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2024-2025 战略计划 - Highfield 学校
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通过在脉冲激光沉积在Si基板上的脉冲激光层中的稀土掺杂微发射器
稀土发射器已在集成的光学源中研究了一段时间，作为激光源[1]和带有眼镜[2，3]或聚合物[4]的波导放大器。最近，它们被整合到互补的金属氧化物半导体（CMOS）驱动或兼容的SI光子芯片中，作为激光源[5]，放大器[6，7]以及调节剂[8，9]。稀土发射器为开发新的主动光学功能的可能性提供了许多可能性，该功能最初集中于第四组[10]或III-V材料[11，12]。然而，需要在硅平台上的有效掺入（例如粘结[13]，掩盖沉积[5，14]，额外的层[15]或蚀刻[16，17]，需要复杂的处理，这对实际应用可能是昂贵且有害的。尤其是Y 2 O 3和Al 2 O 3矩阵的情况，它需要电感耦合等离子体优化的蚀刻[18-20]。在这项工作中，我们提出了稀土掺杂层微发射体的创新设计，而无需使用升降加工与脉冲激光沉积（PLD）结合使用。在通过掩模（例如g。photoresist）的升降过程中，通过蚀刻的经典结构进行了蚀刻的经典结构，但在升降过程中，将材料与沉积的材料一起清除。这种方法比蚀刻更容易，避免沿蚀刻的侧壁潜在损害。尽管非常有吸引力，但提升过程的主要缺点之一是沉积过程中的底物温度。pld允许克服这种限制。升降处理是薄层图案（例如金属）或较厚层的微电子中常规的，具有低温沉积（如溅射）[21]，原子层[22]或玻璃沉积[23]。的确，如果底物温度高于200°C（即光固定剂的硬烘烤温度），则提升处理不能成功。PLD是一种通常用于
使用脉冲激光探索TAAS Weyl半准薄膜的生长条件
taas是第一个实验发现的Weyl半分材料，由于其高载流子迁移率，高各向异性，非磁性特性以及与光的强烈相互作用，引起了很多关注。这些使其成为研究量子计算，热电设备和光电检测中Weyl Fermions和应用的理想候选者。迫切需要进行进一步的基本物理研究和潜在的应用，大尺寸和高质量的TAAS漏洞。然而，由于AS在生长过程中的挥发，生长出色的taas纤维很难。为了解决这个问题，我们尝试使用脉冲激光沉积（PLD）使用具有不同AS化学计量比的靶标在不同底物上生长TAAS漏洞。在这项工作中，我们发现在生长过程中，部分作为GAAS底物的离子可能会扩散到TAAS纤维中，这是由结构表征，表面地形和组成分析最初确认的。结果，提高了TAAS纤维中的AS含量，并实现了TAAS相。我们的工作提出了一种使用PLD制造TAAS漏洞的有效方法，从而使Weyl SemimetalFim可以用于功能设备。
一种基于证据学习的方法
在新加坡，所有中学生的个人学习设备（PLD）以及新加坡学生学习领域（SLS）的实施彻底改变了这一过程。SLS是由教育部开发的核心教学平台，可实时捕获丰富的学习证据。这项倡议是新加坡通过有目的的技术使用来改变学生学习经验的更广泛战略的一部分。
CRA系列| Optima RoboticsCRA系列| Optima Robotics
已经合并了一个新一代的独立安全控制器，符合PLD CAT3级别。配备了20多个安全功能，该产品已成功通过了安全测试，包括ISO 13849-1，ISO 10218-1和ISO 15066。经过全面的风险评估，它可以与人们合作，而无需额外围栏，从而达到严格的安全标准。
人工智能医疗技术的责任挑战
鉴于医疗技术制造商在上市前和上市后不仅要定义警告，还要定义预防措施、禁忌症、要采取的措施和使用限制，因此额外的产品安全立法（如 MDR/IVDR（以及即将出台的 AI 法案））非常重要。对于软件而言，这也意味着 IT 安全措施。例如，如果未能提供足够的警告，生产商可能会根据产品责任法承担责任，这通常可以归类为 PLD 意义上的“缺陷”。
欧盟人工智能责任指令
2022 年 9 月 28 日，欧盟委员会发布了两项新提案，旨在制定适合数字时代的责任规则，人工智能 (AI) 系统将在社会中占据普遍地位。通过对《产品责任指令》(PLD) 和新的《人工智能责任指令》(AILD) 的拟议修订，委员会旨在更新有关制造商对有缺陷商品（从医疗设备到智能技术）的严格责任的法律。修订后的规则旨在为企业提供更大的法律保障，以便他们能够投资开发新的尖端产品。与此同时，委员会旨在加强人们在有缺陷的商品（包括数字商品）对他们造成伤害时获得公正赔偿的地位。这两项提案都旨在协调和加强产品责任制度，填补 1985 年通过的产品责任指令留下的空白，该指令目前仍在规范人工智能系统责任。在现行制度下，由于法律措辞方式的原因，很难获得因有缺陷的人工智能系统造成的损害的赔偿。因此，PLD 提案和 AILD 建立了两个急需的新责任制度。
基础科学表现级别描述
绩效水平描述性能水平描述（PLD）有助于与学生，家庭，教育工作者和公众交流学生在展示学习标准的熟练程度时所期望的特定知识和技能。PLD在课堂教学和评估中有几个目的。它们是围绕学生在更高层次上表现并解释学科领域学习进展所需要做的事情的丰富讨论的基础。plds对于解释纽约州（NYS）评估的学生表现也至关重要，因为他们在量表得分，绩效水平以及通常在该水平上表现出的特定知识和技能之间建立了联系。对每个学科领域的绩效水平的政策定义，学生按照满足纽约州P-12科学学习标准的需求所需的知识和技能的连续性。有一些学生在标准，精通的学生，部分精通的学生以及低于熟练的学生。纽约州评估旨在根据学生所证明的知识和技能将学生绩效分为四个级别之一。这些基本和中级科学测试的性能水平定义为：NYS级别4
人工智能责任指令提案
人工智能（以下简称“AI”）越来越多地出现在消费者的日常生活中，预计将为他们带来诸多好处。它可以为新产品和服务提供动力，帮助让日常生活变得更轻松、更轻松，例如通过个性化服务、增强现实应用、有助于更快检测疾病的人工智能医疗工具或自动驾驶汽车。然而，人工智能的广泛使用也给消费者带来了重大挑战和风险。其中一个关键问题是，如果出现问题，消费者因人工智能系统而遭受损失，谁来承担责任。由于人工智能的特殊性，例如其复杂性、不透明性、自主性，以及其生命周期中涉及的参与者数量，消费者将很难就人工智能系统造成的任何损害索取赔偿。消费者可能很难识别人工智能系统造成的损害，例如，由于人工智能系统的偏见标准而拒绝以较低的价格投保，消费者看不到这一点。消费者甚至可能不知道人工智能系统在特定决策中发挥了作用，并且是造成损害的原因。现行的欧盟产品责任指令 1（以下简称“PLD”）不适合应对包括人工智能在内的新技术带来的挑战。该指令于 1985 年首次通过，当时市场上的产品与今天的产品截然不同。为了解决这些问题，欧盟委员会于 2022 年 9 月发布了两项提案，以使欧盟责任规则适应数字环境：一项是修订产品责任指令 2 的提案（以下简称“PLD 提案”），另一项是使国家责任规则适应人工智能 3 带来的挑战的提案（以下简称“AILD 提案”）。BEUC 正在两份单独的立场文件中讨论这两个提案。本文重点介绍 AILD 提案。我们对 PLD 提案的立场可以在此处阅读。在这两份立场文件中，我们都提出了几项政策建议，以确保这两个提案创建一个连贯的法律框架，为消费者提供高水平的保护。
S44214-024-00058-0.pdf
抽象的FESE是最神秘的超导体之一。在基于铁的化合物家族中，它具有最简单的化学构成和结构，但是它显示出薄膜的超导过渡温度（T C），跨度为0至15 k，而单晶通常为8 k。一个家族中T C的这种较大变化强调了与理解果雀源性铁的超导性有关的关键挑战。在这里，使用双光束脉冲激光沉积（PLD）方法，我们制造了一种独特的FESE晶状体构成梯度薄膜，该纤维薄膜揭示了原子结构与第一次的超导过渡温度之间的明显关系。在血浆羽流内生成激光梯度的双光束PLD导致单个纤维内边缘位错的分布的连续变化，并且在这里观察到了晶格常数和t c之间的精确相关性，在此观察到，t c∝√c - c –√c - c –√c - c -c c – c c c c c c c c c c c c – is c is C constanty是常量性的constanstant stonstants constants conkentess。与理论研究结合使用的这种显式关系表明，Fe的D Xy轨道的转移在FESE中的nematicition和超导性之间起着相互作用的作用。