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宇宙射线 μ 子电荷比
在 NIPNE-HH 布哈拉斯特运行的 WILLI 电磁光谱仪装置已被改造，用于测量大气中 μ 子通量的电荷比。实验方法基于对负 μ 子在物质中停止时的有效寿命与正 μ 子的寿命相比的减少的观察。该方法给出了准确的结果，避免了磁谱仪的困难和系统误差，并且详细研究了技术程序，并通过开发紧凑而灵活的测量设备进行了演示。铝被用作最佳吸收材料，这是最大限度地缩短因核俘获而导致的寿命和通过延迟电子与停止 μ 子结合观察到的停止 μ 子率的折衷。本研究主要针对μ子的一个能量范围，为讨论所谓的大气中微子问题和研究大气中微子和反中微子通量提供了重要的信息。两个测量周期得到的结果是：
SPaCE 拭子
摘要：伤口感染常见于手术和创伤后，但很难诊断，而且客观临床参数定义不明确。伤口中的细菌与感染相关的假设是错误的；所有伤口都含有微生物，但并非所有伤口都受到临床感染。这使得临床医生很难确定真正的伤口感染，尤其是对于有致病生物膜的伤口。如果感染未得到适当治疗，致病毒力因子（如铜绿假单胞菌中的鼠李糖脂）会调节宿主的免疫反应并导致组织破坏。如果微生物深入宿主组织，则会导致危及生命的脓毒症。本文介绍了针对伤口中常见的五种重要临床微生物病原体的传感器开发：金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、白色念珠菌/耳念珠菌和粪肠球菌（SPaCE 病原体）。传感器包含封装自淬灭荧光染料的脂质体。SPaCE 感染病原体在早期感染伤口中表达的毒素会分解脂质体，触发染料释放，从而使传感器颜色从黄色变为绿色，这表明感染。五种临床细菌和真菌，每种多达 20 种菌株（共计 83 种），在猪烧伤离体伤口中生长为早期生物膜。然后擦拭生物膜，并将拭子放入脂质体悬浮液中。对猪伤口生物膜中选定病原体的种群密度进行了量化，并与比色反应相关联。超过 88% 的拭子打开了传感器（10 7 − 10 8 CFU/拭子）。一项初步临床研究表明，传感器开启与早期伤口感染之间存在良好的相关性。关键词：细菌感染、即时护理、伤口、生物膜、感染检测、脂质体、荧光染料
通过子频带光吸收
抽象过渡金属二甲化合物（TMD）分层半导体在光子，电子，光电和传感器设备的设计中具有巨大的潜力。然而，从近红外（NIR）到短波长红外（SWIR）的TMD的子频率光吸收不足以超出带隙极限。在此，我们报告说，MOS 2 /AU异质结构的子频率光响应可以通过所采用的电极制造方法进行牢固调节。我们在MOS 2 /AU异质结构中观察到多达60％的亚带gap吸收，其中包括杂交界面，其中通过溅射沉积应用了AU层。sub-Bandgap光的吸收大大增强是由于MOS 2和AU形成的平面腔。因此，可以通过改变MOS 2层的厚度来调整吸收光谱。在SWIR波长范围内的光电流增加，由于吸收增加而增加，这意味着可以从可见到SWIR的宽波长检测。我们还以1550 nm的激发波长达到了快速的光响应（〜150 µs）和高响应性（17 mA W -1）。我们的发现展示了一种使用金属电极工程的光学性质调制方法，并在宽带2D材料中实现SWIR光电进行。
半导体工程学系固态电子组Department of Microelectronics ...
合计 71 16 16 17 11 9 2 本系最低毕业学分为 130 学分 Minimum Credits(130 credits) must be completed 全校共同 24 学分、专业必修 71 学分、自由选修 2 学分、专业选修（必选） 18 学分、其他非通识专业 自由选修 15 学分（限理工相关课程且程式语言课程仅可认列一门） 24 credits University Core Curriculum 、 71 credits Major Required Courses 、 2 credits from chosen elective courses 、 18 credits Professional Electives (Required) 、 15 credits from optional non-general education courses in fields required by the major (Limited to STEM-related courses and only one programming language course can be counted)
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
共振声子-磁振子耦合的直接成像
声子的探测对于研究共振耦合的磁振子与声子的相互转化至关重要。本文我们报道了通过微聚焦布里渊光散射在 Ni/LiNbO 3 混合异质结构上直接可视化磁振子和声子的共振耦合。表面声子的静态图样源于入射波 𝜓 0 (𝐴 0 , 𝒌, 𝜑 0 ) 与反射波 𝜓 1 (𝐴 1 , −𝒌, 𝜑 1 ) 之间的干涉，由于磁振子-声子耦合，磁场可以调制表面声子的静态图样。通过分析从布里渊光谱中获得的声子信息，可以确定磁振子系统（Ni 薄膜）的性质，例如铁磁共振场和共振线宽。该结果提供了关于耦合磁振子-声子系统中声子操控和检测的空间分辨信息。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程