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定量测量微电子设备中的电场，位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2，Matthew Bryan 2，Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心，EPFL，洛桑，瑞士。2。大学。Grenoble Alpes，CEA，Leti，Grenoble，法国。3。大学。Grenoble Alpes，CEA，Irig-Mem，Grenoble，法国。*通讯作者：David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看，这是通过过轴电子全息图执行的，因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来，硬件的改进使扫描传输电子显微镜（STEM）实验期间的衍射模式的记录成为可能，从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合，导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里，我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度（DPC）技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1（c）。开始，我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作，并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂，在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品，平均内部电位（组合电位）没有变化，偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面，并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验，该实验在200 kV下运行。1（a，b），晶体厚度为390 nm，如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入，用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场，请参见图。1（c，d），并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1，耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法，以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时，导致射击梁内部强度重新分布时，使用了一种算法（COM）算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时，使用模板匹配（TM）算法[5]。2（a）。电场图如图首先，使用低磁化（LM）茎构型，使用的一半收敛角为270 µRAD，相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布，因此使用COM加工，请参见图。2（e）和图中绘制了一个轮廓。2（i）。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm，这表明由于LM茎配置的探针大小较大，
LED 像素和灯条的电池供电
LED 灯带对从哪一侧接收电源没有要求，只要求接收数据。如果情况真的需要，您可以在灯带的输出端连接电池组（如果使用二极管，则带二极管）然后从输入端的 + 和 - 连接为 Arduino 供电（以及串行数据和时钟信号）。但是不建议这样做，因为电压会沿着灯带的长度略有下降，并且 Arduino（应该运行所有功能）会在电池耗尽时更快耗尽。在靠近电池的地方为 Arduino 供电可确保电压正常，从而尽可能长时间保持控制。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
使用像素γ校正的图像质量增强
本文介绍了用于实施多播带通滤波器的紧凑拓扑。设计使用互连的多模谐振器（MMR）和多级阻抗结构来实现特定的频率响应。这种方法简化了针对4G和5G应用的四倍带通滤波器的设计。由于无法调整线路宽度后的构建后，共振位置需要调整。为了评估滤波器设计过程，尽管未在设计阶段进行模拟或优化，但设计，制造和分析了包含MMR的原型，并证明了分析预测和实验测量之间的紧密比对。此外，建立了设计标准，以通过仅改变MMR的几何参数来促进多频道响应的快速合成。使用CST软件对此结构进行了模拟，以确认所提出的理论的准确性。一种反向偏置的变量二极管，该变量二极管用作具有特定入学的电容器，可用于提供必要的调谐能力。本文还突出了变量二极管的接收对共振位置调整的影响。为了验证设计，作者提出了拟议过滤器的制造原型，该原型的特征是1.8、2.1、2.7和3.4 GHz的四分之一频段，达到了大于-15 dB的衰减。四分之一频段过滤器主要用于无线电信网络。由于其专门设计，这些过滤器可以同时处理多个频段，从而提高通信质量并增加拥挤和干扰的环境中的网络容量。
韦伯县4-H像素化比赛
1。参与者必须是当前注册的4-H成员，并且在进入之前在Zsuite中具有“活跃”状态。2。年龄段：年龄段由当前4-H年9月1日的参与者等级确定，如下所示：初中：3，4，5年级，必须至少8岁；中级：6、7或8年级；高年级，9、10、11或12年级。参与者的条目将使用随附的评论标题来判断，并有资格获得蓝色，红色或白色丝带。可以根据比赛和可用性授予奖品。3。年轻人必须作为个人进入，并且可能不会在团队中工作。4。4-H成员的原始工作：所有条目必须是参与4-H会员的原始作品，并在当前4-H年（9月至8月）中创建。参与者可以仅提交每个类别的条目进行判断。5。条目的格式：条目必须在.jpeg，.jpg，.png或pdf格式中。6。条目必须遵循条目要求列出的指南（请参见上文）。7。显示和将来的使用权：通过提交比赛的条目，4-H会员授予Weber County 4-H和USU扩展，并扩展了与在促销出版物和其他媒体中使用摄影相关性相关的使用和权利，而无需赔偿。某些条目可用于4-H计划和营销用途。8。发布：要求每个参与者都有足够的许可，同时授予艺术家和犹他州4-H，以根据需要出版和使用任何可识别的位置或拍摄的人。9。应由参与者保留文档，并应4-H青年发展计划的要求提供。条目应在像素化比赛中通过Zsuite提交。
设计，模拟和优化硅基板上增强的垂直GAN纳米线晶体管用于电力电子应用
在高能量物理中使用的大探测器系统中相互作用点附近的像素阵列的发展需要像素及其读数的高辐射硬度。基于量子井的像素设备，称为dotpix使用带有控制门的传感N通道MOS设备。埋入的GE层充当当前的调制门，该栅极定位通过撞击颗粒而产生的孔。通过si上GE的低温外延生长获得了Dotpix埋入的GE门。我们已经开始研究实现这些先决条件的不同方法：需要低温预算来减少GE和SI相互混合，这可能对DotPix操作有害。使用Si热氧化物与沉积的氧化物（例如氧化物）一起研究，这与二氧化硅不同。在这项研究中，二氧化硅和沉积的氧化物结合的可能性为另一种可能性。
2025 年 1 月 24 日 用于量子应用的混合像素单光子探测器 | Shazia Farooq
到达时间（秒） XY TPX3 0.00405912969 56 239 TPX3 0.00405912969 0 214 TPX3 0.00405912969 121 163 TPX3 0.00405912656 68 145 TDC 0.00405912655 - - TPX3 0.00405920938 133 197 TPX3 0.00405912500 32 98 TXP3 0.00405956094 12 228 TDC 0.00405956096 - -
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。