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双旋转磁性隧道接线设备的微磁建模
自旋转移扭矩磁盘磁盘随机访问存储器（STT-MRAM）已成为一种有希望的非挥发记忆技术，与闪存相比，可提供可扩展性，高耐力和更快的操作[1，2]。它与SRAM竞争的能力有可能彻底改变未来信息存储。MRAM电池的核心是由COFEB磁参考层（RL），MGO隧道屏障（TB）和COFEB游离磁性层（FL）组成的磁性隧道连接（MTJ）。具有垂直磁化的FL和RL（PMTJ）的设备可实现大量的足迹，并为高密度MRAM溶液打开了路径。一直在不断努力提高STT-MRAM设备的切换性能，目的是实现子纳秒（子NS）切换时间。虽然自旋 - 轨道扭矩（SOT）设备显示了子NS开关性能，但与STT设备的两端结构相比，从技术的角度来看，它们的三端设备结构并不理想[3]。在PMTJ设备中掺入钼（MO）已显示出胜过常规TA的PMTJ，而TA则用垂直磁各向异性（PMA），热耐受性和开关性能作为COFEB电极的缓冲/帽/帽[4]。双磁隧道连接（DMTJ），具有额外RL和第二个TB的MTJ，已被研究为常规MTJ设备的有效替代方案，最多两倍的开关效率提高了开关效率[5，6]。但是，结构导致TMR值较低，到期
隧道结中约瑟夫森谐波的观察
开发大规模超导量子处理器的方法必须应对固态设备中普遍存在的大量微观自由度。最先进的超导量子比特采用氧化铝 (AlO x ) 隧道约瑟夫森结作为执行量子操作所需的非线性源。对这些结的分析通常假设一种理想化的纯正弦电流相位关系。然而，这种关系预计仅在 AlO x 屏障中透明度极低的通道极限下成立。在这里，我们表明标准电流相位关系无法准确描述不同样品和实验室中 transmon 人造原子的能谱。相反，通过非均匀 AlO x 屏障的介观隧穿模型预测了更高约瑟夫森谐波的百分比级贡献。通过将这些包括在 transmon 哈密顿量中，我们获得了计算和测量能谱之间数量级更好的一致性。约瑟夫森谐波的存在和影响对于开发基于 AlO x 的量子技术（包括量子计算机和参数放大器）具有重要意义。例如，我们表明，经过设计的约瑟夫森谐波可以将传输量子比特中的电荷分散和相关误差降低一个数量级，同时保持其非谐性。
教育扫描隧道显微镜
弗罗茨瓦夫科技大学，纳米计量学系 (1) ORCID: 1. 0000-0003-1565-7278; 2. 0000-0001-6649-1963； 3. 0000-0001-6218-0658； 4.0000-0001-9197-1862； 5. 0000-0002-5146-2868； 6. 0000-0003-1300-6420； 7.0000-0001-8482-301X； 8. 0000-0002-3187-1488； 9. 0000-0003-4182-9192 doi:10.15199/48.2024.06.41 教育扫描隧道显微镜——用于纳米技术教学和纳米计量研究的开放式架构平台摘要。在本文中，我们提出了一个教育性扫描隧道显微镜平台，可以研究纳米级的表面。该设计结构的主要优点是其开放式架构，可以进行各种实验，包括教学实验和高度专业化的科学工作。该系统是弗罗茨瓦夫科技大学电子、光子学和微系统学院纳米计量学系文凭和博士论文的一部分。 （教育扫描隧道显微镜——用于教育和纳米计量研究的开放式架构平台）摘要。在本文中，我们介绍了内部硬件和软件平台，可以演示扫描隧道显微镜 (STM) 的设计和操作以及衍生的诊断技术，从而能够确定纳米级表面的特性。所述设置的主要优点是开放式架构，这对于全面了解构造的某些方面以及执行测量的方式至关重要。由于平台采用模块化设计，学生可以通过基础培训课程和文凭课程等各种形式的学习活动来提高自己的能力。所描述的解决方案是一种独特的设置，它是利用弗罗茨瓦夫科技大学纳米计量学系研究人员的经验开发的。关键词：扫描探针显微镜、扫描隧道显微镜、纳米计量学、控制和信号电子学。简介扫描隧道显微镜 (STM) 自 1982 年开发以来 [1,2]，已发展成为一种先进的诊断技术，它与其他样品制备技术和分析工具相结合，能够以原子分辨率洞察材料的结构 [3–6]。尽管扫描隧道显微镜的概念看似简单，但实际设置在实施特定测量模式以及仪器方面却很复杂。然而，STM 背后的理念仍然足够简单，本土建筑商可以开发自己的测量系统——有很多自己动手 (DIY) 的项目可以找到 [7]。此外，控制和测量分析软件领域也正在快速发展[8,9]。与市售机器相比，开发的显微镜并不复杂，也不是开放式装置。在未来纳米技术专家的教育过程中，获得 STM 设计和操作的透明度是一个重要问题。培训旨在提供必要的知识和经验，教他们如何准备和使用 STM，以获得样品表面的原子分辨率成像。特别是，处理样品、准备扫描尖端、配置系统的特定部分、优化测量参数以及数据处理和分析等问题是培训的重要组成部分。很少有实验室会自下而上地开设扫描探针显微镜 (SPM) 课程 [10]。在这种情况下，需要为学生提供纳米技术工具 [11]。为了提供实现上述培训条件的环境，纳米计量学系开发了一种特定的硬件软件设置。与商用 STM 系统不同，它在信号处理和采集方面提供了完全透明性，包括隧道电流、PID 信号（特别是 Z 和误差信号）、扫描控制（X、Y）信号和输出数据。系统由专门的
小型地下哺乳动物对土壤微生物生物量碳和有机碳储存产生的觅食隧道的影响
由小型地下哺乳动物产生的广泛觅食隧道干扰对草原的土壤物理特性和养分具有重要影响。这项研究以高原Zokor（Eospalax Baileyi）为例，以研究小型地下哺乳动物对土壤微生物生物量碳（SMBC）和土壤有机碳（SOC）储存的隧道干扰的影响。配对设计用于定位三个地点的高山草原中的90个隧道四边形和90个非隧道四边形。这项研究表明，SMBC，SOC浓度和SOC存储在隧道四边形中分别为47.4％，26.8％和22.0％，分别比非隧道四方型的SMBC低47.4％，22.0％。这项研究还表明，土壤微生物生物量氮是影响非隧道四边形储存的主要因素，而它不是隧道Quadrats的主要因素。土壤pH和土壤铵氮不是非隧道四边形的主要因素，而它们是影响隧道四边形中SOC存储的主要因素。与非隧道四边形相比，觅食隧道干扰导致了一种新的途径，在该途径中，土壤pH积极影响隧道四方中的SOC存储。这项研究的结果表明，觅食隧道干扰对SMBC CON中心较低引起的土壤肥力产生负面影响，并且可能导致Alpine Grasslands的土壤碳损失，因为SOC储存较低。鉴于青海地基高原的高山草原对土壤碳循环和气候调节的影响，在评估草地碳储存和制定有效草原管理和保护的策略时，至关重要的是要考虑到它们。
使用扫描隧道显微镜（STM）：传感器和Qubits的单个自旋电子自旋共振（ESR）。
在2015年[1]实现了从单个原子中对单个原子的电子自旋共振信号的观察，并且自那时以来已经取得了相当大的进步。（有关其他参考，请参见推荐论文）。最近推荐的两篇论文报告特别引人注目的进展，这应该引起凝结问题以及量子计算社区的关注。在第一张纸中，携带s = 1/2的分子连接到STM尖端，并观察到尖锐的电子自旋共振。该共振的移位可用于感应很小的磁场和电场，并具有易A的尺度空间分辨率。第二篇论文报告了位于表面上的传感器原子的ESR信号的使用，以询问其他两个S = 1/2原子，这些原子在Qubits上使用。使用脉冲场技术证明了显着的连贯性能和两个量子操作。本评论将主要集中在第一篇论文上，最后讨论了第二篇论文。在单个离子水平上显示ESR的知名系统是Diamond的NV中心。[2] NV中心的非常狭窄的共振可用于测量局部磁场，向下降低Micro-Tesla Hz 1/2。通过将钻石放在AFM尖端上，也可以进行扫描。但是，由于NV中心位于与表面的数十纳米尺度上，因此这限制了NV中心与其靶标的距离，因此将空间分辨率与数十纳米的纳米分辨率限制。另一方面，尖端的垂直位置可以变化，这增加了测量磁性
隧道尽头有电力。激动人心的地下采矿。
国际社会已经认识到迫切需要脱碳并将全球变暖限制在比工业化前水平高 1.5°C 的水平。根据 2015 年《巴黎协定》，190 多个国家承诺减少温室气体 (GHG) 排放，企业在展示对气候变化的积极应对方面正面临来自客户、金融利益相关者和监管机构的越来越严格的审查。总体而言，这引发了全球能源转型，不再依赖化石燃料，并对我们使用、生产和运输能源的方式产生了深远的影响——采矿业也同样参与了这一转型。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
研究糖尿病与腕管综合征之间的关联：系统评价和荟萃分析方法
腕管综合征（CTS）是中位神经压缩引起的最常见的局灶性单肌病，全球患病率为2.7-5.8％[1-6]。这种综合征影响了成年人口的7％至16％，是病假和工作障碍的主要原因[7]。可能引起该综合征的某些疾病包括代谢性疾病，胶原蛋白血管疾病，肥胖，肾衰竭，避孕药使用和内分泌疾病，例如甲状腺功能减退症[1，2，4，8]。此外，糖尿病，创伤，重手动和重复性工作，肿瘤，淀粉样变性和结节病都被确定为CTS的潜在危险因素[1，4，9]。CT的症状包括麻木，尤其是在夜间，神经疼痛以及手腕中位神经的局部压缩的神经性疼痛[10]。虽然这种综合征的感觉症状通常局限于手指，但它们可以延伸到手腕，前臂，甚至整个手。cts在45至64岁之间和男性中的年龄更为普遍（10％对1％）[2，8]。糖尿病是一种慢性多系统疾病，其特征是由于胰岛素的产生不足或使用而导致高血和尿液葡萄糖水平[11，12]。2019年，所有糖尿病（4.63亿）成年人中有79％居住在发展中国家，到2045年，这一数字预计将增长到84％（7亿）[13-15]。糖尿病的估计患病率在全球6.4％，到2030年预测的PREV率为7.7％[14]。糖尿病是全球残疾的主要原因之一。据报道， CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。由于人口增长，衰老和生活方式的变化，其前期的增长[4，12，16]。报告表明，糖尿病患者患CTS的寿命风险约为85％，尽管先前的研究对糖尿病与CTS之间的关联产生了矛盾的结果[17-20]。近年来，全世界已经进行了许多研究，以调查糖尿病和CTS之间的关系，其中很大一部分表明糖尿病会增加患有CTS的风险[3，5，21-21-26]。然而，还有一些研究表明，糖尿病与CTS的发生之间没有关联[17，27 - 34]。例如，Wiberg等。（2022）调查了英国以上40万人的糖尿病与CTS之间的关联。他们报告的糖尿病与CT之间关联的比值比为2.31（95％CI：2.17–2.46）[35]。然而，在一项与Low等人相关的研究中。研究了美国糖尿病与CT之间的关联，观察到调整后的比值比等于0.84（95％CI：0.65–1.09; p = 0.20）[36]。由于确定糖尿病是否增加CTS风险的不一致，系统的审查和荟萃分析研究是得出明确结论并回答科学问题的最佳方法之一。本研究旨在使用该领域进行的研究结果，通过系统的审查和荟萃分析方法来研究糖尿病和CT之间的关联。
深入研究 2000 年至 2023 年间的隧道爆破研究——系统回顾
隧道爆破是开挖岩层的一种常见方法。隧道爆破领域涌现出许多学术研究文章。这些文章分别针对爆破振动、岩石损伤和振动能量等目标进行研究。然而，并没有对与隧道爆破相关的文献进行系统的分析来整合和分析这些结果。为了解决这个问题，本研究通过提供系统的综述来探索隧道爆破的研究现状。采用科学地图方法和文献计量分析来审查 144 篇同行评议期刊文章。审查确定了隧道爆破研究方面最具影响力的期刊、机构、研究人员和文章，并根据研究关键词的聚类分析总结了隧道爆破的研究热点。本综述的结果揭示了两本领先期刊、三所领先机构和三名领先研究人员对隧道爆破研究的贡献。并确定了爆破振动、数值模拟、岩石损伤、超挖四个研究关键词作为2018—2023年的研究热点。最后，本文还对隧道爆破未来的研究方向进行了展望，旨在指出当前研究存在的不足，为未来的研究提供思路。
低山岭隧道施工监测与分析
摘要：为获得低山岭隧道施工过程中围岩结构位移、支护结构内力随时间的变化规律，本文以西山隧道工程为背景，对隧道施工过程中的隧道周边位移、地表沉降、钢拱架内力及两层支护间压力进行动态监测。根据以上监测量测数据，通过监测数据分析及非线性回归拟合，得到预测趋势曲线，得出隧道各类围岩的位移变化规律及特点，确保施工安全和支护结构的稳定性要求，为二次衬砌施工提供合理的时机。