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同志创新培训网络 - 2024年10月8日至10日...
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性，包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输（Auston）开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象（图1）诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性，可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲，磁化强度在〜10 ps中反转，比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级，并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。（图2）此外，开关所需的能量密度较低，投影仅需4 fj即可切换A（20 nm）3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet，例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成，需要具有高隧道磁力电阻（TMR）的磁性隧道连接。然而，对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小（≈0.6％），用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下，将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此，切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣，然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体，然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明，6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩（SOT）[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
从鼠标CT扫描脑图像中学习以检测MRA-TOF人血管
摘要 - 早期关于脑血管式语义分割的研究使用了经典的图像分析方法来从图像中提取血管树。如今，深入学习的方法已被广泛利用用于各种图像分析任务。在语义细分框架中处理神经网络时的强大限制之一是需要处理地面真理分段数据集，该数据集将在其中学习任务。手动以3D体积（通常为MRA-TOF）手动分割动脉可能很麻烦。在这项工作中，我们旨在从新的角度解决血管树分割。我们的目标是从使用CT扫描的小鼠血管构建图像数据集，并以一种精确模仿人脑的统计特性的方式增强这些血管。由于其特定的采集方式，鼠标图像的分割很容易自动化。因此，这样的框架允许生成培训卷积神经网络所需的数据 - 即增强的鼠标图像和相应的地面真实分割 - 无需任何手动分割程序。但是，为了生成具有一致属性的图像数据集（与MRA图像非常相似），我们必须确保增强鼠标图像的统计属性确实与人类MRA的获取符合正确。在这项工作中，我们详细评估了在MRA-TOF上获得的人动脉与我们模型产生的“人源化”小鼠动脉的相似性。最后，一旦模型进行了正式验证，我们将使用卷积神经网络实验其适用性。
高级定量推理（IMRA25）
2。过程标准描述了期望学生参与内容的方式。在每个年级和课程中列出的知识和技能开始时的过程标准的放置是有意的。过程标准将其他知识和技能编织在一起，以便学生可以成功地解决问题，并在日常生活中有效，有效地使用数学。流程标准在每个年级和课程中都集成。在可能的情况下，学生将将数学应用于日常生活，社会和工作场所中产生的问题。学生将使用解决问题的模型，该模型结合了给定信息，制定计划或策略，确定解决方案，证明解决方案并评估解决问题的过程以及解决方案的合理性。学生将选择适当的工具，例如真实的对象，操纵性，纸和铅笔，以及技术和技术，例如精神数学，估计和数字意义，以解决问题。学生将使用符号，图表，图形和语言等多种表示形式有效地传达数学思想，推理及其含义。学生将使用数学关系来生成解决方案并进行连接和预测。学生将分析数学关系以连接和交流数学思想。学生将使用书面或口头交流中精确的数学语言来展示，解释或证明数学思想和论据。
在量子计算上申请Cemracs 2025的说明
[x] - 线性和多线性代数（张量，单一和遗传学矩阵，...）[x] - python编程[x] - 量子力学和应用（例如量子化学或量子化学理论，...算法，量子相估计，...）[x] - 量子编程（myqlm，qiskit，qaptiva，cirq，q sharp，...）
外部磁场对 STT-MRAM 的影响
根据常见的外部磁场强度，我们在下面显示，一旦芯片安装在印刷电路板 (PCB) 上或插入其工作环境中，STT-MRAM 的磁抗扰度足以满足大多数用途。这一说法得到了 60 年使用磁性硬盘驱动器 (HDD) 的经验支持，其中包括 20 年使用包含磁隧道结的读取器的 HDD、20 多年在汽车行业中用作位置编码器的磁场传感器以及 15 多年使用 MRAM。主要是在处理芯片期间需要小心谨慎，以避免将芯片暴露在过高的磁场中。MRAM 将数据位存储在磁隧道结 (MTJ) 中。它们由两个由氧化物隧道屏障隔开的磁性层组成。其中一个磁性层称为自由层（或存储层），具有可切换的磁化，
基于 CMOS/STT-MRAM 的 Ascon LWC
摘要 — 物联网 (IoT) 对象的使用日益增多，因此有必要开发低功耗安全电路。轻量级加密 (LWC) 算法用于在有限的功耗下保护这些连接对象的通信。能量收集技术可以提供物联网对象所需的电力。但是，它可能遭受突然断电，导致系统微控制器停止运行。为了使加密原语能够从意外断电中快速恢复，我们提出了一种基于 CMOS/MRAM 的 A SCON 密码硬件实现，该密码是美国国家标准与技术研究所 (NIST) LWC 竞赛的决赛入围者。我们专注于从 MTJ 电气模型开始的 ASIC 设计流程，而无需重新开发现有的 EDA 工具。作为研究案例，A SCON 计算的中间状态可以存储在非易失性存储器中，并在断电后启动时恢复，从而节省重新计算算法第一步的能源成本。此实现可节省 11% 至 48% 的能源，面积开销为 5.5%。索引术语 —A SCON、LWC、STT-MRAM、MTJ、非挥发性
基于单个晶体管的高密度 SOT-MRAM 存储器阵列
Rana Alhalabi 1、Etienne Nowak 1、Ioan-lucian Prejbeanu 2 和 Gregory Di Pendina 2 1 CEA LETI，Minatec campus，17 Rue des martyrs，38054 Grenoble，法国 2 Univ. Grenoble Alpes，CEA，CNRS，Grenoble INP*，INAC，SPINTEC，F-38000 Grenoble，法国 摘要 — 自旋轨道扭矩磁性 RAM (SOT-MRAM) 方法代表了一种通过分离读取和写入路径来克服自旋转移扭矩 (STT) 存储器限制的新方法。由于每个位单元有两个晶体管，因此它对于不需要非常高密度的高速应用尤其有用。本文介绍了一种基于单个晶体管和单向二极管的高密度 SOT-MRAM 存储器阵列。这种方法有三个优点。 32kb 存储器阵列的晶体管数量减少了 45%，与传统 SOT 位单元相比，单元密度提高了 20%。此外，读取操作所需的控制更少，最终可实现高耐久性、高速度和高密度。关键挑战在于在感测裕度和读取能量之间进行调整。