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表面重组和六角形硼硼的游离激子的平面外扩散率
1 Laboratory of Study of Microstructures, Onera-CNRS, University Paris-Saclay, BP 72, 92322 CHECTILLON CEDEX, France 2 University Paris-Saclay, UVSQ, CNRS, GEMAC, 78000, Versailles, France 3 Tim Taylor Department of Chemical Engineering, Kansas State University Manhattan, KS 66506, USA 4 Laboratory of Multimate and Interfaces, UMR CNRS 5615, Univ Lyon University Claude Bernard Lyon 1, F-69622 Villeurbanne, France 5 Laboratory Mateis, UMR CNRS 5510, Univ Lyon, INSA Lyon, F-69621 Villeurbanne, France 6 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044，日本7电子和光学材料研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本（日期：
fermi-surface不稳定在重屈力超导体UTE 2
我们提出的不同运输测量值在最近发现的重毛力超导体UTE 2中，沿着以身体为中心的原晶结构的易于磁化A轴施加了磁场。热电功率随温度高于超导过渡的温度而变化，T SC = 1。5 K，表明超导性在费米液体方向发展。作为场的函数，热电学功率显示了连续的异常，这归因于场诱导的费米表面不稳定性。这些费米 - 表面不稳定性出现在磁极化的临界值处。值得注意的是，与沿B-轴施加的磁性的第一阶metAgnetic跃迁相比，磁化强度（0.4 µ b）的磁性临界值（0.4 µ b）的最低磁场不稳定发生。低温下估计的电荷载体数量揭示了与LDA计算不同的金属基态，表明强电子相关是该化合物中的主要问题。
增强对偏光石墨烯表面的影响
通过沿着液体固体界面施加热梯度而产生的热渗透流可以将其转化为将废热转化为电。虽然这种现象已近一个世纪以来一直闻名，但至关重要的是要更好地了解热渗透的分子起源。在此期间，我们首先详细介绍了热渗透的多种贡献。然后，我们展示了使用分子动力学计算热渗透系数的三种方法；一种基于界面焓过量和Derjaguin的理论框架的第一种方法，这是一种基于使用所谓的干性方法的界面熵过量的计算，以及一种新型的非平衡方法来计算在周期性通道中计算热剂量系数的方法。我们表明，这三种方法彼此对齐，尤其是对于光滑的表面。另外，对于极化的石墨烯 - 水界面，我们观察到较大的热渗透反应的变化，并且随着表面电荷的增加，流动方向的多次变化。总体而言，这项研究展示了渗透流的多功能性，并呼吁对带电表面附近热渗透行为进行实验研究。
微型制造的表面电极离子陷阱，具有3D-TSV集成，用于可伸缩量子计算
Micro-fabricated Surface Electrode Ion Trap with 3D-TSV Integration for Scalable Quantum Computing Jing Tao 1 , Luca Guidoni 2 , Hong Yu Li 3 , Lin Bu 3 , Nam Piau Chew 1 and Chuan Seng Tan 1* 1 School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798 2 Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques, Université Paris Diderot, France, 75205 3 Institute of Microelectronics, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore 117685 Email: tancs@ntu.edu.sg Abstract In this paper, 3D architecture for TSV integrated Si surface ion-trap is proposed, in which the TSV and microbump technology is used to connect the surface electrodes of ion trap到底部的Si插座。伪电位模拟用于确定“平面陷阱”和“ TSV陷阱”几何形状的捕获离子高度。在两种情况下均未观察到伪能力的显着偏差。初步的微型离子陷阱芯片是特征的。所提出的技术在形式和寄生降低微型表面离子陷阱方面有希望，用于可扩展的量子计算应用。（关键字：表面离子陷阱，3D TSV集成，量子计算）简介量子计算被广泛吹捧为维持对高性能计算未来需求的最有可能的技术之一。实现量子计算机的一种有希望的方法是将悬浮在真空中的原子离子用作量子位（Qubits）来执行量子操作[1]。离子被一组产生静态（DC）和射频（RF）电场的表面电极限制在自由空间中。具有适当波长的激光束用于将离子冷却到地面振动能状态，并通过解决离子的电子能态执行量子操作。现代离子陷阱芯片促进了在SI基板上制造的大量多段表面电极，以操纵高密度离子阵列或形成多个离子捕获区[2]。离子捕获技术的关键挑战之一是以可扩展的方式将不断增加的电极号互连到外部DC/RF电源。传统的电线键合方法需要在芯片表面积上设计耗尽空间的外围粘结垫设计，并且还具有从芯片外围到被困离子的激光障碍物的缺点。使用高级3D集成技术，提议将离子陷阱芯片垂直堆叠在Si插台上，在该插座机上，将通过（TSV）和微型凹凸在其中形成垂直互连以连接表面电极。图1显示了所提出的TSV积分离子陷阱模具的示意图，该陷阱堆叠在Si插孔器上，其中一个离子被困在陷阱芯片表面上方。提出的架构提供了一个微型离子陷阱系统，其优势具有高密度电极积分能力，较小的RC延迟，紧凑的外形尺寸和芯片表面激光束的清晰可访问性。
使用和比较深度学习方法来检测自动驾驶汽车的夜间道路表面条件
摘要：目前，在这些自动驾驶汽车上的现有传感器无法很好地检测到自动驾驶汽车之前的道路表面状况。但是，应确保白天和黑夜的天气引起的道路状况。对深度学习的调查，以识别当天的道路表面状况，是使用车辆前面嵌入式摄像头收集的数据进行的。深度学习模型仅在当天被证明是成功的，但迄今为止尚未对它们进行评估。这项工作的目的是提出深度学习模型，以检测在夜间在自动驾驶汽车前的天气造成的在线道路表面条件，其精度很高。在这项研究中，使用性能比较，将不同的深度学习模型，即传统的CNN，Squeezenet，VGG，Resnet和Densenet模型。考虑到现有夜间检测的当前局限性，本文研究了不同路面的反射特征。根据功能，夜间数据库是带有或没有环境照明的。这些数据库是从几个公共视频中收集的，以使所选模型更适用于更多场景。此外，根据收集的数据库对选定的模型进行培训。最后，在验证中，这些模型对夜间干燥，潮湿和雪道的表面条件进行分类的准确性可高达94％。
多电源EM免疫的实验表征
Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。A. Dewitt，免费V. Lotsch。拉玛·奥克塔维安（Rama Octavian），俄罗斯莫里斯（Morris），保罗·圣惠特利（Paul St. Wheatley），纳瓦尔（Navarre Cyderius，Randall Q. Snurr，Rebecca B. Concalves，Shane Telfer，Seok J. Lee，Valska P. Ting，Van Speybroeck，Sven M. Rogge，Krista，Christ。 St. Luke W. Bingel，Stefan Wuttke，Andreo Jacopo，Omar Yaghi。
验证细胞表面蛋白酶作为癌症治疗的药物靶点：我们知道什么？我们要做什么？
摘要：细胞表面蛋白酶（也称为外蛋白酶）是跨膜和膜结合酶，参与各种生理和病理过程。几个成员，最显著的是二肽基肽酶 4 (DPP4/CD26) 及其相关家族成员成纤维细胞活化蛋白 (FAP)、氨基肽酶 N (APN/CD13)、解整合素和金属蛋白酶 17 (ADAM17/TACE) 以及基质金属蛋白酶 (MMP) MMP2 和 MMP9，通常在癌症中过度表达并与肿瘤功能障碍有关。由于这些外蛋白酶具有多方面的作用，已被证实是癌症的治疗靶点。已经开发出许多抑制剂来靶向这些酶，试图控制它们的酶活性。尽管这些化合物的临床试验在大多数情况下没有显示出预期的结果，但外蛋白酶抑制剂领域正在不断发展。本综述总结了目前关于该主题的知识，并重点介绍了最近开发的更有效、更有选择性的靶向外蛋白酶的药物，其中包括小分子量抑制剂、肽缀合物、前药或单克隆抗体 (mAb) 及其衍生物。这些有希望的途径有可能为癌症治疗提供新的治疗策略。
研究了陶浮标阵列的海面风测量校准变化
摘要：在对卫星海面风回收校准稳定性的常规分析期间，我们发现了从2020年中期至今的热带气氛海洋（TAO）Buoy阵列中的卫星测量和来自热带气氛海洋（TAO）Buoy阵列的风观测之间的显着偏见。经过广泛的调查，我们确定偏差并非源于卫星校准或编码误差中的异常，因为无论将这些浮标与哪种卫星与哪种卫星相提并论，似乎都是偏差。在风速观察中突然增加了约10％（0.5-0.8 m s -1），首先在2020年3月至9月之间提供的40多个Tao浮标中确定。我们的担忧与国家数据浮标中心（NDBC）的科学家共享，后者证实了我们的估计。这种突然变化的确切来源仍在研究中，但它似乎与最近服务旅行期间安装的浮标风速计的校准变化有关。到2024年，自2020年以来，目前所有目前在NDBC管理下运营的Tao浮标都得到了维修，它们都显然显然会在面向公共的浮标数据中突然增加了后服务。这种变化是令人关注的来源，因为综合卫星与商品系统的稳定性对于国际海洋观察计划至关重要。本文的目的是向研究界告知TAO阵列中这种虚假的风信号，讨论其对研究界的影响，并防止其被误解为气候变异性，影响其他观测系统的校准或影响派生的数据产品（例如海洋表面磁通）。
表面附着水凝胶层在滑动接触中的润滑机理
人体中所有相互滑动接触的表面均由亲水性生物聚合物构成的柔软、透性组织构成。 [1] 此类系统的一个关键特性是低摩擦，从而减少磨损并确保相互滑动的表面具有较长的使用寿命。 [2] 人体中极其有效的润滑（例如滑膜关节和眼睑-角膜界面）启发了许多关于人造材料摩擦学的研究，尤其是模拟这种行为的水凝胶。 [3–10] 软组织或水凝胶中发生的润滑现象不同于两个由流体润滑的硬表面相互滑动时的摩擦机制 [2,10–12]，因为在这种软系统中，膨胀的固体基质与该基质内流体之间的相互作用在决定摩擦行为方面起着重要作用。 [7,9,13–16]