碳化硅是量子技术的新兴平台,可提供晶圆级低成本工业制造。该材料还具有高质量缺陷和长相干时间,可用于量子计算和传感应用。利用一组氮空位中心和 XY8- 2 相关光谱方法,我们展示了室温下以 ~900 kHz 为中心的人工交流场的量子传感,光谱分辨率为 10 kHz。通过实施同步读出技术,我们进一步将传感器的频率分辨率扩展到 0.01 kHz。这些结果为碳化硅量子传感器向低成本核磁共振波谱仪迈出了第一步,该波谱仪在医学、化学和生物分析中具有广泛的实际应用。
确定材料密度ρ和纵向应力p(在静液压极限)后面,后面是一维稳态冲击。这种实验揭示了从速度测量的人类经验(数千至数百万个气氛)的材料条件。光子多普勒速度(PDV)[2,3]是一种光学技术,用于跟踪速度从小于1 m s-1到10 km S-1以上。诊断在概念上很简单,但对于许多应用来说是完全不切实际的,直到二十一世纪开始[4,5]。本文考虑了PDV测量方法是如何通过实验时间尺度定义的。PDV的关键原则 - 在技术,基本分析及其收益的范围内,已在第2节中进行了描述。第3节通过使用PDV的实验时间尺度进行旅行。第4节总结了当前状态
许多最先进的技术被用来提高频谱效率,其中认知无线电和多址接入是最有前景的技术。在认知无线电通信中,频谱感知是最基本的部分,其准确性对频谱利用率有重大影响。此外,由于复杂的无线电环境,多用户CSS已被提出作为一种完善的解决方案。NOMA作为5G中的一项基本技术,在提高频谱效率和承载大规模连接方面具有巨大的前景。在本文中,我们为NOMA提出了一种新颖的CSS框架,以进一步提高频谱效率。考虑到NOMA复杂的物理层实现,我们引入了一种基于AI的解决方案,以良好的准确率和可接受的复杂度协同感知频谱。数值结果验证了我们提出的解决方案的有效性。
摘要。在本文中考虑了与基于知识的系统开发平台的基于规则的推理组成部分有关的新结果。即,提出了基于decision table方法的替代方式创建的替代方法的技术。在平台上下文中,决策表的数据模型,建议从决策表中的转换方案进行规则。还讨论了基于先前开发的组件的实施问题。显示了图形用户界面和数据库dia-gram。作为一个说明性的例子,选择了机械系统降解过程的鉴定问题。当大量在规则的条件和行动部分中,有很多事实的组合非常适合拟议的技术。最终用户的好处是用表格形式表示知识,该表格是为了分析和评估,并通过描述转换方案中的重复操作来创建规则时减少行动数量。
本文介绍了用于开发实用汽车雷达系统的单片 IC 技术,涵盖 HEMT 器件结构、IC 制造工艺、倒装芯片组装和电路设计。具有 0.15 µm 栅极的 InGaP/InGaAs HEMT 用于 W 波段的毫米波单片 IC,在 76 GHz 时提供 9 dB 的最大稳定增益。高度控制倒装芯片键合与柱互连被证明是一种低成本的组装方法。提出了一种用于模拟面朝下的共面波导的去嵌入技术。使用该技术设计了一个芯片组,包括 76 GHz 放大器、76 GHz 混频器、76 GHz SPDT 开关、38/76 GHz 倍频器、38 GHz 压控振荡器和 38 GHz 缓冲放大器。所制造的芯片组在汽车雷达系统中表现出了高性能。
光致发光光谱是一种广泛应用的表征技术,通常用于表征半导体材料,特别是卤化物钙钛矿太阳能电池材料。它可以直接提供有关复合动力学和过程的信息,以及单个半导体层、具有传输层的层堆栈和完整太阳能电池中自由电荷载流子的内部电化学电位。正确评估和解释光致发光需要考虑适当的激发条件、校准和将适当的近似应用于相当复杂的理论,其中包括辐射复合、非辐射复合、界面复合、电荷转移和光子循环。本文概述了该理论及其在特定卤化物钙钛矿组合物中的应用,说明了在这些材料中应用光致发光分析时应考虑的变量。
AVC-2010是一种用嵌合抗原受体细胞(“ wash”)的T处理,已使用CRISPR技术进行了修改,并结合了两个不同的技术平台。第一个使用通用/开关技术在Avencell中使用“ Unicar”,该技术由一个具有两个组件的系统组成。修饰的T细胞经过遗传修饰,以产生生物学上不活跃的“通用”接收器(表达人肽),并且只有在将它们链接到第二个生物蛋白(“靶向模块”)的情况下,该接收器将其激活,该蛋白将T细胞引导到特定的癌症抗原(在此示例中,CD123)。根据循环中靶向模块的存在或不存在,可以精确而独特的治疗活性控制,具体取决于它是被激活还是停用的。第二个技术平台包括由Intellia Therapeutics购买和创建的同种异细胞工程技术。这项技术使使用无关供体的细胞向患者提供细胞。这些细胞已使用CRISPR/CAS9进行了特异性修饰,以防止宿主(GVHD)的移植和宿主/患者免疫系统的拒绝,无论是先天还是适应性机制。
变异量子算法(VQA)已成为一种有希望的近期技术,可以探索嘈杂的中间尺度量子(NISQ)设备上实用的量子优势。然而,由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下,对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里,我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法(PPD-VQA),以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能,提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减,这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外,还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明,PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案,以协调多个量子处理器,以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。
DNA由于其高密度和耐力而成为长期数据存储的有前途的候选者。当今DNA存储中的主要挑战是合成的成本。在这项工作中,我们提出了复合图案,该框架工作使用预制基序的混合物作为构建块,以通过缩放逻辑密度来降低合成成本。为了撰写数据,我们会引入桥寡核苷酸组装,这是一种基于复合基序合成寡核体的酶结扎技术。对于序列数据,我们引入了直接的寡核苷酸测序,这是一种基于纳米孔的技术,用于序列寡核苷,而无需组装和扩增。为了解码数据,我们引入了Motif-Search,这是一个新颖的共识呼叫者,尽管合成和测序误差,但仍提供准确的重建。使用所提出的方法,我们提出了一个端到端实验,其中我们以84位/循环的逻辑密度存储文本“ Helloworld”(14-42×改进了对象。)