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用于监测电力设备中电离辐射引发的非破坏性单一事件的实验装置
众所周知，地面宇宙辐射 (TCR) 会导致硅和碳化硅功率器件中发生电离事件，从而导致灾难性的后果 [1]。因此，功率器件的设计和可靠运行需要准确表征电荷沉积和收集过程。目前，量化功率器件对 TCR 的敏感性最常见、最快速的技术是基于粒子加速器中的高能粒子辐照 [2]。由于这些测试是在高加速条件下进行的，因此转换到真实的 TCR 环境并不总是很简单。在本文中，我们提出了一种实验装置，用于监测半导体功率器件中由电离辐射产生的非破坏性单电离事件的发生，以收集有关电荷产生和收集过程的精确统计数据。谱测量系统的设计方式使其可以部署在大量实验配置中，其中收集的电荷、计数率和 DUT 的额定电压可能会有很大变化。具体来说，光谱仪需要记录器件中产生的每个电离事件，这些事件的电荷脉冲范围从 1 fC 到 2 pC，以及其时间戳和波形。该系统需要处理高压器件（额定电压高达 3.5 kV），尽量减少偏置纹波和电压随时间漂移。为了提高收集数据的统计意义，需要并行测试器件。因此，系统必须对大输入电容（高达 2 nF）保持稳定，并为大输入电容提供准确的结果
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
标题：强烈全球碳吸收和
摘要：植被和土壤占据了大约30％的人为CO 2排放，因为从生产率和营业额较大的较大总碳交换中的不平衡很小，但受到限制不佳。我们结合了1960年代核弹测试生产的新的放射性碳（14 C）和模型模拟，以评估陆地植被中的碳循环。我们发现，耦合模型对比项目中使用的大多数最先进的植被模型低估了植被生物量的14 C积累。我们的发现，加上对植被碳储备和生产力趋势的限制，这意味着目前净初级生产率可能至少为80 pgc/yr，而当前模型预测的43-76 pgc/yr。在陆地植被中存储人为碳的储存可能比以前预测的更短暂和脆弱。
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
Rothamsted 存储库下载
1 植物科学系，罗瑟姆斯特德研究中心，哈彭登 AL5 2JQ，英国 § 现地址：约翰·英纳斯中心，诺维奇研究园，诺维奇 NR4 7UH，英国 *通讯地址：vladimir.nekrasov@rothamsted.ac.uk 电话：+44 (0)1582 938 292 FH ORCID：0000-0002-0215-3209；VN ORCID：0000-0001-9386-1683 关键词：CRISPR、Cas9、植物、基因组编辑、Golden Gate、MoClo
铅主导的超精细相互作用影响卤化物钙钛矿中的载流子自旋动力学
其在光伏应用领域的研究引起了人们的兴趣，因为它们的量子效率已经达到了 25.5% [1]，而且还扩展到辐射传感 [2,3] 和各种光电设备。[4–7] 达到高质量 MAPbI 3 、FAPbI 3 和 CsPbI 3 单晶的极限，与 MA、FA 和铯 (Cs) 阳离子混合物的组合结构成为最先进的钙钛矿材料，提高了量子效率并将结构稳定性从几天延长到几个月。[2,8–10] 由于基本物理性质接近其母结构，因此所提出的 FA 0.9 Cs 0.1 PbI 2.8 Br 0.2 可作为铅卤化物钙钛矿类的有效模型系统。与传统的 III-V 和 II-VI 半导体相比，钙钛矿在某种意义上具有反转的能带结构：价带 (VB) 态由 s 轨道形成，而导带 (CB) 态由 p 轨道贡献。强自旋轨道耦合，特别是 Rashba 效应 [11–14] 也会交换电子和空穴的自旋特性。[15,16] 因此，与晶格核的超精细相互作用由空穴而不是电子主导。钙钛矿能带结构为光学跃迁提供了清晰的极化选择规则，因此结合
加拿大农业和农业食品微观批评...
帽子学院，萨斯喀彻温省印度技术学院，萨斯喀彻温省理工学院），来自安大略省（汉伯学院，范霍瓦学院），大西洋加拿大（荷兰学院，达尔豪西大学）和不列颠哥伦比亚（Ubco）的某些代表。研究人员总共确定了28个独特的微观“程序” - 单校课程或一组在独特的网页上托管的课程，并以主题相关。一个例子是莱克兰学院（Lakeland College）的“可持续农业”计划，该计划托管了三个相关课程，每个课程都可以通过数字徽章进行唯一认证，其中包括氮管理，覆盖裁剪和轮换放牧。每个课程中提供的单个课程数量从1到13不等，中位数下降了3个课程。