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利用扫描焦耳膨胀显微镜对交叉电阻存储器中的导电丝进行定位
摘要 — 为了确保这种新兴器件的可靠性，控制导电桥式随机存取存储器 (CBRAM) 中的细丝生长至关重要。在这里，我们证明了扫描焦耳膨胀显微镜 (SJEM) 可用于检测和精确定位工作中的交叉 CBRAM 器件中的导电细丝。基于 Pd/Al 2 O 3 /Ag 堆栈的柔性存储器件首先在低温下在聚酰亚胺基板上精心制作。这些器件在低压 (<2V) 下显示置位和复位操作，开/关比高于 10 4 。在低电阻状态下操作时，SJEM 振幅图像显示出单个导电细丝存在下的热点。在 50kHz 下提取的有效热扩散长度为 4.3µm，并且还证明了热膨胀信号与耗散的焦耳功率成正比。我们相信，所提出的程序为可靠性研究开辟了道路，可将其应用于任何基于细丝传导的存储器件系列。索引词——CBRAM、柔性电子、SJEM、长丝定位。
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作为其研究文化行动计划的一部分，该大学正在提供计划，以认识到更多员工类别的更广泛的贡献，特别是使用叙事简历和信用分类法的概念。它还扩大了内部研究资金的资格标准，使51名研究人员能够获得中央资金参加会议，培训机会，建立投标或合作伙伴关系，进行参与活动等。在2022 - 23年，并引入了桥梁资金，允许今年合同之间的6名研究人员保持雇用。研究文化种子基金，该基金去年支持12个项目（例如促进AHSS ECRS的机会，促进非洲研究人员之间的合作，倡导开放科学实践），现已嵌入敏捷基金中。
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2024年2月20日，荷兰·康拉德先生总裁兼项目经理中美洲转换服务，有限责任公司1020君主圣套房300肯塔基州列克星敦40513 NEA-2024-01尊敬的康拉德先生：这封信涉及到能源部（doe）对事实和核定范围内的情况的调查，这些信件涉及到拟议的情况下，六氟化物（DUF6）转换设施。企业评估办公室的执法办公室在2023年8月31日的调查摘要中向中美洲转换服务有限公司（MCS）提供了调查结果。2023年11月2日召开了执法会议，您和您的工作人员会议讨论了摘要和MCS的回应中概述的发现。封闭，您会发现执法会议和出勤阵容的摘要。DOE认真对待涉及其承包商的核安全缺陷指控。对这些指控的调查表明，MC在安全管理和执行核工作时严重缺乏关注，并且MCS并未充分自我识别和解决这些问题，这具有很高的安全意义。具体来说，在管理流程，培训和资格以及质量改进的领域中揭示了缺陷。基于对此事的证据的评估，包括在执法会议上提出的信息，得出的结论是，MCS违反了可在10 C.F.R.下执行的要求。第820部分，《 DOE核活动的程序规则》，包括10 C.F.R. 因此，没有提供缓解措施。第820部分，《 DOE核活动的程序规则》，包括10 C.F.R.因此，没有提供缓解措施。第830部分，核安全管理，A子部分，质量保证要求。因此，DOE在此发出封闭的初步违规通知（PNOV），该通知引用了三个严重性II级违规行为，总体民事罚款为382,500美元。由于MC尚未承认这些核安全性缺陷，因此他们没有进行因果分析或采取适当的纠正措施以防止复发。
P&C 传单 V1 - 应用石墨烯材料
2024 年 4 月 14 日 — Universal Matter 将碳升级为石墨烯和相关先进材料，以提高您的创新的性能和可持续性。Flash Joule ...
量子电标准及其工业应用
➢通过Josephson和Quantum Hall效应定义H，kibble（瓦特）平衡：Nist（US），NRC（CA），Metas（SW），LNE（FR），Kriss（Kriss（Kr），MSL（NZ），MSL（NZ），BIPM等。➢joule余额：nim（CN）
机器学习引导的闪光石墨烯的合成
nogy，纳米材料必须通过不受任何影响其特性的快速和可扩展过程来综合。为了应对这一挑战，我们和其他人最近报道了Graphene的合成，[1-3]，以及混合相的MOS 2和WS 2，[4]高渗透合金NPS，[5,6] Nanodiamond，[7]，[7]和其他纳米酸盐和其他纳米型使用电热闪光灯闪光灯焦耳热热效应。在电气放电期间产生的强烈黑体辐射后，石墨烯产品称为“闪光石墨烯”。闪光焦耳加热允许非晶碳的转化，包括诸如碎石橡胶轮胎等废物，[8]来自塑料回收的灰烬副产品，[9]或垃圾填充级混合塑料废物，[10] [10]到石墨烯晶体中。此外，闪光石墨烯晶体是涡轮形成的，并且沿C轴表现出不同程度的层到层的不良方向。[1]这种涡轮质石墨烯构成纳米结构依赖性的物质，包括表面活性剂溶液中的增强溶解度[1]和改变的带结构。[11]焦耳加热过程的可扩展性和环境友好性，以及合成产品的涡轮质性质，使Flash Joule加热一种有趣的合成技术，可带来进一步的研究和分析。尽管Flash Joule加热具有巨大的实用性，但本质上很难研究。闪光石墨烯的形式过程仅在数百毫秒内发生。这些波动很难通过实验控制，这使得它在传统的网格搜索中对映射过程 - 结构 - 专业关系的关系充满挑战。例如，Tang等。更重要的是，当前的闪光灯加热反应器在当前的放电轮廓上不提供控制，从而向每种反应增加了随机元素，这取决于电路向样本接触的瞬时波动。由于这些因素，在闪光灯加热过程中驱动大量纳米晶体形成的参数仍然模棱两可。同时，新兴的文献体系表明机器学习（ML）是材料科学基础研究的强大工具。[12–18]虽然ML经典地考虑了一种用于预防过程故障的工业工具，但使用ML询问大型参数空间可以在低时期内对新技术产生见解。使用ML探索过程 - 结构 - 专业关系 - 管理良好理解过程的船只，例如化学蒸气沉积和量子点综合，并根据其结果争论，ML将使研究人员能够研究
开始使用AWS生成AI的SAP
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