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对核自旋扩散的理论检查...
微秒相干时间在供体的自旋动力学计算中预测 - 受体电子旋转对PÞA 1A在光系统I（PSI）的光激发后创建。研究了由于各向异性蛋白环境对预测的相干时间T m而引起的核自旋扩散（NSD）的影响。紧密定位的对位于电子旋转的位置5 - 8°A的质子的三元组和三元质子显示为在很大程度上控制T m。对PSI晶体结构的了解允许进行自旋动力学计算，其中去除或替换了特定的辅助因子和氨基酸残基，并且鉴定了控制电子脱碳的各向异性环境特征。最后，我们表明单独的NSD无法解释> 3个较短的实验观察到的相干时间，并暗示关键蛋白质位点的甲基可能解释了这种差异。
可调耗散电子转移模型的囚禁离子量子模拟
电子转移是许多基本物理、化学和生物化学过程的核心，这些过程对生命至关重要。这些反应的精确模拟常常受到大量自由度和量子效应的阻碍。在这里，我们使用多种离子阱晶体通过实验模拟了分子电子转移的典型模型，其中供体-受体间隙、电子和振动电子耦合以及池弛豫动力学都可以独立控制。通过操纵基态和光学量子比特，我们观察到自旋激发的实时动态，测量了几种绝热和弛豫动力学状态下的传输速率。我们的研究结果为日益丰富的分子激发转移过程模型提供了试验场，这些模型与分子电子学和光收集系统有关。
直接观察手性诱导的自旋选择性...
手性在确定供体受体分子中光诱导电子转移的自旋动力学中的作用仍然是一个悬而未决的问题。尽管在与底物结合的分子中已经证明了手性诱导的自旋选择性（CISS），但有关该过程是否影响分子本身中的自旋动力学的实验信息。在这里，我们使用时间分辨的电子顺磁共振光谱表明，CISS强烈影响分离的共价供体 - 手持桥接器（D-Bχ-A）分子的25种自旋动力学，D的选择性光添加了D之后是两个快速的，顺序的电子转移事件，从而产生了D•+ -b-a• - • - •-a•-a• -利用这种现象提供了使用手性分子构建块来控制量子信息应用中电子自旋状态的可能性。30
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
国家核安全局
有条件产品。缺少规格例外发布 (SXR) 的产品需要另行考虑标志质量；但是，有文件证据表明设计机构 (DA) 可能会发布所需的 SXR，不会对安全产生影响，并且迫切需要该产品。有条件产品是不合格产品的一个子集，允许继续进行生产活动，直到达到控制点。有条件产品还包括具有资格评估发布 (QER) 要求的产品，但目前已发布有条件资格评估发布 (CQER)。联邦项目经理 (FPM) 或适当的风险接受者必须审查相关支持文档并授权将产品标识为有条件产品。如果无法获得所需的 SXR 或无法获得整个批次所需的 SXR，则所有未涵盖 SXR 的产品将恢复为不合格状态，并且使用未涵盖 SXR 的有条件产品的组件将被视为不合格。
手性诱导自旋选择性：量子应用的一项使能技术
由于化学提供了无与伦比的灵活性，分子自旋是未来量子技术的有前途的基石，这使得设计针对特定应用的复杂结构成为可能。然而，它们与外部刺激的相互作用较弱，因此很难在单分子水平上访问它们的状态，而单分子水平是它们在量子计算和传感等领域应用的基本工具。在此，我们预见到一种创新的解决方案，利用手性诱导的自旋选择性对电子转移过程的影响，利用手性和磁性之间的相互作用。设想使用一种自旋到电荷的转换机制，该机制可以通过将分子自旋量子比特连接到一个二元组来实现，其中电子供体和电子受体通过手性桥连接。通过基于实际参数的数值模拟，结果表明，即使在相对较高的温度下，手性诱导的自旋选择性效应也可以实现分子量子比特和量子点的初始化、操纵和单自旋读出。
用于常关型 GaN HEMT 的新型纳米结构 P-GaN 栅极的设计优化
A. 具有 MBE 再生长 P-GaN 栅极的常关型 HEMT HEMT 结构的特点是具有 25 nm 厚的 AlGaN 势垒和 20 % 的铝率。首先，通过 PECVD（等离子增强气相沉积）沉积 100 nm 厚的氧化硅 SiO 2 层，作为 AlGaN 栅极蚀刻和选择性 GaN 再生长的掩模。在用 CF 4 RIE 蚀刻 SiO 2 层以确定栅极区域之后，通过 ICPECVD 对 AlGaN 层进行 Cl 2 部分蚀刻，条件如下：RF 功率为 60 W、压力为 5 mTorr 并且 Cl 2 流速为 10 sccm。蚀刻时间为 35 秒，去除了 19 nm 的 AlGaN。然后在 MBE（分子束外延）反应器中重新生长用镁（Mg）掺杂的 50 nm GaN 层，其标称受体浓度为 Na-Nd 为 4 x 10 18 cm -3。
使用Senna Surattensis提取物的ZnO-TIO2/RGO纳米复合材料的绿色合成：一种增强抗癌功效和生物相容性的新方法
在开发OPV设备的早期，发现大量异质结（BHJ）设备的主动层与更简单的平面异质结。1从那时起，广泛的工作一直致力于优化具有各种处理条件的BHJ活性层的形态（例如，，溶剂，浓度，溶剂添加剂，热退火等。）。2 - 4因此，众所周知，设备制造程序（例如，进程溶剂，自旋涂层速度，退火温度）在OPV活性层的形态中起重要作用，因为lm形成的过程在动力学上受到限制。5对形态在OPV设备性能方面的重要性进行了广泛的研究，有2,3,5，并在包括激子差异，6个电荷分隔和运输的过程中发挥作用，7和设备稳定性。8,9然而，预先预先派遣了不同材料与设备制造参数之间的复杂相关性，以及它们在nal设备性能上的集体构成的集体构成了持久的挑战。这种复杂性是一个强大的障碍，阻碍了OPV设备性能的准确预测，并有助于生产过程的费力和昂贵的性质。鉴于许多最终决定OPV设备性能的复杂关系和过程，机器学习的潜力（ML）加速了OPV材料和设备的开发，这是一个诱人的承诺。20 - 22其他人基于人类的直觉就分子亚结构产生了一式式编码。ML技术可以使科学家能够快速筛选供体（D）和受体（A）材料的潜在组合，或建议给定材料组合的最合适的设备制造参数。使用ML预测OPV设备的PCE的先前效果仅专注于供体和受体材料。值得注意的是，哈佛清洁能源项目10 - 12和其他13 - 19使用了DFT计算的分子描述符来预测PCE。最近，一种类似的方法已将遗传算法纳入了设计，以设计高性能的非富烯受体（NFA）设备。23
4。材料的光学特性
通过替换h = 6.626 x 10 -34 js，c = 3 x10 8 ms -2和λmax= 0.7 x 10 -6 m e g（min）= 2.84 x 10 -19 j（or）1.8 eV的结果表明，所有可见光都被那些具有频带隙能量的半径差异少于1.8 ev所吸收的。因此，这些半导体是不透明的。在外部半导体中，受体和供体杂质的存在会产生新的能级受体水平（E A）（P型半导体）和供体水平（E D）（N型半导体），如图所示。这些杂质水平位于材料的带隙内。特定波长的光辐射可能是由于带间隙内的电子杂质水平或到这些杂质水平的结果所吸收的。4.6。电荷注入和辐射重组电子和孔可以以多种方式注入传导和价带中。光入射在材料上和光子的吸收上会产生电子孔对。我们还在P-N二极管中使用外部电池偏置也注入电子和孔。电子和孔将彼此重新组合，而导带中的电子将返回到价带。可以在两个过程中进行此重组过程。它们是（i）辐射过程和（ii）非辐射过程。在辐射过程中，E-H对重组和光子发出。这是光子吸收过程的倒数。电子孔对也可以重组而不会发光。相反，它们可能会发出（i）热量或（ii）光子或（iii）长波长光子与光子一起发出。这样的过程是非辐射过程。当电子和孔被泵入半导体中时，它们通过自发发射过程重组。此过程不需要光子来进行光子发射过程。自发重组率对于电子和光电设备都非常重要。载体注射的类型（i）少数载体注射，如果N >> P和样品大量掺杂的N型重组率与孔密度成正比。因此，重组率与少数载体密度成正比（孔中的孔）（ii）强注射