的最佳设计。我
作者分支机构：中国广州苏尼特大学的第一附属医院康复医学系（Z. Huang，fan，Liang）；中国广州孙子大学第一附属医院心脏病学系（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，xiong，Guo，Liao）;国家卫生委员会辅助流通的关键实验室，中国广州孙子森大学（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，Xiong，Guo，Liao）；新闻与传播学院，中国广州的孙子森大学（DAI）；英国格拉斯哥大学格拉斯哥大学批判研究学院（LI）。
Citation: K. Shi, W. Cai, S. Jiang, D. Zhu, K. Cao, Z. Guo, J. Wei, A. Du, Z. Li, Y. Huang, J. Yin, J. Åkerman, and W. Zhao, Observation of magnetic d
扭矩，其进动频率接近铁磁共振频率。这主要是由于磁滴模式的进动角较大[7,18,19]。然而，到目前为止，对磁滴的所有实验工作都集中在自旋阀（SV）结构[18,19,21-23]和自旋霍尔纳米振荡器（SHNO）[24,25]上。SV和SHNO中非常低的磁阻（MR）（约1％）限制了功率发射和基于STNO的任何进一步应用。相比之下，具有强PMA的磁隧道结 (pMTJ) 表现出较高的隧道磁阻 (TMR)，达到 249%，尤其是双 CoFeB 自由层 (DFL) pMTJ，它已成为基于 MTJ 的 MRAM 的主要结构 [26]。因此，人们可以期望在基于 pMTJ 的 NC-STNO 中观察到磁性液滴。然而，我们之前的实验表明，在单自由层 (SFL) MTJ 中很难形成稳定的液滴 [27]。这可能是由于均匀电流密度与空间变化磁化相互作用产生的较大张-力矩所致。相反，预计 DFL pMTJ 可以抑制这种大的张-力矩并有利于形成稳定的磁性液滴。在这里，我们通过实验观察和研究了 DFL pMTJ 中的稳定磁性液滴，同时伴随着同一器件中相对于类 FMR 模式进动的功率增强。此外，通过微磁模拟，我们认为磁隧道结中的磁性液滴之所以稳定，主要是因为低的Zhang-Li力矩和DFL中强的钉扎场共同作用的结果[28]。我们的研究结果为磁隧道结中磁性液滴的成核提供了全面的认识，为进一步优化磁隧道结中磁性液滴的使用奠定了基础。
ptse2/hopg中的间隔相干阶段的可视化...
Kai Fan 1 , Bohao Li 2 , Wen-Xuan Qiu 2 , Ting-Fei Guo 1 , Jian-Wang Zhou 1 , Tao Xie 1 , Wen- Hao Zhang 1 , Chao-Fei Liu 1 , Fengcheng Wu 2,3 * and Ying-Shuang Fu 1,3†
新教师 COE
如果说郭文博很高兴今年春天加入加州大学圣塔芭芭拉分校计算机系担任助理教授，那是一种轻描淡写。“这感觉就像梦想成真，因为计算机系在计算机安全方面有着悠久的成功历史。自从我开始读研究生以来，我就一直很钦佩加州大学圣塔芭芭拉分校的 SecLab，”郭文博说道，他指的是由乔瓦尼·维尼亚 (Giovanni Vigna) 和克里斯托弗·克鲁格尔 (Christopher Kruegel) 教授管理的计算机安全实验室。“SecLab 一直是计算机安全研究的领导者，几十年来培养了顶尖的计算机安全研究人员。现在，我可以与该实验室的优秀研究人员以及系里的许多其他才华横溢的成员一起工作。我非常幸运。”郭文博的研究将网络安全与机器学习 (ML) 相结合。他致力于为广泛的安全问题设计有效且值得信赖的基于 ML 的解决方案，包括软件安全和 ChatGPT 等大型语言模型。他自称是一个终身学习者，他说他的研究努力是由他自己遇到的现实问题驱动的。例如，在学习软件安全时，他发现自己想知道 ML 模型是否可以应用于安全应用。这种新颖的方法成为一篇论文的主题，该论文在全球顶级安全会议之一上获得了 ACM CCS 杰出论文奖。“我认为自己是一个以成果为导向的研究人员，我的动力来自于解决新颖而困难的研究挑战，”郭解释说，他在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，并在加州大学伯克利分校完成博士后研究。“我致力于通过开发新的、更实用的技术来解决现实世界的问题。”最近，他根据 ChatGPT 的出现调整了自己的研究方向，研究如何使其和其他类似模型安全可靠，同时研究这些模型如何帮助解决安全问题。“例如，”他指出，“人们可能会求助于 ChatGPT 来生成代码，但他们如何知道代码是否安全？”郭说，他对学习新事物的兴趣不仅限于与计算机相关的主题。自从转到加州大学圣塔芭芭拉分校后，他就已经开始尝试圣巴巴拉最独特的活动：学习冲浪。
科学家将生物计算机与脑组织
随着研究人员建立了“生物计算机”，人类和机器的合并又向前迈出了一步。生物工程师将实验室生长的人脑组织与微电极结合在一起。科学家称其为Brainoware的创作。它处于开发的胚胎阶段，但它已经可以执行复杂的任务，例如语音识别。首席研究员冯郭博士希望他的柔和的软件将有助于推进AI技术。这也可能意味着AI硬件的能量要比仅使用硅芯片少得多。郭博士说：“这只是证明我们可以完成这项工作的概念。我们还有很长的路要走。”