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贝拉尔·乌斯马尼
.粉末 X 射线衍射 (XRD) (D8 Advance, Bruker) 扫描电子显微镜 (SEM) (Carl Zeiss EVO 18 Special Edition) 能量色散 X 射线光谱 (EDS) (Oxford Instruments) 组合式 RF/DC 溅射装置 (Hind High Vacuum) 原子力显微镜 (AFM) (Park Systems XE-70) .拉曼显微镜 (BaySpec, Inc. NamadicM 多波长) UV-Vis/UV-Vis-NIR 分光光度计 (Agilent Varian Cary 4000/5000 和 PerkinElmer 900) VERTEX 70v 真空 FT-IR 光谱仪，带 PMA 50 (Bruker) 荧光分光光度计 (LS 55 PerkinElmer) .电化学工作站 (lviumstat/AUTOLAB) 旋涂机 (Laurell技术) 同步热分析仪 (STA 6000 Perkin - Elmer) 差示扫描量热法 (DSC 4000 Perkin- Elmer) 手套箱 (MBARUN UNIlab/JACOMEX) 热蒸发器 .Oriel 1QE-200 软件技能
乌克里公司计划2022–2025
我们致力于使英国成为有才华的个人，团队和企业的首选目的地，以保持我们作为研究和创新领域的世界领导者的地位。我们将继续投资于完整的R＆I技能范围内的人和团队，使理事会和泛 - 乌克里的投资和实践保持一致，以确保我们的研究和创新环境和文化充当全球人才的磁铁，使创造力的人和团队蓬勃发展。这将确保我们拥有支撑系统，将研究和创新联系起来的人和技能，以产生影响并确保战略技术中的竞争优势。我们的人民，文化和才能组合认识到这项工作的广度和相互依存关系，并提供了一种整体方法，尽管这并不容易，但它将为我们提供最有效的工作和避免孤岛的机会。
博士查乌基·卡斯米
Kasmi 博士是 EDGE 集团的技术与创新总裁，EDGE 集团是世界领先的先进技术和国防集团之一。Kasmi 博士在无意和有意电磁干扰、检测系统、设备测试、统计电磁学、计算电磁学和信号处理方面拥有超过 15 年的丰富经验和专业知识。他合著了 200 多篇科学论文。作为技术与创新总裁，Kasmi 博士负责监督 EDGE 新推出的两个卓越中心：雷达和电子战 (EW) 卓越中心和电光卓越中心 (EOCE)。在 Kasmi 博士的领导下，这些中心将专注于雷达、电子战和电光技术，为 EDGE 通过持续创新改造国防工业的使命做出重大贡献。此前，Kasmi 博士曾担任定向能研究中心的首席研究员。他负责在高能物理、电磁技术、创新雷达和传感系统、激光技术和声学设备等领域建立先进的研究能力——从基础物理和理论问题到实验物理。在他的领导下，该中心为合作伙伴和客户提供了战略技术。在定向能研究中心任职之前，Kasmi 博士是阿联酋一家知名网络安全公司的移动和电信实验室主任。他从头开始构建了公司的整个电信安全功能。在网络安全公司任职之前，Kasmi 博士是法国国家网络安全局 (ANSSI) 无线安全实验室的副主任。在该机构内，他还担任过研究主管和电磁安全研究员。他的职责包括协调研究、项目咨询和团队管理。Kasmi 博士之前还曾担任德国联邦武装部队大学 Helmut Schmidt 大学电气工程学院的电磁学副科学家和研究员。 Kasmi 博士的其他显著成就包括被 SUMMA 基金会认可为高功率电磁学 (HPEM) 终身研究员，并获得国际无线电科学联盟/国际无线电联合会颁发的两项青年科学家奖
俄乌冲突对罗马尼亚经济的影响
摘要 生命逝去、痛苦不堪、家庭破碎、人们逃离战争、城市被摧毁——所有这些都是俄罗斯入侵乌克兰引发的战争的一部分，这是一场前所未有的人道主义危机。罗马尼亚边境持续不断的冲突不仅对交战国产生了深远的经济影响，而且对整个欧洲和世界经济也产生了深远的影响，输入型通胀和世界贸易中断也未能幸免。在我们的研究中，我们旨在强调这场冲突对我国的影响，它导致了通胀上升、财政压力增加、预算赤字增加、公共债务增加，并加剧了气候问题。在当前形势下，各种不利冲击可以通过多种渠道传播，因此在我们的研究中，我们将简要介绍其中最重要的一些。俄罗斯入侵乌克兰及其相关制裁代表着一场广泛的全球冲击，对经济活动（下降）和通胀率（上升）产生了不同的影响。关键词：国家安全、国际经济、通货膨胀、金融危机、战争 JEL 分类：D74、D84、E01、E31、E43、F51 1. 简介 除了造成大量人员伤亡和数百万乌克兰公民流离失所之外，俄罗斯和乌克兰之间的冲突还引发了金融市场的紧张局势，大大增加了全球经济复苏的不确定性，并对一个欧洲国家实施了自二战以来从未有过的制裁。战争开始近两年后，我们试图用数字描绘出乌克兰和俄罗斯经济在冲突期间的抵抗情况，以及罗马尼亚在进出口和供应活动中断、能源领域重要联系被切断以及潜在危机引发的几个月中的情况（图 1）。即使罗马尼亚在很大程度上依赖俄罗斯进口，但它仍然是欧洲依赖程度最低的国家之一（欧洲中央银行，2022 年），这可以限制入侵国制裁产生的影响的严重性。图 1. 俄罗斯入侵乌克兰的影响
俄乌战争的网络层面 - eccri.eu
5 关于互联网碎片化，请参阅：Kevin Kohler，“一个、两个还是两百个互联网？未来互联网架构的政治”，网络防御报告（苏黎世：CSS，苏黎世联邦理工学院，2022 年 8 月），https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/Cyber-Reports-2022-08-One-Two-or-Two-Hundred-Internets.pdf；关于联合国进程，请参阅：Taylor Grossman，“规范与现实：联合国的网络”，CSS 安全政策分析，第 1 期。不。313（2022 年 11 月），https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-for-securities-studies/pdfs/CSSAnalyse313-EN.pdf；Valentin Weber，“俄罗斯新提议的联合国国际信息安全公约的危险”，Net Politics，外交关系委员会（博客），2023 年 3 月 21 日，https://www.cfr.org/blog/dangers-new-russian-proposal-un-convention- international-information-security?utm_medium=social_owned&utm_source=tw。
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
