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PDF 834.87 K-埃及化学杂志
这项工作的目的是介孔碳整体（MC）的合成和表征。使用软模板方法制备MC。溶异醇和甲醛用作碳前体和三嵌段共聚物Pluronic F127作为模板剂。使用了几种技术来表征合成材料，例如扫描电子显微镜（SEM），Brunauer-Emmett- teller氮的吸附测量（BET），粉末X射线衍射（PXRD），傅立叶变换光谱光谱光谱（FTIR）和Thermogravimetravimetrictric Anallys（TGA）。工作表征了由于模板在碳化过程中的分解而导致的变化，以形成碳材料中的孔。结果证实了介孔整体碳制备的表面积高，孔径狭窄。
2024 JINST 19 P04029
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 μ m 的六边形像素矩阵，由低噪声和非常快速的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 μ m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用同一原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。
![arXiv:2401.01229v2 [physics.ins-det] 2024 年 2 月 11 日](/simg/7\7c8f638754f6a6deeb95ed0cf1caebbf17f0b4d3.webp)
arXiv:2401.01229v2 [physics.ins-det] 2024 年 2 月 11 日
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 𝜇 m 的六边形像素矩阵，由低噪声和超快的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 𝜇 m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用相同原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。
石墨烯泡沫可有效冷却 GaN 晶体管
本研究中使用的石墨烯是一种基于三维碳（3D-C）的纳米结构泡沫状 TIM，具有相对较高的固有热导率（~80 W/mK）。[6] 中介绍了该材料的制备工艺和物理特性，以镍泡沫为模板来生长 GF，在环境压力下通过在 1,000 °C 下分解 CH4 将碳引入其中，然后在镍泡沫表面沉淀石墨烯薄膜。由于热膨胀系数的差异，石墨烯薄膜上形成了波纹和皱纹。在用热 HCl 溶液蚀刻掉镍结构之前，在石墨烯薄膜表面沉积一层薄薄的聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA)，作为支撑，以防止石墨烯网络在此过程中坍塌。随后用热丙酮小心地去除PMMA层，即可得到连续、相互连接的石墨烯三维网络整体。
通过反应喷墨打印控制金属有机骨架的组成和位置
金属有机骨架 (MOF) 是一类多样化的材料，由有机配体与金属离子反应形成由多孔网络组成的晶体配位化合物。MOF 具有高内部表面积和易于调节的化学性质，因此已被用于各种各样的应用，[1] 包括：气体存储和分离、[2] 催化、[3] 传感、[4] 水净化、[5] 药物释放、[6] 和电子学。[7] 然而，MOF 的不溶性使其很难加工成实际应用所需的复杂形状和图案，从而限制了它们在复杂设备中的使用。[8] 因此，人们探索了各种各样的方法来在表面上生长、沉积和图案化 MOF。 [9] 这些技术包括：喷涂、[10] 旋涂、[11] 浸涂、[11,12] 软光刻、[13] 微流体[14] 和 3D 打印、[15] 静电纺丝[16] 和凝胶整体法。[15c,17]
摩天大楼：快速散列大素数
摘要。算术哈希函数已在素数上定义的函数已被积极开发和用于可验证的计算（VC）协议。在其中，基于椭圆曲线的蛇需要大的（256位及更高）的素数。与SHA-2/3（如SHA-2/3）相比，这种哈希功能的速度明显缓慢，最大损失了1000倍。在本文中，我们介绍了哈希函数摩天大楼，该摩天大楼针对大型素数，并且与钢筋混凝土和整体相比提供了重大改进。首先，对于所有大型素数，设计完全相同，这简化了分析和部署。其次，它通过使用低度不可变形转换并最大程度地减少模量降低，实现了与加密哈希标准相当的性能。具体而言，它在135纳秒中放映了两个256位序场（BLS12-381曲线标量场）元素，而SHA-256在同一台机器上需要42纳秒。摩天大楼的低回路复杂性以及其高天然速度应在许多VC场景中大大降低，尤其是在递归证明中。关键字：哈希函数·零知识·电路
2024 金盛 19 P01014
摘要：为 MONOLITH ERC Advanced 项目生产的单片硅像素原型用 70 MeV 质子辐照，能量密度高达 1 × 10 16 1 MeV n eq /cm 2。ASIC 包含一个六边形像素矩阵，间距为 100 μ m，由低噪声和超快速 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 μ m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的晶圆来生产完全耗尽的传感器。使用 90 Sr 源进行的实验室测试表明，探测器在辐照后工作良好。信噪比在能量密度高达 6 × 10 14 n eq /cm 2 时没有发生变化。信号时间抖动被估算为阈值处电压噪声与信号斜率之比。在 − 35 ◦ C、传感器偏置电压为 200 V 和前端功耗为 0.9 W/cm 2 时，最可能信号幅度的时间抖动估计为 𝜎 90 Sr 𝑡 = 21 ps（质子通量高达 6 × 10 14 n eq /cm 2 时）和 57 ps（1 × 10 16 n eq /cm 2 时）。将传感器偏置增加到 250 V 并将前置放大器的模拟电压从 1.8 V 增加到 2.0 V，可在 1 × 10 16 n eq /cm 2 时提供 40 ps 的时间抖动。
计算机架构和操作系统
操作系统使用户可以通过应用程序与硬件组件进行交互。操作系统的复杂性使其架构成为其使用中的关键因素。操作系统体系结构的每个组件都应明确定义，包括清晰的输入，输出和功能。操作系统体系结构中的关键术语，有两个主要术语来定义OS：内核和Shell的主要组成部分。内核是大多数实施中OS的中心部分，负责所有主要操作和硬件交互。IT管理内存，处理器，输入/输出设备，并提供用户界面与硬件组件进行交互。外壳是用户与操作系统之间的接口，可以是命令行或图形。系统软件系统软件程序与内核进行交互，为安全管理，内存分配和低级活动提供了接口。应用程序应用程序软件/程序被用户用于与OS交互。示例包括用于文档创建和保存文件的文字处理器，以及用于笔记的记事本。流行体系结构存在几种流行的操作系统架构，包括简单的体系结构，整体体系结构，微核体系结构，Exo-Kernel架构，分层体系结构，模块化体系结构，虚拟机架构。简单的体系结构简单的体系结构具有最小接口的基本结构。这是在MS-DOS中看到的，该MS-DOS最初是为利基观众而设计的，但越来越受欢迎。此体系结构的简单性使程序员可以隐藏信息并实现内部例程而无需更改外部规格。简单操作系统体系结构的优势包括易于开发，因为界面有限和由于与硬件相互作用的层较少而导致的性能更好。缺点包括由设计较差的系统造成的频繁系统故障，当一个程序失败时崩溃的系统崩溃，并且由于所有层互连的所有层而导致的可维护性差。Tightly Coupled Systems Can Lead to Unmanageable Code Monolith Architecture: A Central Piece of Code --------------------------------------------- In monolith architecture, the kernel plays a crucial role in managing various operations such as file management, memory management, and device management.内核充当应用程序程序，系统程序和基础硬件之间的接口，为这些实体提供了所有必要的服务。优点： - 轻松开发：通过负责主要功能的单层代码，开发更容易。- 性能：内核直接访问硬件资源可增强性能。缺点： - 撞车容易出现：一个功能的故障可能导致整个操作系统崩溃。- 难以增强：添加新服务而不影响现有服务是具有挑战性的。Micro-Kernel Architecture: Multiple Specialized Kernels ------------------------------------------------ In micro-kernel architecture, each kernel specializes in a particular service.- 可维护性：小型内核使代码维护更加容易。此设计使系统更稳定，因为每个内核的故障不会影响整个操作系统。优点： - 可靠且稳定：同时工作的多个内核减少了系统故障的风险。- 增强性能：每个内核都可以针对特定服务进行优化，从而提高整体性能。缺点： - 复杂到设计：多内核设计实施具有挑战性。- 性能退化：多个模块之间的通信可能会降低性能。Exo-Kernel Architecture: Minimal Kernel Size --------------------------- ------------- The exo-kernel architecture aims to minimize kernel size while allowing application programs to manage hardware resources directly.此设计可以实现高性能代码执行和有效的资源管理。优点： - 高性能：通过应用程序直接访问硬件资源可增强整体性能。- 有效的资源管理：EXO -KERNEL处理其他操作，实现有效的资源分配。程序和操作系统对性能有重大影响，尤其是在资源分配和管理方面。执行上下文允许虚拟机提供，这需要磁盘空间。一台物理机可以托管多台虚拟机。优点包括： *高自定义：虚拟功能在需要的基础上很容易访问和自定义。*安全：无法直接访问，使这些系统高度安全。计算机架构和操作系统IIT kgp。缺点包括： *较少的性能：与模块化结构化相比，虚拟操作系统的性能较低。*复杂的设计：每个虚拟组件都必须仔细计划，因为它抽象了硬件。计算机的大脑是其中枢神经系统，它可以根据需要有效地传输数据。这涉及将信息从存储单元转移到中央处理单元，反之亦然。此外，控制单元决定了多种组件（例如内存，输入/输出设备和算术逻辑单元）如何起作用。通过完成本课程，您可以获得认证并开始您的旅程。计算机系统是架构和操作系统GitHub的集成方法。计算机架构和操作系统书籍。计算机系统是架构和操作系统PDF的集成方法。计算机架构和操作系统PDF。计算机架构操作系统和网络。计算机架构和操作系统约克。计算机架构和操作系统课程。计算机架构和操作系统注释。计算机系统是架构和操作系统的集成方法。
有了人工智能，挖根变得更容易
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能，这可能显著减少根系测量所需的时间，但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像，该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型（即从标记示例中学习）是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练，并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后，我们发现，对于整体结构（R 2 =0.99）、剖面壁（R 2 =0.76）和土芯断裂（R 2 =0.57），手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度，并且在每种情况下，根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明，使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量，从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词：深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样