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将 MEMS 集成到硅光子学中
Niels Quack 副教授 航空机械与机电一体化工程学院微系统与纳米系统 悉尼大学 电子邮件：niels.quack@sydney.edu.au 摘要：光子集成电路利用单个芯片上大量光学元件的紧密集成。随着技术的成熟，大规模集成有望释放可编程集成光学、光子加速器、神经形态计算或量子光子集成电路等新兴概念的潜力。这种多功能光子集成电路从可扩展的单个相位和幅度控制单元数量中受益匪浅，此外还有用于光谱滤波、光电检测、高速调制、低损耗光学路由和耦合以及电气路由和接口的高性能组件。在光子集成电路的材料平台中，硅脱颖而出，因为它可以利用微电子行业的优化生态系统和高性能。在光子信号控制的物理效应中，纳米力学脱颖而出，因为它具有低光损耗、低功耗、紧凑的体积和同时在宽光谱范围内运行的特点。然而，虽然微机电系统 (MEMS) 通常用于消费电子产品，但它们在光子学中的大规模集成迄今为止仍被证明具有挑战性。在本次演讲中，我将概述在将硅光子 MEMS 扩展到大型电路方面取得的最新成就。我将总结基于 IMEC 先进的标准化硅光子 iSiPP50G 平台的 MEMS 集成，该平台是我们在欧洲 H2020 项目 morphic 中开发的。我们的晶圆级技术平台包括通过后处理实现的 MEMS 发布、通过晶圆键合实现的晶圆级密封以及通过倒装芯片键合和光纤连接实现的电气和光学接口。我将介绍使用 MEMS 可调环形谐振器的 MEMS 可调耦合器、开关、移相器和光谱控制的实验结果，并概述我们如何通过集成纳米机电压电执行器进一步扩展可编程光子学。我们的设备工作时驱动电压通常低于 30V，占用面积小于 100 x 100 μm2，插入损耗低至 < 0.3 dB，每台设备的电耗低至 1 nW，响应时间为 μs。我们在标准硅光子学中同时进行了低损耗、紧凑占用面积、宽带响应、低功耗和快速 MEMS 的里程碑式实验演示，使我们的技术特别适合需要超大规模光子集成的新兴应用，例如光子学计算或可编程光子学。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
整合预防和控制不可传输的...
• Diabetes is associated with a two-to-three- fold risk of TB disease • Having diabetes during TB treatment is linked to poor TB treatment outcomes • Significant association between Diabetes and the development of Drug resistant-TB • TB can deteriorate glycemic control and may trigger the onset of diabetes
将 AI 集成到 DevOps 流程中
本文探讨了人工智能 (AI) 在增强 DevOps 流程方面的变革性作用，重点关注持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和基础设施管理自动化。随着组织越来越多地采用 DevOps 方法来简化软件开发和交付流程，AI 技术的集成为提高效率、质量和响应能力提供了巨大的潜力。本研究回顾了 CI/CD 的当前实践，并研究了 AI 驱动的工具如何自动执行重复任务、优化资源分配并促进预测分析以进行主动决策。此外，本文还讨论了与 DevOps 中的 AI 集成相关的挑战和注意事项，包括文化转变、数据治理和对熟练人员的需求。对未来发展的预测突出了 AI 创建更智能、更具适应性的 DevOps 环境的潜力，以满足不断变化的行业需求。通过确定关键趋势和创新，本研究全面概述了 DevOps 的未来前景，将 AI 定位为敏捷性和性能的关键推动因素。
ginet：整合顺序和上下文感知...
摘要 - 电池的飙升需求需要高级电池管理系统，其中电池容量建模是关键功能。在本文中，我们旨在通过从电池动力学的历史测量中学习来实现电池容量的预测。我们提出了一个封闭式的复发单元G i n et，以预测电池的容量。G I N等的新颖性和竞争力在于它的能力，可以从原始电池数据中捕获顺序和上下文信息，并以时间动力和长期依赖性来反映电池的复杂行为。我们根据公开可用的数据集进行了一项实验研究，以展示G I N等人对电池行为的全面了解并准确预测电池容量的力量。g i n et达到0.11的平均绝对误差，用于在不知道历史电池容量的情况下以一系列未来的时间插槽预测电池容量。与知情人相比，它的表现也胜过最新算法，平均误差降低了27％。有希望的结果强调了算法和电池知识的定制和优化集成以及对其他行业应用的启示的重要性。索引术语 - 电池能力，充电状态，机器学习，工业人工智能
TLQ：整合引语的策略
1. 它使作者能够用自己的语言分析、总结、定义或解释源材料；2. 它消除了似乎与任何想法都无关的“浮动引文”；而不是仅仅在文本中放置“浮动引文”；3. 它允许作者使用“重要引文”，即他们无法说出的引文
将AI和安全性整合到汽车中
技术进步的持续增长使我们进入了汽车行业的流域时刻，在该时刻，人工智能（AI）和先进的安全措施的融合正在定义自动性质的形状。这种集成标志着一个转折点，它有望不仅革新我们的行驶方式，而且会革新我们感知和与车辆互动的方式。[1]通过将AI功能和强大的安全协议无缝整合到汽车结构中，我们正在踏上迈向更智能，更安全，更复杂的移动性解决方案的旅程。本简介探讨了将AI和安全性整合到汽车中的变革性影响，探索由这种技术发展造成的多方面好处，新兴的挑战以及深刻的社会变化。作为基于AI的系统成为我们日常旅程不可或缺的一部分，在创新，安全和互联关系的推动下，驱动体验的新时代即将到来。重新想象人与机器之间的关系。
整合战略规划和绩效...
摘要 随着时间的推移，公立大学已经参与了现代化进程，该进程基于新的治理概念和管理方法，以提高效率和效力以及透明度和问责制。本文旨在通过回答以下研究问题来研究意大利大学的战略规划系统和绩效管理系统之间的联系：战略规划工具在多大程度上有助于绩效管理系统，反之亦然，绩效管理系统在多大程度上有助于重塑大学的战略？为此，我们采用定性方法，在意大利背景下进行多案例研究分析。数据通过文献分析和访谈作为主要研究方法收集。由于学者们主要将注意力集中在孤立的大学战略规划或绩效管理上，本研究的独创性在于试图将这两个重要的研究领域联系起来，它们的相互依赖关系在一定程度上仍未得到探索。本研究的意义在于为大学治理机构提供建议和建议，以支持其在制定长期目标和绩效管理系统方面的决策过程。
将社会科学融入能源辩论
尽管人们通常认为人类学家主要对能源的下层体验感兴趣，尽管许多人类学家确实有效地研究了能源消费者、工业工人和遭受能源开采成本的人的体验，但人类学家也长期研究了能源的力量。自劳拉·纳德 (Laura Nader) 对加州能源行业的研究（NADER，1981；NRC，1980）以来，人类学家也研究了能源行业和能源系统的治理。Cymene Howe（HOWE，2014）和 Dominic Boyer（BOYER，2014）研究了墨西哥特万特佩克地峡风力发电场建设背后的治理结构，强调了 Boyer 所说的“能源权力”，与福柯的生物权力理念相呼应。能源形态对治理产生了影响，正如蒂姆·米切尔 (Tim Mitchell) 所阐述的那样，它可以改变民主的性质，也可以助长独裁统治 (MITCHELL, 2011)。欧洲从煤炭到石油和天然气的转变改变了劳动力的性质。煤炭需要大量的体力和熟练劳动力将煤炭从地下开采出来，运输到地面，还需要另一批重要的劳动力将煤炭运送到发电站和家庭消费者手中，或将其运往出口。这些庞大的劳动力一旦组织起来，就拥有巨大的权力，可以迫使雇主、业主和政府考虑他们的利益。另一方面，石油需要相对较少的、个性化的劳动力来安装油井和开采设备并建造管道，但运营这种基础设施为有组织的劳动力提供了较少的机会。因此，欧洲民主国家的权力平衡从大型工会和国有化工业的煤炭时代转变为金融化投资和弱化健康和安全优先事项的石油和天然气时代。
将基因工程融入药理学
基因工程与药理学研究的结合正在改变精准医疗的格局，并有可能彻底改变医疗保健。精准医疗侧重于根据遗传、环境和生活方式因素为个人量身定制治疗方案，超越了传统的“一刀切”方法。本社论强调了基因工程在推动精准医疗方面的关键作用，探索了其在药物发现、药物基因组学以及基因和细胞治疗等创新疗法中的应用。CRISPR-Cas9 等工具和组学技术的进步加速了个性化疗法的发展，增强了我们对疾病机制的理解。尽管取得了这些突破，但挑战依然存在。必须解决技术障碍，如脱靶效应、围绕生殖系编辑的伦理问题以及这些技术的高成本。然而，机遇比比皆是——从人工智能驱动的创新到合作研究计划，这些计划有望简化基因工程应用的开发。学科的融合不仅重塑了药物开发，而且还扩大了治疗武器库以应对复杂疾病。通过持续的投资、跨学科合作和对公平获取的重视，精准医疗的承诺（根据每个人的基因蓝图量身定制的治疗）正在迅速成为现实。© 2025 Hossen MM。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可证（www.creativecommons.org/licenses/by/4.0）分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。