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采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
HiddenLayer 对 NIST 关于 AI 的 RFI 的回应
HiddenLayer 团队诞生于 2019 年的一次真实世界中的对抗性机器学习攻击，当时 Chris Sestito、Jim Ballard 和 Tanner Burns（HiddenLayer 创始人）负责应对一次严重的真实世界中的对抗性机器学习攻击。当时，Chris Sestito（HiddenLayer 首席执行官）领导着 Cylance 的威胁研究，Cylance 是一家 AI 公司，通过利用深度学习来防止恶意软件攻击，彻底改变了反病毒行业。2019 年，Windows 可执行 ML 模型通过现在称为推理攻击的攻击被利用，暴露了其弱点，并允许攻击者成功逃避 Cylance 运行的任何地方的检测。在响应工作中，未来的 HiddenLayer 创始人将其视为未来攻击的前兆，这些攻击是由 AI/ML 固有的弱点、更多的开源攻击工具以及对世界上有史以来发展最快、最重要的技术的不断增长的了解和使用而引起的。为了证明这些攻击是可以预防的，该团队开发了一种独特的、正在申请专利的、产品化的人工智能安全解决方案，以帮助所有组织减轻基于人工智能的解决方案固有的安全风险。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
mx层UMG统一邮件网关
威胁称为零日攻击，可以通过人工智能和机器学习模型轻松理解。查询。即使是生成这些查询的消息尚未被确定为威胁，AI也可以识别它们包含威胁并立即生成警报。被认为是新威胁的识别指纹的查询变成了智能，并通过更新分发，并提供了具有传统扫描工具的所有用户。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
用于合成和分析高级功能层和涂层的电化学方法
他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
激光消融2D层的材料以合成亚稳态纳米结构
液体中的脉冲激光消融（PLAL）是一种合成具有控制尺寸和形态的高纯度，无配体纳米材料的技术。这项研究的重点是通过在193 nm处使用重点的脉冲精液激光和2-4 J/cm 2（5 Hz的150 MJ，持续30分钟150 MJ），侧重于MXENE纳米结构（TI₃C₂）的合成。在去离子水和十二烷基硫酸盐分散剂的溶剂混合物中，使用2 mm厚的直径和5 mm的ti₃c₂靶标，在瞬态条件下，在约2,000 k温度和10⁷10⁸10⁸PA压力的瞬态条件下产生纳米结构的mxenes。该方法可最大程度地减少前体和副产品的污染，从而确切地控制纳米颗粒的大小和分布，同时保留结构完整性和功能特性。使用扫描电子显微镜（SEM）和能量色散光谱（EDS）来表征合成的MXENE（EDS），并揭示了不同的形态，例如皱纹的板状结构，例如石墨烯氧化物，均匀的纳米结构，均匀的纳米结构一致的2D FLAKES一致，表明较薄，均匀的合成：均匀的分层：在EDS光谱中观察到氧化。这项研究证明了对产生高质量MXENE纳米颗粒的皮质方法的生存能力，并为纳米材料合成的未来创新提供了基础，用于其他多种2D技术应用。
优化有机太阳能电池：P3HT的效果：PCBM活动层和CA干扰层
摘要：我们已经对聚（3-己基噻吩）（P3HT）（P3HT）和[6，6] - 苯基C61丁基甲基甲基酯酯活性层活性层活性层散装散装量量形的理论入射光子到电流（IPCE）作用光谱。通过玻璃基材/SIO 2/ITO/PEDOT的结构的二维光学模型：PSS/P3HT：PCBM（1：1）/CA/AL，该设备的光响应已计算出针对不同的光活性层和CA层的厚度，从而可以找到最大的设备构造，从而可以在最大程度上效率地效果，从而获得了最大的效果效果，从而可以在上位效果，从而获得最大的效果。已经计算出电场强度，能量耗散，发电速率和IPCE，以提高设备的性能。有限元方法在1.5 AM照明的100 mW/cm 2的入射强度下执行模拟。发现，最佳结构是通过180 nm光活性层和5 nm Ca层厚度实现的。
评估几乎没有分层的氧化石墨烯纳米复合材料，以改善高压高温井中的水性钻井液
对于解决地热井中HPHT条件引起的钻井问题的可能性，需要进行热稳定的地热钻泥系统的发展。这是由于高温对HPHT条件下泥流体的降解影响而发生的。挑战在于设计一种可以承受高压，高温（HPHT）条件的合适钻孔液。本研究旨在提供既便宜又环保的新添加。在应用于HPHT钻井环境时，添加剂有可能匹配或超过现有添加剂的性能。几层石墨烯（FLRGO）是通过根据Hummer方法制备的氧化石墨烯获得的。然后，还用两种类型的纳米颗粒装饰了还原的石墨烯表面，以通过简单的溶液混合技术获取两种不同组合物的纳米复合材料。使用氮化硼（BN）纳米颗粒制备了第一个石墨烯纳米复合材料（RGB），其比率不同，以产生三组从1到3。使用氮化钛（TIN）纳米颗粒获得了第二个（RGBT），其百分比不同，以产生六组从1捐赠至6。The prepared reduced graphene oxide along with its nitrides nanocomposites were intensively investigated using several characterization techniques including scanning electron microscope (SEM), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), Fourier transfer infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD), and thermal gravimetric analysis (TGA).因此，0.2、0.6和1 wt。在高温和压力下（230°C，17000 psi）到（80°C，2000 psi），研究对纳米复合材料均研究了如何影响水基钻孔液的流变学和过滤特性。％用作泥样样品的添加剂，并相对于参考泥浆进行了评估。的结果强调，在温度和压力升高时，带有60％石墨烯的RGBT样品，参考样品塑料粘度，20％硝酸硼和20％氮化钛的含量增强了10％至59％，17％至17％至61％至61％至61％和20％至67％（0.2 wt％），（0.2 wt％），浓度（0.6 wt），（0.6 wt tostive）和（0.6 wt t t t t t t t。同样，产量点分别提高了44％至88％，49％至88％和50％至89％。两种纳米复合材料在HPHT条件下均显着降低了滤液损失。这些发现表明，发达的纳米增强钻孔液可以抵抗高级钻孔操作中遇到的严重条件，并在较高温度下具有更好的热稳定性。