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等离激元结构颜色的视频速度转换具有高对比度和出色的寿命
大量能源使用。几乎没有足够的空间来进一步改善电力转换，当需要在白天的可见度时，功耗变得特别高。解决这一问题的能量浪费的解决方案是使用反射性显示，也称为“电子纸”，这仅反映了环境光。这会导致功耗极低，[1]提高了明亮环境中的可见性和潜在的健康益处。[2]最近，出现了一个新的研究方向，重点是对等离子体结构颜色的积极控制[1,3]，而电子纸是该领域的一个重要应用。但是，无论是否使用等离子纳米结构，证明其具有与散发性显示的性能相当的电子纸非常困难。[4]广泛的商业设备基于电泳墨水[5]（Amazon Kindle等）且颜色模式下的图像质量差，这是通过包含红色，绿色和蓝色（RGB）滤镜的子像素来实现的。[6]此外，慢速开关（≈1s）可防止视频播放 - 将用法限制在电子阅读器和简单标签等应用程序中。电视技术是一种重要的电子纸技术，因为它提供了视频速度，[7]，但在商业上仍然无法使用。当电影和闪烁完全消失在≈50hz时，人眼认为> 20 Hz的刷新速率> 20 Hz。通过LCD显示器可以实现如此快速的刷新率，但是在反射构型中，图像可见度[8]（绝对反射率<15％）。有机和无机电致色素材料已成为可见光谱区域上高对比度极化独立转换的强大候选者[9]，但是它们的响应时间通常太慢了视频显示的速度（对于过渡金属氧化物而言，数百个MS甚至更多）。通常认为，尽管结构颜色对于电致色素设备来说是非常有趣的，但是对于视频应用来说，开关不能足够快，尤其是如果对比度应该很高（≈50％的绝对反射率或传输变化50％）。对于导电聚合物，开关速度的局限性主要归因于在掺杂过程中电解质和聚合物膜中离子相对较慢的“差异”。[10]存在一些例外，例如聚隔离线，已知可以很快地改变质子化状态。[11]
非瓣膜性心房颤动 (NVAF) 或静脉曲张患者从华法林换为直接口服抗凝剂 (DOAC) 的指导
使用范围：此方法适用于 COVID-19 大流行期间。可通过以下链接访问英国皇家全科医学院和英国血液学会认可的国家指南：关于安全将华法林转换为 DOAC COVID-19 的指南。此信息旨在支持全科医生或经验丰富的独立处方者 (IP) 将患者从华法林转换为 DOAC。该信息应与 NHS 关于冠状病毒大流行期间抗凝服务的指南 (1)、相关产品特性摘要 (SPC) (2) 和当地处方集结合使用。理由：INR 监测是一项基本服务，无论 COVID-19 疫情规模如何，都必须继续 (RCGP 指南)。为了减轻患者和诊所此时 INR 测试的负担，可能需要考虑在适当的情况下将患者转换为 DOAC、INR 自我测试甚至低分子量肝素 (LMWH)。应考虑对患者和 NHS 工作人员工作量的影响。虽然 DOAC 需要在整个治疗过程中进行血液测试以评估肾功能 - 但监测是可预测的，不如华法林的 INR 测试严格。从华法林转换为 DOAC 必须经过仔细考虑，因为并非所有患者都适合转换为 DOAC，在某些情况下，可能需要专家建议。哪些患者群体应该转换？考虑优先考虑 INR 控制不佳的患者，因为这类患者需要最频繁的 INR 检查，并且如果 INR 控制不佳存在潜在原因，则解决不依从性问题。建议优先考虑以下患者进行转换
使用亚 10 纳秒电流实现反铁磁 CuMnAs/GaP 的低能开关
最近发现的具有空间反转不对称性的反铁磁 (AF) 材料的电诱导切换极大地丰富了自旋电子学领域，并为反铁磁 MRAM 概念打开了大门。CuMnAs 是一种具有这种电切换能力的有前途的 AF 材料，并且已经研究使用长度从毫秒到皮秒的电脉冲进行切换，但很少关注纳秒范围。我们在这里演示了使用纳秒脉冲切换 CuMnAs/GaP。我们的结果表明，在纳秒范围内，可以实现低能量切换、高读出信号以及高度可重复的行为，直至单个脉冲。此外，在同一设备上对正交切换和极性切换两种切换方法进行了比较，显示了两种不同的行为，可以选择性地用于不同的未来内存/处理应用。
量子信息的切换和交换：熵和纠缠等级
摘要：信息切换和交换似乎是量子通讯协议的基本要素。另一个关键问题是纠缠及其在检查量子系统中的水平。在本文中，介绍了交换局部量子信息及其存在证明的正式定义，以及通过熵概念的棱镜分析的一些基本特性。作为局部信息交换用法的一个示例，我们演示了量子开关的某个实现。纠缠水平是根据von Neumann熵，光谱分解和Schmidt分解来计算的。数值实验的结果，在此期间估计了正在考虑的系统中有和没有扭曲的系统的纠缠水平。噪声是由dzyaloshinskii-moriya相互作用产生的，固有的脱谐性是由米尔本方程建模的。这项工作包含以电路形式实现的开关实现 - 由基本量子门制成，以及估计开关操作过程中纠缠水平的电路方案。
基于微磁模拟和增强学习的旋转轨道扭矩切换方案的优化
摘要：旋转轨道扭矩内存是下一代非挥发性随机访问存储器的合适候选者。它将高速操作与出色的耐力结合在一起，在缓存中使用尤其有希望。在这项工作中，将两电流的脉冲磁场旋转轨道扭矩切换方案与增强学习结合在一起，以确定导致该方案的最快磁化切换的电流脉冲参数。基于微磁模拟，这表明开关概率在很大程度上取决于当前脉冲的构造，用于用次纳秒时定时进行细胞操作。我们证明，实现的强化学习设置能够确定最佳的脉冲配置，以达到150 PS的开关时间，比使用非优化脉冲参数获得的时间短50％。强化学习是一种有前途的工具，可以自动化并进一步优化两脉冲方案的开关特性。对材料参数变化的影响的分析表明，如果正确调整了施加的脉冲的当前密度，则可以确保对变异空间内的所有单元的确定性切换。
在PAT
目标：尽管切换抗精神病药是治疗精神分裂症的常见策略，但由于精神病的风险恶化，因此需要谨慎，尤其是在切换到多巴胺D2部分激动剂时。同源酸（HVA），一种多巴胺代谢产物，被认为是对抗精神病药反应的可能指标。我们检查了其他抗精神病药对血浆HVA水平的转换为Brexprazole单药治疗的影响，并在维持精神分裂症治疗期间副作用。方法：37例日本精神分裂症或精神分裂症患者的抗精神病药改为BRExprazole，以改善副作用。我们评估了临床症状和锥体外症状（EPS），并在基线和终点（完成切换后八周）采取了禁食的血液样本，以测量HVA，催乳素和代谢参数的血浆水平。结果：切换到BREXPRAZOLE会显着降低药物诱导的锥体外症状量表总评分（p = 0.008），催乳素水平（P <0.001），体重（P = 0.046）和身体量指数（P = 0.034）（P = 0.034），以及HDL胆固醇（P = 0.008）。另一方面，切换到BRExprazole不会改变HVA或正综合征量表评分的血浆水平。结论：切换到BRExprazole可显着提高EPS，高催乳素水平和代谢副作用而不升高血浆HVA水平。Brexprazole可能稳定多巴胺能神经传播，并且可能是减轻维持阶段精神分裂症患者负担的有用策略。由于样本量较小，需要进行较大样本量的进一步研究以确认和扩展我们的结果。关键字：Brexprazole，腹膜外症状，EPS，同源酸，催乳素，精神分裂症，转换
超细batio3纳米颗粒的铁电状态和极化切换行为具有较大尺寸均匀性
1北京邮政与电信大学科学学院信息光子学和光学通信的关键实验室，中国北京100876。电子邮件：bike@bupt.edu.cn 2国家主要实验室新陶瓷和精细处理，材料科学与工程学院，北京大学，北京大学，北京100084，电子邮件：wxh@tsinghua.edu.edu.cn.cn 3 3 3 3 3 3应用和应用数学部门sb2896@columbia.edu 4浓缩物理和材料科学系，布鲁克黑文国家实验室，纽约州阿普顿市11973 5北京国家冷凝物质物理学实验室，物理学研究所，中国学院科学研究所，贝吉利亚学院，北京100190，中国电子补充信息（ESI）。参见doi：10.1039/x0xx00000x
量子机学习实现：建议和实验
摘要：对两种类型的人工神经网络（ANN）进行了全面分析，以评估量化对突触权重的影响。常规多层pepceptron（MLP）和卷积神经网络（CNN）已通过更改其特征来考虑。采用了基于带有双极重复器的1T1R结构的参考技术，其中包括H fo 2介电，考虑了不同的多级方案以及相应的电导量化算法。深入研究了图像识别过程的准确性。这种类型的研究在硬件实施神经网络之前至关重要。获得的结果支持将CNN用于图像域。这与卷积层在提取图像特征和降低数据复杂性方面所起的作用有关。在这种情况下，与MLP相比，突触权重的数量可以减少。
基于 2D MoS2 的阈值开关忆阻器用于...
在所有神经网络中，PIKING 神经网络 (SNN) 最忠实地模拟了人脑，并且被认为是处理时间数据最节能的网络。人工神经元和突触是 SNN 的组成部分。最初，SNN 的硬件采用复杂的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电路实现，其中单个神经元或突触由多个晶体管实现，这在面积和能耗方面非常密集 [1]。2008 年忆阻器的发现促进了使用单个双端器件实现人工突触的发展 [2]，[3]。然而，尽管人工神经元同样重要，但使用单个器件实现人工神经元的研究还不够深入。最近，阈值开关忆阻器 (TSM) 器件 [4]、非挥发性忆阻器 [5]、相变材料 (PCM) [6]、基于铁电材料的场效应晶体管 (FET) [7]、[8] 和浮体晶体管 [9] 已被用于演示用于 SNN 的漏电积分激发 (LIF) 神经元。二维材料的忆阻特性为利用这些原子级薄系统实现人工神经元提供了机会，这将实现神经网络硬件的最终垂直扩展 [10]-[12]。H Kalita 等人演示了一种基于 MoS 2 /石墨烯 TSM 的人工神经元，但阈值电压高、开关比低、导通时间短。
《超越摩尔：用于新兴记忆和神经形态计算的电阻开关器件》特刊前言
传统的基于电荷的存储器，例如动态随机存取存储器 (DRAM) 和闪存，正在接近其扩展极限。各种基于电阻的存储器，例如相变存储器 (PCM)、磁性随机存取存储器 (MRAM) 和电阻随机存取存储器 (RRAM)，由于其非挥发性、速度快、功耗低和尺寸小，可能实现高密度集成，长期以来一直被视为新兴存储器应用。最近，它们也被广泛研究用作神经形态计算的忆阻器，与数字存储器应用相比，神经形态计算对其电阻开关特性的要求截然不同。在过去十年中，从材料和物理机制到设备和神经形态系统，该领域取得了巨大进步。