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额外的军事层级
1.1 范围 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 产品规格的一般信息 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . 1.2.3 产品规范的保管人 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 相关 STANAG 编号 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 1.3 产品规格状态 10 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 1.4 安全性 10 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . . . 1.4.1 规范的安全分类 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.2 产品的安全分类 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.3 版权声明 11 . . . . . . ..................................................................................................................................................................................
湍流边界层的气动光学畸变
四个直接数值模拟 (DNS) 数据集涵盖了 8 至 14 的有效自由流马赫数，用于研究高超音速边界层中湍流引起的气动光学畸变行为。数据集包括两个来自平板边界层（马赫数 8 和 14）的模拟数据集和两个来自尖锥流（马赫数 8 和 14）的模拟数据集。来自每个 DNS 的瞬时三维密度场被转换为折射率并进行积分以产生由湍流引起的光程差 (OPD) 分布。然后将这些值与文献中的实验数据和现有的 OPD 均方根模型进行比较。虽然该模型最初是为马赫数 ≤ 5 的流动开发的，但它为我们比较高超音速数据提供了基础。
湍流边界层的气动光学畸变
研究了湍流引起的亚音速、超音速和高超音速边界层的气动光学畸变特性。使用了四个边界层的直接数值模拟 (DNS) 数据，这些边界层的标称马赫数范围从 0.5 到 8。亚音速和超音速边界层的 DNS 数据是平板流。两个高超音速边界层均来自入口条件为 8 马赫的流动，其中一个是平板流，另一个是尖锥上的边界层。这些数据集中的密度场被转换为折射率场，这些折射率场沿预期的光束路径积分，以确定光束穿过湍流场的折射时将经历的有效光程长度。然后，通过考虑与体边界层效应相关的平均路径长度和倾斜问题，确定光程差 ( ) 的分布。将 的均方根与现有模型进行比较。发现从亚音速和超音速数据确定的 值与现有模型非常匹配。可以预料的是，由于在模型推导过程中做出了强雷诺类比等假设，高超音速数据匹配得并不好。到目前为止，该模型从未与本文中包含的马赫数如此之高的流动或流过尖锥几何的流动进行比较。
在量子图中发现隐藏层
在复杂的网络中找到隐藏的层是现代科学中的一个重要且非平凡的问题。我们探索量子图的框架，以确定多层系统的隐藏部分是否存在，如果是这样，则其程度是多少，即那里有多少个未知层。假设唯一可用的信息是在网络的单层上波传播的时间演变，因此确实可以发现仅通过观察动力学而隐藏的东西。我们提供有关合成和现实世界网络的证据，表明波动力学的频谱可以以其他频率峰的形式表达不同的特征。这些峰表现出对参与传播的层数的依赖性，从而允许提取上述数量。我们表明，实际上，只要有足够的观察时间，人们就可以完全重建行范围标准化的邻接矩阵频谱。我们将我们的命题与用于多层系统目的的波数据包签名方法进行了比较与机器学习方法。
EUV 掩模吸收层的优化
极紫外光刻 (EUVL) 是最有前途的技术之一，它可将半导体器件制造的极限扩展到 50 纳米及以下的临界尺寸 [1]。EUVL 需要制造反射掩模，它不同于紫外可见光光刻技术所用的传统透射掩模。极紫外 (EUV) 掩模由一个 EUV 波长的反射镜组成，反射镜上沉积了吸收图案堆栈。干涉镜由高折射率和低折射率材料的交替堆栈制成，通常是沉积在基板顶部的 40 个 Mo/Si 双层。通过调整 Mo 和 Si 层的厚度，可以针对 13.5 纳米的波长优化反射率。对于“双层工艺” [2]，吸收图案堆栈由缓冲层顶部的导电吸收层制成，缓冲层用作蚀刻停止层以及吸收层修复步骤中的保护层。过去几年，人们评估了多种材料（Ti、TiN、Al-Cu、TaSi、Ta、TaN、Cr）[2–4] 作为 EUV 掩模的导电吸收材料的可能性。图 1 描述了这种基本的减法 EUV 掩模工艺流程，其中采用了“双层”吸收堆栈。
周边层对拉伸力学性能的影响...
增材制造已成为全球经济的重要组成部分，它彻底改变了制造工艺、增强了机械部件并解决了提高生产率等当前行业挑战。本研究探讨了 3D 打印 Onyx 的抗拉强度和刚度，重点研究了打印周边层的影响。结果表明，增加周边层可通过加厚外壁和改善应力分布来提高抗拉强度。实验表明，2 到 15 层之间的改进不超过 20%，并且周边层对韧性没有影响。此外，一旦有足够的周边层，内部填充模式和密度会在整体强度中发挥更重要的作用。两层通常足以确保凝聚力、最大限度地减少变形并防止微裂纹扩展。Onyx 的尼龙基质和碳纤维通过缓解周边层和内层之间的过渡区的应力集中进一步提高了耐久性。然而，超过某一点后，增加层数带来的收益就会递减，主要是增加材料消耗，而强度却没有显著提高。这些发现支持未来研究剪切强度和抗冲击性等附加性能，同时平衡性能、材料使用和可持续性。
QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
Joseph D. Smith博士安全层和保护层（LOPA）
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