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用于量子信息应用的全耗尽绝缘体上硅器件中量子点的工业方法
使用在低温下运行的先进互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术实现基于量子点的电子自旋量子比特，可以实现大规模自旋量子比特系统的可重复和高通量工业制造。采用纯工业 CMOS 制造技术制造的硅基量子点架构的开发是朝着这个方向迈出的重要一步。本论文研究了意法半导体公司（法国克罗尔）的 28 nm UTBB（超薄体和埋氧化物）全耗尽绝缘体上硅（FD-SOI）技术的潜力，以实现明确定义的量子点，能够实现自旋量子比特系统。在此背景下，在 4.2 K 下对 FD-SOI 微结构进行了霍尔效应测量，以确定量子点应用的技术节点的质量。此外，还介绍了一种针对量子设备实施而优化的集成工艺流程，该工艺流程仅使用硅铸造方法进行大规模生产，重点是降低制造风险和总体交货时间。最后，设计了两种不同几何形状的 28 nm FD-SOI 量子点器件，并研究了它们在 1.4 K 下的性能。作为 Nanoacademic Technologies、Institut quantique 和 STMicroelectronics 合作的一部分，开发了 3D QT-CAD（量子技术计算机辅助设计）模型，用于建模 FD-SOI 量子点器件。因此，除了通过传输测量和库仑阻塞光谱对测试结构进行实验表征之外，还使用 QTCAD 软件对其性能进行建模和分析。这里介绍的结果证明了 FD-SOI 技术相对于其他量子计算应用方法的优势，以及在此背景下 28 nm 节点的已知局限性。该工作为基于较低技术节点的新一代FD-SOI量子点器件的实现铺平了道路。
联邦学习用于监测工业过程的条件：关于故障诊断方法，挑战和前景的审查
摘要：通过基于条件的维护（CBM）调度来降低停机时间和提高生产率至关重要。的确，用于故障诊断（FD）的先进智能学习系统使有效隔离并识别故障的起源成为可能。已验证的智能工业基础设施技术使FD成为一项完全分散的分布式计算任务。为此，由于法律法规的限制或利益冲突，因此通常受所谓数据岛化的不同地区/机构之间的分配仅限于隐私，安全风险和行业竞争。因此，联邦学习（FL）被认为是将数据与多个参与者分开的有效过程，以协作培训智能且可靠的FD模型。据我们所知，迄今为止尚未对该主题进行全面研究，因此迫切需要进行基于审查的研究。在此范围内，我们的工作致力于审查FL应用程序诊断应用程序的最新进展，而FD方法，挑战和未来的前景受到特别关注。
EPSRC工业博士学位景观奖（IDLA）
EPSRC工业博士学位景观奖（IDLA）：使用配方科学和流变学的结构化液体的数值模型的开发和验证：净零可持续产品。Mark Simmons教授和Alessio Alexiadis化学工程学院博士，伯明翰联合利华大学，阳光港口税收税收津贴19,795英镑，每年5,000英镑的工业增长津贴，以及支付的费用。项目描述：联合利华集团是家庭，个人护理和食品的国际制造商，目的是使可持续的生活司空见惯。该公司拥有400多个品牌，这些品牌在190多个国家/地区出售，每年的营业额在2022年为600亿欧元。包含复杂结构液体的产品是该产品组合的关键组成部分，例如洗发水和头发护发剂（鸽子，lux，sunsilk）。要满足英国气候目标，迫切需要采用新颖的科学方法来实现产品和工艺的快速重新重新制定，以减少制造和使用过程中的温室气体（GHG）排放和水。联合利华已承诺从2039年到销售点从其所有产品中实现零净排放。由于越来越多的成分转移到可持续的原料，以及制造此类成分所需的碳足迹所需的碳足迹，因此需要实现这种创新率。最初的焦点将放在含有层状凝胶网络（LGN）的浓缩产品上。这些结构建立了粘度，并有助于对消费者满意的产品的整体感觉和流动。学生将这个博士学位项目通过测试和开发新的数值框架来促进这一目标，该框架可以在计算机实验中进行测试，以测试新的配方及其针对实验的微观结构，以减少时间和浪费的最终目标，从而将新的配方带给市场。Composed of surfactants and long chain fatty alcohols, the structural features of LGNs are built over three orders of magnitude, from self-assembled repeat-unit bilayer structures at the nanometre- scale, to stacking of these into intermediate mesostructures to form higher order sheet-like agglomerates with dimensions in the order of tens to hundreds of micrometres, which twist, fold and interlock with other sheets.该项目旨在通过模拟（在计算机中）和实验室（体外）实验的组合使用无网状数值方法来验证和进一步开发微观结构的初步模型。候选人将熟悉它们，并在配方和模拟中提出低复杂性实验，以创建能够预测复杂液体的流变特性的能力，并着重于层状凝胶网络。学生将从S＆T护发能计划中与联合利华队的互动中受益，并将在其博士项目中练习项目管理，并通过常规团队和更广泛的社区更新来介绍他们的工作。
基于工业反馈
数字双胞胎范式是一项非常有前途的技术，可以应用于各种领域和应用程序。但是，它缺少用于分类和定义用例的统一框架。本文的目标是解决确定的差距。使用现场研究和自下而上的方法，它旨在对工业数字双胞胎的各种用途进行分类，以帮助正式化概念并合理地通过一系列工业领域的采用。该研究是基于采用基本理论原理从各种垂直领域收集用例的迭代过程。提取，合成，分组和抽象的使用情况方案，以开发可操作的用例分类框架。本文介绍了由此产生的分类法，并通过详细说明实际工业用例（包括其价值主张和应用领域）来说明它。对用例的收集，分类和分析导致对数字双胞胎学术和工业定义中提出的共同方面进行了研究。的目标是将这些方面结合在一起，成为务实而统一的定义，未来工业联盟（AIF）委员会汇聚在一起。这项工作的主要贡献包括从共同的工业和学术角度提出提议，（i）第一个独立于领域的数字双胞胎用例的系统收集，（ii）分析和分类数字双胞胎用例及其需求的综合框架，以及（iii）对工业数字化的共识，以贡献这种结构性的构图和标准化，以实现这种结构化和标准化。
生态工业园区集体能源自用新策略：数学建模与经济评估
摘要：为了减少温室气体排放，世界各地越来越多地使用可再生能源来替代天然气、煤炭和石油等化石能源。生态工业园区在集体自用框架下促进工厂之间可再生能源的使用和共享。本文介绍了一种生态工业园区光伏自用新策略，该策略结合了集体和个人自用。该策略与经典的自用配置进行了比较，在经典的自用配置中，工厂不共用光伏装置。针对这两种配置，提出了并求解了两个数学模型，结果表明，新策略比经典的个人自用配置更有效率。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
实时系统优化的多代理强化学习：从理论到工业应用
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2703-2714，文章ID：IJCET_16_01_190在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_190
卡伦堡工业共生：循环策略在互助中
卡伦堡工业共生症是组织间合作的一个很好的例子，展示了工业生态和循环经济原理。自1960年代以来，当地公司就建立了材料和能源交流网络，将废物和副产品转变为互惠互利系统中可重复使用的资源。该模型不仅减少了废物和温室气体的排放，而且还可以大量节省能源和原材料成本。此共生的主要参与者包括Asnæs发电厂等公司，例如Novo Nordisk，Novozymes和Statoil。这些组织交换热量，蒸汽，石膏和生物质的流量，创建了一个集成的网络，其中一个公司的废物成为另一个公司的资源。工业共生大大降低了CO 2排放，并节省了数百万立方米的水以及每年的残留材料。本研究说明强调，信任和组织间合作对于这种循环经济模型的成功至关重要，同时认识到其在其他地区的应用将需要针对当地条件量身定制的调整。关键词：循环经济，工业生态学，工业共生，组织间合作，卡伦堡（丹麦），互助，供应链简介
工业机器人技术中的PhD位置（M/F/D）：学习和...
在纺织品排序中，服装的分离，粗糙分类和扁平化至关重要。该博士学位论文旨在开发工业规模的扁平化过程。使用新颖的仪器工具，精确记录了人类对此过程的演示。可以使用集成的力/扭矩传感器记录触觉方面，并且可以使用集成的摄像头记录纺织品上的实际抓地点。因此，一个非常通用的数据集由人类专家生成，使得为各种服装，材料，印刷图案和尺寸的动作，相互作用力和抓地点创建和学习成为可能。