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三维超薄膜——结构化电磁材料的发现平台
至少自 Rittenhouse 和 Fraunhofer 的线衍射光栅发明以来，使用结构化材料的光学设备一直在光学元件中扮演着核心角色。然而，过去 35 年，光学物理学尤其受到结构化材料对光波长尺度的影响，以及随后将电子晶体固态类比应用于麦克斯韦方程组处理的影响。光子晶体 [1] 的特征是周期为 X/4，而超材料 [2] 的特征尺寸/周期可以是 X/10 或更小。同时，光学天线（具有类似波长尺度尺寸的散射元件）将射频和微波天线概念引入了微光子学和纳米光子学。在这里，我们以 3D 超薄膜为平台，这些不同的结构化介质可以组合成一个具有光学行为的单一设备，这些行为展示了这些概念的耦合和混合。这些超薄膜以毫米级制造，周期性为微米级，亚晶胞结构为数十至数百纳米级。最近的研究突出了将周期性结构阵列与“设计者”散射元件相结合的潜在设计优势 [3]。
结构化药物评论和药物优化
3 Parekh N，Ali K，Stevenson J等。出院后老年人的发病率和药物危害成本：英国的一项多中心前瞻性研究。br J Clin Pharmacol2018。doi：10.1111/bcp.13613 4 https：//wwwww.rpharms.com/recognition/setting-professional-polofessional-standards/polypharmacy 5 AMR行动计划：https：//wwwwwwwwwwwww.gov.uk/government/pplan/publnment/ukcubliations/ukcublications/ukcublications/ antimicrobial-resistance-2019-to-2024 6 https://www.england.nhs.uk/wp-content/uploads/2019/08/items-which-should-not-routinely-be- prescribed-in-primary-care-v2.1.pdf 7 Reducing the carbon impact of inhalers is a key commitment in the NHS Long Term计划，朝着更绿色的NHS努力。提供知情的患者选择对治疗的环境影响也构成了一个不错的共享决策援助和BTS/标志2019哮喘指南：https：//www.brit-thoracic.org.uk/quality-improvement/guidelines/guidelines/asthma/。英国的环境审计委员会建议NHS设定一个目标，即到2022年将其减少到50％的低GWP吸入器（Creagh M，Labor MP，Clark C，2018年。保守的国会议员。环境审计委员会英国在减少F-GAS排放方面的进展）。
结构激光辐照目标产生的准直γ射线束的功率缩放及其在双光子对产生的应用
利用三维动力学模拟，我们研究了具有预填充圆柱形通道的结构化激光辐照目标发射的准直 γ 射线束及其随激光功率（在多 PW 范围内）的变化。通过增加激光能量和焦斑大小来增加激光功率，同时保持峰值强度固定在 5 × 10 22 W / cm 2 。通道半径按比例增加以适应激光斑大小的变化。将激光能量转换为 MeV 级 γ 射线束（具有 10 ◦ 的开角）的效率随着入射激光功率 P 的增加而迅速增加，然后在 P ≈ 4 PW 以上达到饱和。详细的粒子跟踪显示，功率缩放是较高激光功率下电子加速增强的结果。直接受益于这种强大缩放的一项应用是通过双光子碰撞产生对。我们研究了通过线性 Breit-Wheeler 过程生成对的两种方案：两束 γ 射线碰撞和一束 γ 射线与黑体辐射碰撞。对于 P = 4 PW 产生的 γ 射线，这两种方案分别投射出多达 10 4 和 10 5 对。与激光照射空心通道的情况进行比较，证实了预填充通道装置的稳健性。
大脑神经网络中的结构化信息表示模型
摘要 人类可以在抽象层面上进行推理，并将信息构建为抽象类别，但其背后的神经过程仍然未知。最近的实验数据表明，这可能涉及大脑的特定子区域，从中可以解码结构信息。基于这些数据，我们引入了组装投影的概念，这是在一般脉冲神经元网络中将结构信息附加到内容的一般原理。根据组装投影原理，结构编码组装会出现，并通过赫布可塑性机制动态地附加到内容表示上。该模型为解释大量实验数据提供了基础，也为模拟大脑的抽象计算操作提供了基础。
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
CERNTAURO：用于恶劣和半结构化环境中的机器人检查和遥控操作的模块化架构
摘要 智能机器人系统对于工业、核电站以及一般恶劣环境（例如欧洲核子研究中心 (CERN) 粒子加速器综合体和实验）来说正变得至关重要。为了提高安全性和机器可用性，机器人可以执行重复、计划外和危险的任务，而人类要么选择避免这些任务，要么由于危险、尺寸限制或极端环境而无法执行这些任务。本文介绍了一种用于在恶劣环境中进行自主检查和监督远程操作的新型机器人框架。所提出的框架涵盖了机器人干预的所有方面，从规格和操作员培训、根据可能的放射性污染风险选择机器人及其材料，到干预的实现，包括程序和恢复场景。本文提出的机器人解决方案能够自主导航，以安全的方式检查未知环境。实施了一种新的实时控制系统，以确保快速响应环境变化并适应机器人在半结构化和危险环境中可能遇到的不同类型的场景。所提出的框架的组成部分包括：一种新颖的双边主从控制、一个名为 CERNbot 的新型机器人平台，以及一个先进的用户友好型多模式人机界面，也用于操作员的离线交易
纳米结构材料-Nanocat®超细氧化铁
nanocat®超细氧化铁（SFIO）是一种比任何其他商业上可用的形式，具有更细粒径和比表面积更大的无定形氧化物。它可以作为化学过程的催化剂，包括合成，破裂和氧化。在固体火箭推进剂中，它提供了高燃烧速率，低压指数和安全性。正确分散，它是紫外线的非常有效的筛选剂。通过独特的蒸汽相过程合成，纳米型SFIO没有毒性毒性的杂质，适合用于食品，药物和化妆品。
ge结构化产品
机械拉伸强度产生ASTM D882 PSI（MPA）8,500（59）10,000（70）中断ASTM D882 PSI（MPA）9,000（MPA）9,000（62）8,800（60）伸长伸长ASTM ASTM D882％100-150 100-150 25-50 25-50 ASTEM ASTMASTM ASTM D8882 PSI（2000，000） （2,200）撕裂强度初始ASTM D1004 lb/mil（n/mm）1.4-1.8（245-315）1.7-2.0（300-350）传播ASTM D1922 d1922 g/mil 30-55 30-55 16-80 16-80撞击力量在lb（13.6）120（13.6）30米60（6.8）30米（6.8）30米（6.8）毫米（6.8）mmm。 D774 Mullen，PSI 40-45 @ 1 Mil-折叠耐力M.I.T.双倍200 @ 10 mil 150 @ 10 mil