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中间层和铁电材料对电荷的影响...
摘要 - 我们研究使用TIN/HF X ZR 1-X O 2/Interlayer/Si（MFIS）GATE堆栈的Si Fefet耐力疲劳期间，不同的层中和铁电材料对电荷捕获的影响。我们拥有具有不同层间（SIO 2或SION）和HF X ZR 1-X O 2材料（X = 0.75、0.6、0.5）的FeFET设备，并在耐力疲劳期间直接提取了电荷捕获。我们发现：1）层间中N元素的引入抑制了电荷捕获和缺陷的产生，并改善了耐力特征。2) As the spontaneous polarization ( P s ) of the Hf x Zr 1-x O 2 decreases from 25.9 μC/cm 2 (Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 ) to 20.3 μC/cm 2 (Hf 0.6 Zr 0.4 O 2 ), the charge trapping behavior decreases, resulting in the slow degradation rate of memory window (MW) during program/erase cycling;另外，当P S进一步降低至8.1μc/cm 2（HF 0.75 ZR 0.25 O 2）时，初始MW几乎消失（仅〜0.02 V）。因此，P s的减少可以改善耐力特征。合同中，它也可以减少MW。我们的工作有助于设计MFIS Gate堆栈以提高耐力特征。
HES-21 esm、电子情报和自我保护系统 - 萨博
该系统可以自主运行，信息会自动传输到其他机载系统，如 C2、无线电数据链路控制器等。它还允许 ESM 操作员在飞机上访问 ESM HMI，包括高级显示和详细的实时分析功能。ESM 数据在任务期间记录，用于任务后战术和技术分析。
Andras Pal Gilyén 的简历
[23] Chia, N.-H.、Gily´en, A.、Lin, H.-H.、Lloyd, S.、Tang, E. 和 Wang, C. 量子启发算法，用于求解对维数具有对数依赖性的低秩线性方程组。在第 31 届国际算法和计算研讨会 (ISAAC) 论文集上，2020 年，第 47:1-47:17 页 Kor´abbi verzi´o fellelhet˝os´ege arXiv: 1811.04909。
机器学习方法的探索性应用，以优化对饮食失调症状的数字干预措施的预测
Dwyer，D。和Choi，K。（2021）。在预测精神病学治疗结果时，机器学习的希望。世界精神病学，20（2），154 - 170。https：//doi.org/10.1002/wps.20882 Chien，I.，Enrique，A.，Palacios，J.，Regan，T.，Keegan，T.，Keegan，D. （2020）。一种机器学习方法，以了解与互联网交付的心理健康相互作用的互动模式。JAMA Network Open，3（7），E2010791。https://doi.org/10。 1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W. （2019）。 系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。 临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。 org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。 数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。 JAMA Network Open，3（8），E2015633。 https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O. BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。 统计软件杂志，33（1），1 - 22。https://doi.org/10。1001/jamanetworkopen.2020.10791 Christodoulou，E.，Ma，J.，Collins，G.S.，Steyerberg，E.W.（2019）。系统的综述显示机器学习对临床预测模型的逻辑回归没有任何绩效益处。临床流行病学杂志，110，12 - 22。https：// doi。org/10.1016/j.jclinepi.2019.02.004 Fitzsimmons-Craft，E。E. Jacobi，C.，Jo，B.，Trockel，M。T.和Wilfley，D。E.（2020）。数字认知行为疗法的有效性 - 对大学女性饮食失调的指导自助干预：一项群集随机临床试验。JAMA Network Open，3（8），E2015633。https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.15633 Flygare，O.BMC精神病学，20（1），1 - 9。https：// doi。统计软件杂志，33（1），1 - 22。预测互联网传递认知行为疗法后身体障碍障碍的预测因素：一种机器学习方法。org/10.1186/s12888-020-02655-4 Friedman，J.，Hastie，T。，＆Tibshirani，R。（2010）。通过坐标下降的通用线性模型的正规化路径。Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N. 使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。 综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。 超越“算法偏差是数据问题”。 模式，2（4），100241。 Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Hettige，N。C.，Nguyen，T。B.，Yuan，C.，Rajakulendran，T.，Baddour，J.，Bhagwat，N.，Bani-Fatemi，A.，Voineskos，A.N.使用社会文化和临床特征对精神分裂症中自杀式定位的分类：一种机器学习方法。综合医院精神病学，47，20 - 28。https：//doi.org/10.1016/j.genhosppsy.2017.03.001 Hooker，S。（2021）。超越“算法偏差是数据问题”。模式，2（4），100241。Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。 机器学习：趋势，敏感和前景。 Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。 1126/science.AAA8415库恩。 （2021）。 caret：分类和回归培训。 r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。 机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。 做Jordan，M。I.和Mitchell，T。M.（2015）。机器学习：趋势，敏感和前景。Science，349（6245），255 - 260。https：//doi.org/10。1126/science.AAA8415库恩。（2021）。caret：分类和回归培训。r软件包ver- sion 6.0-88。 https://cran.r-project.org/package = Caret Lee，Y. N.，Zuckerman，H.，Chen，V。C.，Ho，R.，Rong，C。和McIntyre，R。（2018年）。机器学习算法的应用以预测抑郁症的治疗结果：元分析和系统评价。做情感障碍杂志，241，519 - 532。https：//doi.org/10.1016/j.jad.2018.08.073 Lekkas，D.，Price，G.，McFadden，J。，J。，＆Jacobson，J。，＆Jacobson，N.C。（2021）。机器学习到在线正念干预数据的应用：合规性评估中的底漆和经验示例。正念，12（10），2519 - 2534。https：//doi.org/10.1007/s12671-021-021-021-01723-4 Linardon，J.，J.，Messer，M.，Shatte，M.，Shatte，Shatte，Shatte，A.
Alina Polifke
我期待着成为MOI-V研究生课程的相关研究员的博士学位。该计划通过讲座和讲习班为进一步的科学培训提供了许多机会。，它在实验室轮换，研讨会和研讨会期间提供了来自不同信息研究领域的大型科学家网络，从而实现了多样化的交流和铁饼空间。
CGH 简报—2014 年冬季 | 芝加哥
用于支持这些服务和人道主义旅行的旅行费用。该中心的使命之一是通过培训下一代全球健康领袖来改善世界各地人口的健康状况；我们的 GMED 学生将成为这些领袖！！除了无声拍卖，当晚还包括抽奖和全球健康琐事。活动取得了巨大成功，部分归功于我们所有的支持者，我们很感激能与中心的同事和朋友共度如此美好的夜晚。您的持续支持使我们能够成长并履行我们的使命，即改善世界各地人口的健康状况，并继续发展成为全球健康领袖教育的首要场所。如果您想随时捐款，可以访问我们的网站 globalhealth.uic.edu 并点击“捐赠”链接。除了 GMED 基金之外，您还可以选择将您的礼物专门捐赠给我们的普通基金，用于支持研究和教育计划，或捐赠给我们的住院医师全球培训计划，用于支持住院医师全球医学教育和培训。
数字孪生 - Textile.4U - Texdata 国际 -
作为 2018 年的主要项目。这一决定是有道理的，因为根据 Gartner 的进一步调查，几乎一半使用物联网技术的公司希望在未来一年使用数字孪生，或至少计划在未来这样做。我们想看看这个关键词背后的含义，以及整个行业，特别是纺织行业正在使用哪些方法。
电流引起的一维扩散...
或者，可以将掺杂剂沉积到GNR上，15,16，但鲜为人知的是如何通过GNR产生吸附的掺杂剂。在这里，我们证明，在抑制热差异的浴温度下，高电流会驱动掺杂原子来划分。有趣的是，差异是与GNR共同的，从而使GNR独特的模型系统用于研究一个维度的原子差异。特定的GNR顶部的原子，其本身被吸附在AU（111）上（111）。我们将大型电流注入GNR中，STM尖端与GNR接触，在与靶向的CO原子的各种距离处。因此，驱动ad-artoms的驱动范围，我们发现几乎所有的co原子都依赖于GNR，并沿着肋骨进行了差异。我们分析了电流引起的侧向位移的统计分布，显示出与热驱动过程相似的非方向跳跃。我们预计系统可以是
