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[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
制造过程杂志
在这项研究中，我们提出了一条基于冷喷雾剂的新型制造路线，该路线可以在高空间分辨率的情况下自定义生产灵活的电子产品（FE），而无需高温后插图后。提议的制造路线顺序包括：（1）冷喷涂金属化； （2）飞秒激光加工； （3）超声波塑料焊接。首先，柔性聚合物（即，PET）表面通过真空和无面膜条件下的锡（SN）颗粒的冷喷涂直接写入锡（SN）颗粒。然后精确地切成任意设计的高分辨率电极（即，500μm线宽）通过飞秒激光加工。最后，激光切割电极通过超声塑料焊接连接到碱基聚合物底物上，以构成机械弹性和保形的Fe。以这种方式，提出的路线可以利用Fe中的冷喷水沉积物的独特特征（例如，强烈的粘附，高电导率，最小的热输入）。所得的打印件显示出极好的电导率（1.08×10 6 s·m -1），柔韧性（60％伸长）和粘附强度，而没有显着损害内在的聚合物和功能涂料特性。此外，还制造了蛇形形的柔性微型热器（10×10 mm 2），以证明在柔性微电子中引入平台的生存能力。这项工作有可能提供有希望的途径，以机械弹性和保形的方式快速，可扩展和成本效益的高分辨率和高性能FE产生。
原子层沉积：一种有效的防腐工具
原子层沉积 (ALD) 是目前广泛应用的薄膜生长方法。它目前用于微电子和发光显示技术的工业制造工艺。由于可以生长致密、保形的薄膜，并且厚度可以得到完美控制，因此 ALD 有望用于许多其他应用领域，如能源、传感、生物材料和光子学。尽管关于其在防腐方面的应用报道很少，但事实已证明 ALD 的优良特性对该领域大有裨益。在简要回顾了 ALD 的原理以及主要参数对薄膜性能的影响之后，本报告试图展示该技术在减轻腐蚀方面的应用。本文回顾了在不同领域成功使用 ALD 来保护金属和非金属表面的各种实例。
在磁涡场中自旋1/2粒子的超对称性，Anyons
已知具有n = 2超对称性的垂直磁场的量子非偏见自旋1/2平面系统。我们在磁涡流的场中考虑了这样的系统，发现哈密顿量只有两个自我接合延伸与标准n = 2的超对称性兼容。我们表明，只有在这两种情况下，子系统之一与原始的无旋转Aharonov-Bohm模型相吻合，并伴随着超级合作伙伴Hamiltonian，该模型允许波浪函数的单数行为。我们发现了一个额外的非局部运动积分家族，并将它们与局部增压一起在三 - 苏皮对称的统一框架中一起处理。包含动态保形的对称性会导致无限生成的超级级别，其中包含超符号OSP（2 J 2）对称性的几个表示。我们将结果的应用在相同的人的两体模型的框架中。讨论了非平凡的接触相互作用以及新出现的n = 2线性和非线性超对称性。2010 Elsevier Inc.保留所有权利。
通过原子/分子层沉积制备白光发光多镧系对苯二甲酸酯薄膜
原子层沉积 (ALD) 是微电子行业广泛采用的先进气相薄膜制造技术，用于晶体管和显示器等应用。25 在 ALD 中，不同的气态/汽化金属和共反应物前体被顺序脉冲输入反应腔，每个前体脉冲之后都进行惰性气体吹扫步骤，以在发生所需的表面反应后去除多余的前体分子。由于这些化学表面反应的自限性，ALD 可提供无针孔、高度均匀且保形的薄膜，并可在原子级厚度控制。用于有机薄膜的 ALD 对应方法也是最近才开发的，这种方法称为分子层沉积 (MLD)。26 MLD 采用纯有机气态/汽化前体。最重要的是，ALD 和 MLD 都是模块化的，这意味着为了沉积高质量的金属有机薄膜，可以结合使用 ALD 和 MLD 前体脉冲。 27,28 这种目前蓬勃发展的混合 ALD/MLD 技术已被用于制造数十种新型金属有机薄膜材料，这些材料表现出的有趣功能特性远远超出了纯无机或有机薄膜所能实现的功能特性。29 例如，ALD/MLD 生长的金属有机薄膜的机械性能通常比 ALD 生长的无机薄膜高出几个数量级，这在柔性电子应用等领域非常重要。30,31
Jichen Li - - UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
[8] J. Yao，X。Zhang，Y。Xia，Z。Wang，A。K. Roy-Chowdhury和J. Li，“ Sonic：具有自适应的保形的推理和约束的强化性的安全社会导航”，已提交给IEEE EEEE机器人和自动化信（RA-L）。[7] J. li *，C。Hua *，H。Ma，J。Park，V。M. Dax和M. J. Kochenderfer，“具有多代理动态关系推理的社会机器人导航”，在修订版中提交了有关机器人技术的IEEE交易。[6] Z. Wu*，Y。Wang*，Z. Wang*，H。Ma，Z。Li，H。Qiu，H。Qiu和J. Li，“ CMP：具有多代理通信的合作运动预测”，审查。[5] J. Li，J。Li，S。Bae和D. Isele，“自适应预测合奏：改善动作预测的分布外通用”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[4] B. Lange，M。Itkina，J。Li和M. J. Kochenderfer，“自主驾驶的自我监管的多未来占用预测”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[3] M. Arief*，M。Timmerman*，J。Li，D。Sele和M. J. Kochenderfer，“在高度互动环境中对智能代理的重要性采样引导的元训练”，审查提交给IEEE机器人和自动化信（RA-L）（RA-L）。[2] V. Dax，Z。Li，X。Zhang，H。Shekhar，J。Li和M. J. Kochenderfer，“整合了时空推理的图形和复发性神经网络”，在IEEE交易中，在IEEE交易中，在审查中。[1] V. Dax，J。Li和M. J. Kochenderfer，“本地无序的GNN的概括差距”，已提交给机器学习，正在审查中。