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被动和主动微/...的多尺度仿真分析
新型刺激和记录系统极大地促进了神经元和神经网络研究，这些系统通常使用采用先进电子技术（尤其是微纳米级 CMOS）制造的生物芯片。传感器和神经元活动记录所涉及的传导机制模型有助于优化传感设备架构及其与读出电路的耦合，以及解释测量数据。本文首先概述了最近发表的用于体外研究的采用现代（基于 CMOS）微纳米技术制造的集成有源和无源微纳米电极传感设备，然后介绍了一种混合模式设备电路数值分析多尺度和多物理场模拟方法来描述神经元传感器耦合，适用于得出有用的设计指南。从最相关的电气性能指标（包括信噪比）的角度更详细地分析了一些代表性结构和耦合条件。
zscaler和粘性部署指南
ZScaler（NASDAQ：ZS）使世界领先的组织能够安全地改变其网络和应用程序和云领先世界的应用程序。其旗舰ZScaler Internet访问（ZIA）和ZSCALER PRIVATE ACCESS（ZPA）服务无论设备，位置或网络如何，都可以在用户和应用程序之间创建快速，安全的连接。ZScaler在云中100％提供服务，并提供了传统设备或混合解决方案无法匹配的简单性，增强的安全性和改进的用户体验。在185多个国家 /地区使用，Zscaler运营着一个庞大的全球云安全平台，可保护成千上万的企业和政府机构免受网络攻击和数据丢失的侵害。要了解更多信息，请参见Zscaler的网站。
在开阔的海洋上层中的中尺度和子尺度运动之间转移动力学的能量
海洋与地球科学，南安普敦大学，南安普敦，英国B海洋科学学院 Sciences, University of California, Los Angeles, Los Angeles, California f Department of Geosciences, Tel Aviv University, Ramat Aviv, Israel g Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, Massachusetts h National Oceanography Centre, Southampton, United Kingdom i British Antarctic Survey, Cambridge, United Kingdom j NOAA/Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, New Jersey k Program in Atmospheric和海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学
使用Microscale的分散模型评估城市热点的长期空气污染：Fairmode联合比对练习，用于安特卫普的案例研究
a CIEMAT, Research Center for Energy, Environment and Technology, Avenida Complutense 40, 28040 Madrid, Spain b VITO NV, Flemish Institute for Research and Technology, Boeretang 200, 2400 Mol, Belgium c CESAM & Department of Environment and Planning, University of Aveiro, 3810-193 Aveiro, Portugal d Cambridge Environmental Research Consultants (CERC), UK e ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development, 40129 Bologna, Italy f ARIANET S.r.l., via Crespi 57, 20159 Milano, Italy g Computer Science School, Technical University of Madrid (UPM), Campus de Montegancedo, s/n, 28660 Madrid, Spain h NILU - The Climate and Environmental Research Institute, Norway i University of Western Macedonia （UOWM），部门机械工程，Sialvera＆Bakola str。，50132 Kozani，Greece J Sze，Sz´echenyi Istv´大学，Gy˝或匈牙利K Air＆d，Strasbourg，strasbourg，Francance liCube LiCube Laboratory，UMR 7357，CNRS/CNRS/cnrs cnrs cnrs cnrs/conbrande france frass f--67 000意大利ISPRA联合研究中心（JRC）委员会
双重超快贝塞尔脉冲在玻璃中能量沉积的纳米级限制
超快激光脉冲在介电时的贝塞尔束在空间形状上形成，产生了高纵横比等离子体通道，其松弛会导致纳米渠道的形成。我们报告了纳米渠道钻孔效率的强烈增强，并通过双脉冲在10至500 ps之间的延迟隔开。这使直径降低到100 nm的纳米通道形成。实验吸收测量结果表明，钻井效率的增加是由于能量沉积的结果增加所致。纳米通道的形成对应于第二脉冲吸收的急剧变化，证明了第一个脉冲产生的相变发生。这会产生一个高度吸收的长期状态。我们的测量结果表明，它与第一个激光脉冲照明后<10 ps的时间尺度内发生的温暖玻璃的半度性化兼容。
编辑蛇基因组以停止背部鳞片的产生
许多蛇类以背部和侧面的六边形图案而闻名。先前的研究表明，这种图案存在于外皮鳞片中，这些图案来自斑块，斑块是皮肤上的微小结构。对于大多数动物物种来说，斑块在皮肤上的位置是随机的。对于蛇类来说，情况并非如此。相反，它们以有组织的方式发育。它们是如此有组织，以至于艾伦·图灵能够用数学公式来描述它们。在这项新的研究中，研究小组想知道这种井然有序的六边形图案是如何在蛇身上形成的。
液体空气储能（LAES）作为可再生能源整合的大规模存储技术 - 调查研究的综述和LAES的近观点
排放如果有效使用（Eurostat，2017年）。如今，生产的能源的大约7％来自可再生能源（Ren21，2016）。 由于全球对碳相关环境问题的认识以及绿色技术和政府支持可再生能源部门的努力的份额不断增长，预计该价值将在未来几年增长。 但是，考虑到RES的间歇性特征，可再生能源产生的比率增加可能会导致电网中的几个问题。 实际上，它的发电部门在当地受到天气模式（IEC，2011年）和白天/夜间周期的影响。 因此，使用电能量存储（EES）被视为支持可变res集成的一种潜在方法（Luo等，2015）。 EES系统还可以提供其他有用的服务，例如剃须，负载转移和支持智能电网的实现（Luo等，2015）。 在对2030年的电力储存路线图研究中，如果各国在能源系统组合中的可再生能源份额增加一倍，则电力存储设施往往会增加三倍（Irena，2017年）。 ees不是一项技术，而是指技术的投资组合。 可以根据能量转换和存储来对能量存储进行分类。 主要用于大规模的能量存储（Irena，2017）。 抽水储存（PHS）在2017年中期全球安装的电气存储容量为96％，并以平流和压缩空气的空气储能技术（IEC; IRENA，2017）。如今，生产的能源的大约7％来自可再生能源（Ren21，2016）。由于全球对碳相关环境问题的认识以及绿色技术和政府支持可再生能源部门的努力的份额不断增长，预计该价值将在未来几年增长。但是，考虑到RES的间歇性特征，可再生能源产生的比率增加可能会导致电网中的几个问题。实际上，它的发电部门在当地受到天气模式（IEC，2011年）和白天/夜间周期的影响。因此，使用电能量存储（EES）被视为支持可变res集成的一种潜在方法（Luo等，2015）。EES系统还可以提供其他有用的服务，例如剃须，负载转移和支持智能电网的实现（Luo等，2015）。在对2030年的电力储存路线图研究中，如果各国在能源系统组合中的可再生能源份额增加一倍，则电力存储设施往往会增加三倍（Irena，2017年）。ees不是一项技术，而是指技术的投资组合。可以根据能量转换和存储来对能量存储进行分类。主要用于大规模的能量存储（Irena，2017）。抽水储存（PHS）在2017年中期全球安装的电气存储容量为96％，并以平流和压缩空气的空气储能技术（IEC; IRENA，2017）。传统的抽水储存系统在不同的高程下使用两个水库，并且挤压空气技术需要地下储物腔，例如
增材制造薄壁金属晶格的破碎：双尺度应变局部化分析
建筑结构的响应以多尺度运动学为特征，其复杂关系及其对工程荷载响应的影响仍未完全了解，因此需要进一步研究。更确切地说，缺乏能够提供多尺度数据的实验方法仍然是一个关键问题。本文介绍了对定向能量沉积制造的薄壁拉胀金属晶格进行的压溃试验的实验和数值分析。这项工作重点关注发生在 (a) 晶胞微观尺度和 (b) 对应于均质连续体的宏观尺度上的两尺度应变局部化。感兴趣的结构被定义为 2D 拉胀线框的挤压，并允许应用专门用于识别两个考虑尺度上的运动学的改进的数字图像相关方案。具体而言，通过跟踪晶格交叉的变形来研究微观运动学，而从虚拟晶胞角的运动推导出宏观应变。结果表明，晶格的整体弹塑性响应完全由特定位置的塑性铰链形成所驱动，从而导致特征变形模式，并最终导致相邻晶胞的集体行为。配套有限元计算与实验结果非常吻合，因此能够评估建模假设、晶胞几何形状、应变率和几何缺陷对建筑材料整体响应的影响。
在持续Exascale绩效的方式上，气候和天气建模的真正挑战：使用ICON（v2.6.6）的案例研究
摘要。天气和气候模型图标（ICOSA-HEDRAD非静态静态物）用于高分辨率的Climate模拟，以解决小规模的物理过程。这项任务的设想性能是每天1个模拟年度的耦合气氛 - 全球1.2公里的分辨率。此类模拟的必要计算能力只能在Exascale超级计算系统上找到。我们试图在本文中回答的主要问题是要持续的exascale绩效，即哪种硬件（处理器类型）最适合天气和气候模型图标，因此如何通过模型来利用此性能，即ICON的软件设计中需要进行哪些更改，以便对Exascale平台有效。为此，我们概述了可用硬件技术的概述，以及对几种架构上图标模型的关键性能指标的定量分析。很明显，基于空间DO-MAIM的分解的并行化已达到缩放限制，这使我们得出结论，单个节点的性能对于实现更好的性能和更好的能量效率至关重要。fur-hoverore，基于模型的大量内核的计算强度，表明具有较高内存吞吐量的体系结构比具有较高计算峰性能的体系结构更适合。从软件工程的角度来看，需要重新设计图标从单个岩石到模块化方法，以解决由硬件异质性引起的综合性和新的程序模型，以使图标适合于此类Ma-hishes运行。
量子数据转换为扩大量子技术架构提供了一条途径
为了成功，这个过程需要一种非常特殊的资源光学纠缠，即所谓的离散变量量子比特和连续变量薛定谔猫量子比特之间的“混合纠缠态”。为了实现贝尔态测量，混合纠缠的单光子部分被用来干扰输入量子比特，然后进行增强的单光子检测。为了验证，输出量子比特的特征是通过一种称为“量子断层扫描”的过程来计算输入和输出量子比特之间的保真度，这是一种评估过程质量的典型方法。对于任何输入量子比特，都确认了高于经典极限的转换。