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World File Search System倍增
在低温条件下通过软伽马射线辐照表征 Si 和 SiC 功率器件中的载流子倍增
载流子倍增因子的特性是设计坚固可靠的功率半导体器件以及评估其对地面宇宙辐射引起故障的敏感性的关键问题。本文提出了一种低温恒温装置，以将使用来自 Am 241 放射源的软伽马辐射的非侵入式电荷谱技术应用于广泛的 Si 和 SiC 器件。本文提供了一种关系，将液氮温度下测得的倍增因子转换为环境温度下测得的倍增因子。本文提出了一种专用的模拟方案，将 TCAD 和 Monte Carlo 工具结合起来，以预测收集到的电荷的光谱并定位倍增因子的热点。最后，在强调了电荷倍增因子与地面宇宙辐射下的功率器件故障率之间的相关性之后，建议将本技术作为评估安全操作区的补充方法。
量子游戏中矩阵倍增权重动态的稳定性
摘要 - 在本文中，我们研究了在通用量子游戏中学习的广泛使用矩阵乘量（MMW）动力学的平衡收敛性和稳定性。这项努力的一个关键困难是，诱导的量子状态动力学自然地分解为（i）经典的，可交换性的成分，该动态以类似于在经典复制器动力学下的混合策略的演化方式控制系统特征值的动力学； （ii）系统特征向量的非交通分量。这个非交通性的组件没有经典的对应物，因此需要引入（渐近）稳定性的新颖概念，以说明游戏量子空间的非线性几何形状。在这种一般情况下，我们表明（i）只有纯量子平衡才能稳定并在MMW动力学下吸引； （ii）作为部分匡威的纯量子状态，满足某种“变分稳定性”条件的纯量子总是会吸引。这使我们能够充分表征在MMW动力学下稳定并吸引的量子NASH平衡的结构，这一事实对预测多代理量子学习过程的结果具有重要意义。
全球能力中心：巨大的力量倍增器
无论您是首席执行官、首席财务官、转型领导者还是业务领导者，全球能力中心 (GCC) 或全球业务服务 (GBS) 的出现已不再仅仅是一个好主意。相反，它是组织运营战略中的关键战略杠杆，需要积极考虑，因为它对盈利能力、竞争力、组织敏捷性和创新能力具有重大影响。
1.5mw倍增管多目标优化及智能算法研究
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题，例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法，特别是灰狼优化方法，设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%，同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27，表明风力涡轮机的效率有可能提高，尤其是在低风速范围内，任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。
8 级 Cockcroft Walton 电压倍增器与 Dickson 电压倍增器的比较分析
Chiagozie Mbah 6 摘要 目的：本研究旨在增强射频 (RF) 能量收集的电压倍增器，重点是提高收集能量的效率。这一改进对于可持续能源应用和减少化石燃料造成的环境污染至关重要。 理论参考：射频能量收集技术正逐渐被认可为一种可行的可持续环境能量捕获方法，早期的研究主要集中在天线和电路设计上。尽管如此，能量收集的有效性仍然受到功率输出不足的限制。本研究在先前的研究基础上，直接比较了两种常用的电压倍增器，即 Cockcroft Walton 和 Dickson 倍增器，并将其应用于射频能量收集。 方法：使用 Multisim 对 Cockcroft Walton 和 Dickson 电压倍增器进行优化设计，并使用 MATLAB 分析其性能。比较是在两个频率范围内以 1V 的输入电压进行的：85 MHz – 110 MHz（FM 频段）和 1.8 GHz – 3.0 GHz（4G 频段）。记录了两个倍增器的输出电压，并在这些频带上进行了比较。结果与结论：在 FM 频带（85 MHz – 110 MHz）内输入电压为 1V 时，Dickson 电压倍增器的性能优于 Cockcroft Walton 倍增器，其输出电压为 11.1V，而 Dickson 为 6.6V。然而，在 4G 频带（1.8 GHz – 3.0 GHz）中，Cockcroft Walton 倍增器的效率更高，其最大输出电压为 5.2V，而 Dickson 为 4.1V。研究得出结论，Dickson 倍增器更适合从 FM 频带收集射频能量，而 Cockcroft Walton 倍增器更适合 4G 频带能量收集。研究意义：研究结果表明，不同的射频能量收集应用可能受益于不同的电压倍增器，具体取决于所涉及的频带。这可以指导未来旨在实现可持续能源解决方案的技术中更高效的射频能量收集电路的设计。原创性/价值：本研究直接比较了不同射频频率条件下的两个电压倍增器，为优化绿色能源应用的能量收集技术提供了宝贵的见解。研究结果有助于加深对特定射频频段高效电路设计的理解，有助于开发更有效的能量收集系统。关键词：电压倍增器、Cockcroft-Walton 电压倍增器、Dickson 电压倍增器、能量收集、射频。
人工智能作为战斗力倍增器：利用人工智能减轻陆军参谋人员负担
人工智能已经成为一个统称，指任何复制人类任务的机器行为，但要真正评估人工智能在战场或社会中的影响，必须更加具体。人工智能有两种子类型，即机器学习和深度学习。机器学习是指计算机在不被告知的情况下通过处理数据进行学习和改进，并使用统计数据进行概率分析，在某些情况下进行预测。1 深度学习是机器学习的一个子领域，它允许处理大量数据以找到人类可能无法检测到的关系和模式。2 虽然深度学习由于其复杂性而难以扩展，但机器学习在陆军系统中已经很常见。其中一个系统包括相控阵跟踪雷达拦截目标 (PATRIOT)，它使用复杂的计算机和算法网络来跟踪来袭物体，将其分类为威胁或友军，并发射地对空导弹。3 陆军目前还在投资其他人工智能工具，如 Project Maven，“这是一种可以快速、有用地处理无人机镜头的工具。”4
两用中枢神经系统：军民互操作能力的倍增器
未来的军民合作计划必须密切关注新颠覆性技术的特殊性（例如人工智能、量子计算等的出现）以及与频谱效率和共享相关的新挑战。航空技术范式正在迅速发展。完全数字化和高带宽的新一代空地数据通信、对卫星信号的依赖以及依赖于协调协议栈和标准化数据模型的分布式互联网协议连接将严重影响与军事系统的互操作性。随着其他行业争夺频谱，对频谱带的激烈竞争将加剧。
异质结双层作为电荷传输中间层降低有机短波中的暗电流并增强光电倍增
光电倍增探测器有望克服有机短波红外光电探测器的低响应度。然而，最近的光电倍增探测器通常会同时增加响应度和暗电流，从而抵消对探测率的影响。为了抑制光电倍增装置中的暗电流，我们提出了一种新的夹层结构，即一种克服信号和噪声之间权衡的 pn 结组合。与使用典型单极电荷传输材料的设备相比，我们的双层设计具有降低暗电流和出色外部量子效率的优势。我们将这种新的夹层设计融入上转换成像器中，使上转换效率和图像对比度翻倍。这种夹层可推广到不同的有机半导体，这尤其有用，因为这里的设计将适用于尚未发现的未来红外材料。
HAPS：尚未开发的力量倍增器
中校维韦克·戈帕尔出生于 1980 年 3 月，来自旁遮普。2000 年，他从国防学院毕业后，获得了德里 JNU 的理学学士（电子学）学位。2000 年 12 月入伍，2007 年获得 JNU 的理学学士学位（电子学）。2011 年，他获得了 JNU 的理学硕士学位（电子工程）。作为一名伞兵，这名军官曾在作战领域的各种专业单位工作过。作为一名认证项目经理，他也是各种知名组织的成员。作为一名技术传播者，他正在攻读国防与战略研究哲学硕士学位。目前，他在一家顶级培训机构担任“讲师”。