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World File Search System低性能
19 单栅极 MOSFET 性能增强，
本研究通过采用高介电常数电介质材料来提高19nm单栅极MOSFET的性能。通过采用高K电介质材料代替SiO2，可以满足MOSFET器件尺寸缩小趋势的要求。因此，实现了具有不同高K电介质材料的19nm n沟道MOSFET器件，并分析了其性能改进。通过Silvaco TCAD工具中的ATHENA模块进行虚拟制造。同时，使用ATLAS模块利用器件特性。还对上述材料进行了模拟，并与相同结构的传统栅极氧化物SiO2进行了比较。最后，结果证明，氧化钛（TiO2）器件是金属栅极钨硅化物（WSix）组合的最佳介电材料。该器件 (WSix/TiO2) 的驱动电流 (ION) 在阈值电压 (VTH) 为 0.534 V 时为 587.6 µA/um，而预测的目标值为 0.530 V，并且 IOFF 相对较低，为 1.92 pA/µm。该 ION 值符合国际半导体技术路线图 (ITRS) 2013 年对低性能 (LP) 技术预测的最低要求。
照片辅助流量电池充电 - 深蓝色存储库
摘要我们的电网中可再生能源的快速增加促使人们需要储能系统来减轻间歇性可再生能源的影响。可再生能源（例如光伏电池）的耦合会导致由于两个系统通过接线互连而导致的空间和效率损失。通过一种称为太阳能流量电池的技术，将太阳能发电与能源储存相结合的潜在方法。这些电池利用染料敏化的太阳能电池来帮助电池充电过程。在此项目中，详细介绍了用于在太阳能流中使用用于使用的工作光轴的方法。通过极化测试和SEM成像制造并测试了光射道，分别确定电气和表面特性。显示了最大功率输出〜0.1 mW/cm 2的光阳极样品，但也通过填充因子值在30-40％的填充因子值中表现出高度的单层太阳能电池性能。然后将进一步的工作在途径上进行详细探索，以详细探讨通过详细介绍的过程中制造的光射流的低性能值。
电池-NSF -PAR
摘要：过去一个世纪的生物燃料细胞一直是人们的潜力和希望，这是从人体和环境中收获可持续能量的独特平台。由于生物燃料电池通常是在一个小型平台中开发的，该平台用作主电池有限的燃料或可充电电池，并反复加油，因此它们被互换命名为Biobatteries。尽管持续的进步和创造性的证明，但在过去的100年中，该技术在起步时已经陷入困境，这引起了人们对其商业生存能力的越来越多的疑问。低性能，不稳定，操作中的困难以及发电不可靠和不一致的发电质疑生物燃料细胞的可持续发展。然而，生物催化的进步彻底改变了生物燃料细胞的产生能力，这有望成为特定应用的一种有吸引力的实用技术。这篇观点文章将确定对生物燃料细胞的误解，这些误解使我们陷入了错误的发展方向，并重新审视了他们的潜在应用，这些应用很快就可以实现。然后，它将讨论需要立即解决所选应用程序商业化的关键挑战。最后，将提供潜在的解决方案。本文旨在激发社区的灵感，以便很快就可以开发富有成果的商业产品。
回顾牛奶：对人类健康的好处？乳糖不耐受管理的OMICS工具和精确营养在当前制造和寿命终止策略中的累积能源需求分析，用于不同的纤维 - 矩阵组合的聚合物复合
纤维增强聚合物（FRP）正在寻找不同工业领域的更多应用。从持续能力的角度来看，由于材料的轻量级性质，由FRP制成的组成部分在其使用阶段减少了能源消耗和CO 2排放。但是，这些材料的生产对全球能源需求产生了重大影响。为了减轻这种影响，循环经济策略至关重要。这项研究对FRPS COM PONENTS的不同寿命（EOL）策略进行了累积能源需求（CED）分析。评估了三个EOL途径：即连续纤维增强热塑性塑料的燃烧，回收和改革。考虑了不同的纤维和矩阵以及三个光纤体积分数（FVF）。具体而言，检查了玻璃纤维，碳纤维，聚丙烯和聚醚醚酮，同时评估了11％，23％和45％的FVF。生命周期库存数据已构建，结合了文献综述和CES Edupack数据库。结果提供了一些指南，以减少CED的降低来优化产品的EOL阶段，从而强调了改革策略的优势和高竞争力，尤其是在处理高性能矩阵和/或纤维的情况下。回收结果是有价值的EOL替代方案，而如果使用低性能矩阵和纤维，则使用高性能的FVF。
增强心脏病诊断：在医疗决策中利用分类和集成机器学习技术
心血管疾病是当今世界人口死亡的主要原因之一，无论是发达国家还是发展中国家。它不仅影响城市居民，也影响农村居民。如果我们在早期就了解它，那么就可以通过减少患心脏病的机会来避免它的副作用。因此，正确预测心脏病是一项当务之急，它可以协助医生和医疗专家做出决定并制定有效的治疗政策，以挽救人们的生命。在本文中，我们使用并结合数据挖掘和机器学习的多种分类方法来提高分类器的精度。为此，我们使用了集成机器学习方法，该方法将多个模型组合成一个预测模型，利用多个基础模型（通常称为弱学习器）的优势来弥补每个模型的弱点。我们打算采用迭代集成方法来集成各种低性能分类器，以形成具有高精度的强分类器。我们从 IEEE 数据端口获取了一个数据集用于实现，其中包含约 1190 个具有 11 个心脏病特征的实例。我们根据初始症状检查患者是否患有心脏病。我们探索分类和集成机器学习技术的应用，以增强心脏病的医疗决策。通过弥合数据驱动的洞察力和临床决策之间的差距，这些技术为更积极主动和以患者为中心的心血管健康管理方法铺平了道路。
智能红色腹部区块链：分散应用程序的增强交易管理
抽象分散的应用程序（DAPPS）在最近的过去中广泛使用了广泛的使用，推动了世界迈向新的Web 3.0 Web的新型版本。dapp受支持的区块链在很大程度上是支持这种驱动器支持DAPP最大生态系统的驱动器。尽管以太坊提供的低性能一直是实现分散网络的主要阻碍，但最近已经引起了一些高性能区块链，以弥合这一差距。这些区块链中的大多数都取决于共识的优化。只有少数增强了涉及交易管理的区块链协议的其他部分：交易的验证，交易广播，通过交易，封装和传播交易，交易，重新验证和执行块中的交易，块存储以及对发件人的交易交易的确认。在本文中，我们通过引入新的交易验证降低和每项子块处理来增强交易管理，以优化块存储。我们从经验上显示了我们开发的智能红色腹部区块链（SRBB）VM的交易管理获得的绩效提高。最后，我们将SRBB VM授予已知区块链已经优化的共识，以开发智能红色腹部区块链。我们的结果表明，SRBB的峰值吞吐量为4000 tps，平均吞吐量为2000个tps的平均吞吐量，分布在5个大洲的200个节点上。SRBB在运行Exchange DAPP时以其他6个区块链的效果，具有从NASDAQ获取的真实工作负载跟踪。
社论：心脏再生的高级疗法
运动的心理意象是一项潜在的有价值的康复任务，但其治疗性效率可能取决于采用的特定认知策略。个人使用两种主要策略来执行手动旋转任务（HMRT），其中涉及确定视觉图像是描绘左手还是右手。是运动图像（MI）策略，其中涉及在心理上模拟自己的手动作。在这种情况下，通过响应时间（RT）衡量的任务性能会受到内侧效果的影响，其中当纤维固定在内侧定向时，降低了RT，可能是因为实际运动更容易。另一种策略是采用视觉图像（VI），该图像涉及在精神上旋转图片，并且不受这种内侧效果的影响。HMRT的康复性益处被认为取决于MI策略（心理实践），因此必须检查单个因素，例如年龄，图像观点（例如，手掌或手掌）和先天能力（由基线RT指示）等个体因素的影响。出现手掌的图片时，本研究中的所有受试者均使用MI策略，无论年龄和能力如何。相比之下，当对受试者的手背图片呈现时，无论表现如何，VI策略在年轻人组中占主导地位，而中年和老年人组使用的策略取决于绩效能力。在中年龄和老年人组中，VI方法在具有高性能技能的人中占主导地位，而MI策略则占据了低性能技能的人。因此，高技能中年和老年人不一定在HMRT期间形成动作图像，可能会限制康复效率。
通过MEG数据的张量分解
目的：识别电生理信号的信息特征对于理解脑发育模式很重要，其中诸如磁脑电图（MEG）等技术特别有用。然而，更少的关注是完全利用MEG数据的多层次性质来提取描述这些模式的组件。方法：MEG产量成分的张量因子化封装数据的多维性质，提供了简约的模型，从而识别潜在的大脑模式，以实现有意义的neu-ral过程汇总。为了满足对小儿队列研究有意义的MEG签名的需求，我们提出了一种基于张量的方法来提取多受试者MEG数据的发育特征。我们采用规范多核（CP）分解来估计数据的潜在时空组件，并将这些组件用于组级别的统计推断。结果：使用CP分解以及层次聚类，我们能够提取典型的早期和晚期延迟事件相关场（ERF）组件，这些磁场（ERF）组件是高分和低性能组的歧视性（P <0。05），与主要认知领域（例如注意力，情节记忆，执行功能和语言理解力）显着相关。结论：我们证明，MEG的基于张量的组级别统计推断可以产生对多维MEG数据的描述。此外，这些特征可用于研究健康儿童的脑模式和认知功能的群体差异。意义：我们提供了一种有效的工具，该工具可能直接从电生理测量中评估儿童发育状况和大脑功能有用，并促进认知过程的前瞻性评估。
碳化硅纳米线场效应晶体管在集成电路和传感应用方面的进展
摘要。块体碳化硅 (SiC) 的优越物理特性以及一维 (1D) 纳米结构特定物理特性的预期增强，激发了一系列针对纳米线 (NW) 制造和特性以及其在器件中的应用的研究。SiC 纳米线场效应晶体管 (NWFET) 是研究 SiC NW 在外部刺激（如电场）（集成电路中的应用）或 NW 表面上存在力或化学/生物物种（传感器中的应用）时在不同温度下的电特性的理想器件概念。SiC NW 量子传输建模的初步报告揭示了实现与 Si 基 NWFET 相当性能的前景。然而，实验性的 NWFET 演示表现出较低的载流子迁移率、I ON /I OFF 比和跨导 (gm ) 值，这对其进一步发展构成了障碍。低性能主要源于高度无意掺杂和未优化的 SiO 2 /SiC NW 界面。事实上，由于缺乏对 SiC NW 自下而上的生长过程的严格控制，导致非常高的载流子浓度（主要源于无意掺杂）接近退化极限。高密度陷阱和固定电荷的低界面质量导致栅极电场屏蔽，并表明需要进一步研究 SiO 2 /SiC NW 界面。由于这两种影响，即使在非常高的栅极电压下也无法实现器件关断。目前，只有在源/漏极 (S/D) 区域具有肖特基势垒 (SB) 的背栅极 NWFET 才表现出明确的关断和改进的性能，这要归功于通过全局栅极作用间接调制漏极电流，从而调节 S/D 区域的 SB 透明度。
总裁 - UC董事会的办公室
背景UC学术医疗中心是该国最大的会员拥有的医疗服务和团体采购组织Vizient的成员。UC卫生部门与Vizient合作于各种医疗设备和耗材的战略采购项目。Vizient在全国范围内为公共和私人急性护理学术中心的价格竞争指数（PCI）进行了同行基准测试。他们的PCI分析在第四四分位数中排名第四，第48位。该指标基于我们的总年支出近12亿美元的医疗用品支出。该排名表明，UC Health没有优化其系统范围的支出，也没有从其供应商那里获得品牌权益。这种低性能反映了UC Health的零散采购方法。作为一个系统工作并对供应商更具选择性将使UC Health能够利用系统范围的能力，UC Health Brand Brand Equity以及该系统的独特见解，以提高市场吸引力和比其他领先的学术保健中心（AHC）相当或更好的定价。UC Health最近设定了三年目标（第2023-2024财年至2025 - 2026年），从第四四分之一的四分位数中部转移到第三四分位数的顶部。实现这一目标的手段是为采购实践实施竞争性，纪律处分的模型，该模型目前正在其他类似和竞争的同伴机构正在使用，该机构促进了临床医生领导的系统范围内的战略采购能力。COVE计划将将该功能放在适当的位置。Cove是一项由临床医生领导的，支持证据支持的计划，使UC Health能够协商更好的产品价格。COVE计划将设计和实施一个经过验证的纪律模型，该模型将使临床医生领导的团队和数据处于产品选择和决策的最前沿