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静态掩蔽技术在磁控溅射技术中线性可变滤光片生产中的应用
从设计角度来看，获得可变滤波器的可能性取决于多层涂层的光谱特性与某些层（如果不是全部）厚度的依赖关系。在由两个金属镜形成的法布里-珀罗滤波器的特定情况下，腔层厚度的简单变化会使其中心波长发生偏移。这种简单的结构具有自然提供宽抑制带的优势，但不足以提供尖锐的过渡带通，并导致高吸收损耗。为了改善最后一点，一种解决方案是使用所谓的感应透射滤波器方法，其中金属层放置在介电法布里-珀罗滤波器腔内电场分布最小处 [2-4]。然而，生产具有任意指定抑制、宽度和锐度特性的滤波器的唯一方法是使用标准的全介电方法，该方法由多腔法布里-珀罗结构与附加介电短波长和长波长通断滤波器相关联形成。在这种情况下，所有层的厚度必须通过一个公共因子进行调整，从而产生比例的波长偏移，以产生可变滤波器[5,6]。
![b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'](/simg/3/3667ff1348138e0ee8b2d560bc8bba8245de6047.webp)
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
基于反向传播的深度脉冲神经网络学习技术：综述
摘要 — 随着智能系统的采用，人工神经网络 (ANN) 已变得无处不在。传统的 ANN 实现能耗高，限制了它们在嵌入式和移动应用中的使用。脉冲神经网络 (SNN) 通过二进制脉冲随时间分布信息来模拟生物神经网络的动态。神经形态硬件的出现充分利用了 SNN 的特性，例如异步处理和高激活稀疏性。因此，SNN 最近引起了机器学习社区的关注，成为低功耗应用的 ANN 的受大脑启发的替代品。然而，信息的离散表示使得通过基于反向传播的技术训练 SNN 具有挑战性。在这篇综述中，我们回顾了针对深度学习应用（例如图像处理）的深度 SNN 的训练策略。我们从基于从 ANN 到 SNN 的转换的方法开始，并将它们与基于反向传播的技术进行比较。我们提出了一种新的脉冲反向传播算法分类法，将其分为三类，即：空间方法、时空方法和单脉冲方法。此外，我们还分析了提高准确性、延迟和稀疏性的不同策略，例如正则化方法、训练混合和调整特定于 SNN 神经元模型的参数。我们重点介绍了输入编码、网络架构和训练策略对准确性-延迟权衡的影响。最后，鉴于准确、高效的 SNN 解决方案仍面临挑战，我们强调了联合硬件和软件共同开发的重要性。
临界维度测量：从同步器小角度X射线散射到工业光学散射技术
临界维度（CD）控制在半导体行业至关重要，并且随着光刻限制不断推动以达到小于10 nm的技术节点而变得更具挑战性。为了确保过程的质量和控制，有必要探索新的计量技术。从这个意义上讲，临界小角度X射线散射（CDSAXS）已被确定为确定具有子纳米准确精度的线光栅的平均形状的潜在候选者。在本文中，我们将CDSAXS结果基于光学关键维度（OCD），临界尺寸扫描电子显微镜（CDSEM）和透射电子显微镜（TEM）测量，以前从制造线的工业计量工具和表征实验室中收集的先前从工业计量工具中收集的测量值。重点放在用于CDSAXS的模型以及如何改进的模型上。我们讨论了所有这些多尺度和多物理技术之间的差异，并质疑我们比较它们的能力。
行为变化技术与与移动健康应用程序的参与之间的潜在关联：系统评价
移动健康应用程序有可能使人们有能力改善其健康行为和自我管理的健康状况（Forman等，2016; Moller等，2017;数字实施投资指南（DIIG）：将数字干预整合到健康计划中，2020年）。它们是广泛可用的，拥有庞大的全球市场（健身应用市场规模，份额和增长报告，2021 - 2028年，N.D。），并提供了提供深远的行为干预措施的方法。要对行为和健康成果产生重大影响，移动健康应用需要能够支持足够的参与度以实现他们提供的干预措施的目标（Yardley等，2016； Cole-Lewis等，2019）。先前的研究已经建立了与数字干预措施的互动与它们对预期结果的影响之间的关联（Perski等，2017； Grady等，2018； McLaughlin等，2021），证明了一定程度的参与对于干预措施的有效性。保持参与度是移动健康应用程序的普遍挑战（Birnbaum等，2015; Yeager and Benight，2018; Baumel et al。，2019; Meyerowitz-Katz等，2020; Pratap et al。，2020; 2020; 2020; Troof et al。 Al。，2019年； Milne-Eves等人，2020年；
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
基于波浪状的传单板的无电板冲刺技术，以评估陶瓷拉伸强度的应变率灵敏度
抽象的碳化硅陶瓷由于其高抗压强度，高硬度和低密度而被广泛用于装甲保护。在本研究中，开发了一种基于板块影响技术的实验技术来测量陶瓷材料的拉伸强度。由于陶瓷的强度不通过动态载荷对应变速率高度敏感，因此使e效率保持在失败位置保持恒定的应变速率。数值模拟被用于设计几种波动加工的板层的几何形状，该板在冲击时会产生脉冲形的压缩波，平滑的上升和下降时间范围为0.65至1 µs。这种减震板损坏的实验是在设定在200至450 m/s之间的撞击速度的SIC陶瓷上进行的。多亏了激光干涉法分析，目标后面速度可在给定的应变率载荷下测量均方根骨架强度。使用脉冲载荷和实验确定的脉冲强度，通过弹性塑料数值模拟评估了故障区中的应变速率。在适当的板板设计时，发现板撞击技术可以正确控制良好的应变速率载荷，左右在10 4 -10 5 s-1左右，可以达到相对较长的上升时间。这项工作有望提供合适的工具来研究陶瓷材料的高应变率行为。
XPS-Technique and opplication-in-Thickness-
摘要X射线光电子光谱（XPS）分析技术已广泛应用于半导体制造和故障分析。我们将其用于晶圆制造中的缺陷分析和薄膜表征，并将其用于铜材料的XPS价状态分析。XPS技术也与TOF-SIMS技术共同应用。在晶圆厂，半导体和LED制造中，测量纳米仪范围内超薄膜的厚度非常具有挑战性。通常，TEM被广泛用于超薄薄膜物理测量，但通常其横向尺寸受到限制。在本文中，我们将研究X射线光电子光谱分析技术，该技术采用角度分析技术采用新的分析方法。此外，我们还将新方法应用于Sion膜的分析。在约1.4nm处测量超薄薄膜是实现的。此方法可用于SIO 2厚度测量，在AU上进行自组装的硫醇单层和硅底物上HFO 2的厚度。
开发多颗粒光轨迹技术用于用于深色发酵的搅拌罐的流体动力分析
深色发酵（DF）是一种生物学过程，能够从有机废物中产生氢气，这可以作为生物精炼厂中的基础发挥关键作用。，但仍需要优化DF的流体动力条件以增强气体液传质，从而减少了可溶性氢的自抑制作用。质量转移增强受到限制，因为对微生物的液压应力必须受到限制，并且该过程的经济可持续性必须保持。最近的结果表明，在层流和湍流方案之间的过渡区域中，DF增强了。为了更好地了解该制度中的3D流体动力特征，开发了一种改进的光学轨迹技术并将其应用于配备双型物件设备的2-L生物反应器。所提出的方法旨在同时使用三个摄像机来监测多达十个颗粒作为示踪剂的轨迹，但也能够在每个相机的2D图像中提供颗粒的实时位置，以最大程度地减少治疗后时间。应用了该方法，包括立体摄像机校准，实时和后处理以重建3D轨迹，并针对2D-PIV和CFD数据进行了验证。达成了良好的一致性，但是由于粒径，很难捕获附近壁和叶轮的区域。结果表明，与单个粒子作为示踪剂相比，使用五个颗粒的工作能够减少3-4的测量时间，而较高数量的示踪剂增加了伪像的镜头。