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2020 nsrec - IEEE NPSS
短期课程将包括四个讲座。每个讲座将包括介绍性材料和高级主题。第一个讲座将讨论缩放设备和电路几何形状的影响以及缩放如何影响辐射响应。第二个讲座重点介绍新兴的非易失性存储器技术及其辐射生存能力。第三个讲座涉及宽带隙功率器件的进展及其技术的辐射可靠性。最后一个讲座讨论了商用现货组件 (COTS) 的使用和商业空间系统的辐射硬度保证。每个讲座的描述和简要概述如下。所涵盖的主题应为该领域的新手以及经验丰富的工程师和科学家提供最新的材料和见解。
3D打印金属医疗设备
3D打印，也称为添加剂制造（AM），是连接材料以从3D模型数据中制作对象的过程，通常是在[1]层上层。AM正在引起制造业的重大关注[2-4]。AM还可以创建和制造设计几何形状，否则，如果不是不可能的话，即使不是不可能，也很难通过减法技术（例如加工或其他标准技术，例如铸造或挤出）生产。am可以创建高度复杂和复杂的设计，为独特的结构构型和流体流动应用提供了显着优势，包括喷嘴，微流体系统和蜂窝内向的结构。
合成新咪唑的某些金属离子络合物...
摘要。咪唑复合物具有高生物学活性的一些金属配合物，由新咪唑配体从1,3-恶唑衍生物与羟胺的反应中制备，并利用这种配体在某些金属离子配合物中制备。将使用许多用于所有准备好的化合物的技术，例如元素分析（CHN），（FT-IR），（UV-VIS）光谱和1 H-NMR光谱，用于诊断这些复合物，并将从获得的结果中得出复合物的形式。结果表明，除铜和钯配合物外，所有产生的络合物的八面体几何形状是方形刨剂形状。评估了配体及其金属离子复合物对各种微生物的抗菌活性。关键词：咪唑，恶唑，光谱数据，生物活性
表征激发的状态 - 互惠率 - ...
摘要我们使用时间分辨的红外红外振动光谱法研究了多共符型型延迟荧光（TADF）分子DABNA-1中的光物理特性与激发态详细特性之间的相关性。与密度功能理论计算相比，指纹区域的独特振动光谱与1000-1700 cm -1的模拟光谱相比，我们发现了最佳的计算条件。根据计算，我们确定了最低激发单元（s 1）和三重态（t 1）状态的激发态几何和分子轨道以及基态（s 0）。我们揭示了t 1和s 0之间电势表面的相似性抑制了非辐射衰减，并通过TADF工艺引起高荧光量子产率。
传感器数据复制和用于缺陷检测和DA
，实验时间可能很高。此外，很难表征不同构建几何和材料的过程误差与观察到的热图之间观察到的关系（Delgado等，2012）。因此，首先基于原理的建模和分析方法对于DMLS过程非常重要，以便提供对过程的更多物理见解并增强现有过程监测（Wang等，2020）。除了最近的其他作品外，Arısoy等人。（2019）使用多物理模型来了解熔体池和微结构机械性能的关系。Dong等。 （2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。 （2019）深入研究扫描的影响Dong等。（2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。（2019）深入研究扫描的影响
联合战争研究中心期刊 - CENJOWS
与此同时，现代冲突区从线性战场转变为横跨多个领域和维度的广阔战场，对战争的认知方面提出了更高的要求。最近的战役凸显了技术上更先进的 C4ISR 在所有冲突层面上提供的优势，现在人们越来越接受 C4ISR 能力对军事理论的影响。决策者正在寻求更优化的传感器几何形状以增强覆盖范围，以及通过安全、普及的通信网络实时流动信息，以实现信息优势。先进的数字工具和数据处理能力正在得到利用，这将有助于简化决策流程并缩短 OODA 周期。
Cu的铜金属膜的原子层沉积（... 激光能量输入和屏蔽气流对Zn Metal的激光粉床融合期间蒸发烟气的影响 从改善粮食安全的创新中删除政治 现实生活中的自我控制是在偏好决策过程中的顶活动预测的：大脑解码分析 使用可充电海水电池同时存储和海水脱盐：可行性和未来方向
铜金属由于其低电阻率和对电子的高电阻性而高度偏爱微电子的相互作用。[1]微电子设备中最小特征的尺寸计划到2022年达到3 nm限制，[2]设定了越来越严格的需求，以使该技术沉积该设备制造的连续低电阻式CUFILMS。原子层沉积（ALD）是一种基于相互脉冲前体的领先的气相薄膜技术 - 是微电子行业的理想选择，因为它固有地提供了高度的相结合薄膜，而不是复杂的几何形状和高光谱比率结构，并且可以使用高含量比率结构，并且可以覆盖厚度较高。[3] Challenge是为了找到行业，有效和可靠的ALD
利用扭转流匹配进行目标感知肽设计
近几十年来，治疗性肽已被证明具有巨大的药用价值和潜力。然而，人工智能辅助肽药发现的方法尚未充分探索。为了填补这一空白，我们提出了一种基于环面流形上的条件流匹配的靶标感知肽设计方法（PPF LOW），为肽结构设计建模扭转角的内部几何形状。此外，我们建立了一个名为PPBench2024的蛋白质-肽结合数据集，以填补基于结构的肽药物设计任务的海量数据空白并允许深度学习方法的训练。大量实验表明，与基线模型相比，PPF LOW 在肽药物生成和优化任务中达到了最先进的性能，并且可以推广到包括对接和侧链包装在内的其他任务。
