XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于近
石墨烯元推销生物传感器用于近红色状态中的covid-19检测
这项研究介绍了用于Covid-19检测的生物传感器的设计和分析，将石墨烯元面积与金，银和GST材料整合在一起。所提出的传感器架构将平方环谐振器与圆环谐振器结合在一起，并通过红外制度中的Comsol多物理模拟进行了优化。传感器表现出非凡的性能特征，在初级检测带（4.2-4.6μm）中的吸收值超过99.5％，次级带（5.0-5.5μm）中的吸收值约为97.5％。该设备表现出高灵敏度（4000 nm/riU），检测极限为0.078，优点为16.000riu⁻时，当利用晶体GST作为底物材料时。通过使用XGBoost回归的机器学习优化，传感器的性能得到了进一步提高，从而在各种操作参数之间实现了预测和实验值之间的完美相关性（R²= 100％）。双波段检测机制，结合了高级材料和机器学习优化的整合，为快速，无标签和高度敏感的COVID-19检测提供了有前途的平台。这项研究有助于开发用于病毒检测和疾病诊断的下一代生物传感技术。
引用：Wang YM，Fan F，Zhao HJ等。 Terahertz主动多通道涡流，具有平均对称性破坏和基于近/远场多路复用
带有轨道角动量（OAM）的涡流梁对于高容量通信和超分辨率成像具有重要意义。但是，芯片上的自由空间涡旋（FVS）和等离子涡旋（PVS）之间存在巨大差距，而主动操纵以及更多的通道中的多路复用已成为紧迫的需求。在这项工作中，我们演示了由螺旋等离子元素层，液晶晶体（LC）层和螺旋介质元素层组成的Terahertz（THZ）级联的MetadeVice。通过旋转轨道角动量耦合和光子状态叠加，PV和FV的平均模式纯度平均产生超过85％。由于螺旋跨面的反转不对称设计引起的，实现了OAM的均衡对称性破裂（拓扑电荷数不再以正面和负为正面发生，但所有这些都是正面的），产生了6个与脱钩的旋转状态和近距离/远距离位置相关的6个独立通道。此外，通过LC集成，可以实现动态模式切换和能量分布，最终获得多达12个模式，调制比率高于70％。这种主动调整和多渠道多路复用元点在PVS和FVS之间建立了桥梁连接，在THZ通信，智能感知和信息处理中显示出有希望的应用。
由于近场辐射热传递而导致相变纳米颗粒链中的多体有效导热率
a School of Energy Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, 92 West Street, Harbin 150001, China b Laboratoire Charles Coulomb (L2C) UMR 5221 CNRS-Université de Montpellier, F- 34095 Montpellier, France c Key Laboratory of Aerospace Thermophysics, Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China d School of Energy and山东大学的动力工程，Qingdao 266237，中国E Institut Universitaire de France，1 Rue Descartes，F-75231 Paris Cedex 05，法国
二维材料的光电探测器，用于近红外检测
摘要：将新材料作为硅在光子设备中的应用一直是科学界的关注中心。二维（2D）材料表现出很大的能力，可以替代这种障碍。石墨烯由于其独特的特性（例如高迁移率和光学透明度），除了灵活性，稳健性和环境稳定性外，还具有光子学和光电子学发光的2D材料之一。据报道，有几种基于石墨烯的光电探测器，具有与各种能量热电，电磁和压电设备集成的能力。但是，由于其带隙限制，原始石墨烯不适合在红外区域检测合理信号。在这项工作中，使用石墨烯/金属插入的石墨烯光电探测器证明了基于石墨烯的近红外检测。使用化学蒸气沉积（CVD）在Cu底物上生长插烯石墨烯，并将层湿转移到Si/SiO2底物上。已将锥形铝微电极用于电触点，以改善照明过程中光生载体的检测。证明了红外检测，在室温下测试了反应性和量子效率，并解释了光生的机理。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
基于近似的四重模块冗余电路的设计空间探索
摘要 — 在过去十年中，近似计算 (AxC) 已被研究作为一种可能的替代计算范式。它已被用于降低传统容错方案（如三重模块冗余 (TMR)）的开销成本。最近的提议之一是四重近似模块冗余 (QAMR) 的概念。QAMR 降低了相对于传统 TMR 结构的开销成本，同时保证了相同的容错能力。在本文中，我们提出了一种新的近似技术来实现 QAMR，并进行了设计空间探索 (DSE) 以找到 QAMR 帕累托最优实现。此外，我们为所提出的架构提供了一个新的多数表决器的设计。实验结果表明，对于 FPGA 和 ASIC 技术，分别有 85.4% 和 97% 的电路可以找到与 TMR 对应物相比实现面积和/或延迟增益的 QAMR 变体。索引词 — 容错；纠错；三重模块冗余；TMR；近似计算；四重近似模块冗余；QAMR；数字电路；近似计算
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
基于近红外至中红外波长透明导电氧化物的集成光电探测器
然而，预计未来几年 MIR PIC 将大幅增长，这主要归功于气体检测、生物系统、安全和工业应用传感器的发展 [https://mirphab.eu]。MIR 中的 PIC 需要能够在 MIR 波长范围内工作的新设备，因此很可能基于新的材料平台。[8] 光电探测器就是这样一种设备，它将光信号转换为电信号，是片上光电转换中必不可少的组件。然而，它必须满足几个重要要求，例如与互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的兼容性、在很宽的波长范围内工作以及无需冷却，这会增加系统的复杂性和成本。[6] 相比之下，大多数先前提出的 MIR 波长范围内的光电探测器要么制造成本高，要么不能在很宽的波长范围内工作，要么不切实际，因为它们需要冷却到低温。因此，对 MIR 光电探测器的搜索仍在进行中。解决方案可能是将热量转化为电能的热探测器。[10 – 14] 它们需要一种吸收材料，吸收光以产生热载流子，然后将其转化为电能。透明导电氧化物 (TCO) 属于近零 (ENZ) 材料，似乎是完成此类任务的绝佳材料，因为它们可以在很宽的范围内吸收能量
用于近眼显示设备光栅中Cr 的ICP 刻蚀工艺研究
周燕萍 ( 通信作者 ), 硕士 , 研究员 , 主要研究方向为半导体材料的刻蚀工艺开发 。E-mail:yanping_zhou@ ulvac. com