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多代理的深入强化学习，用于密集的MMWave网络中的分布式切换管理
毫米波小细胞与定向光束形成的密集部署是一种有前途的解决方案，可增强当前无线通信的净工作能力。但是，毫米波通信链路的可靠性可能会受到严重的路径，阻塞和耳聋的影响。作为一种款项，移动用户受到频繁的交接，这会限制用户吞吐量和移动终端的电池寿命。为了解决这个问题，我们的论文提出了一个深层的多代理控制学习框架，用于分布式移交管理，称为Rhando（增强移交）。我们将用户建模为代理商，他们在考虑相关成本的同时，学习如何执行移交以通过网络优化网络。所提出的SOUTIOT已完全分布，从而限制了信号传导和计算开销。数值结果表明，与传统方案相比，所提出的解决方案可以提供更高的吞吐量，同时大大限制了移交的频率。
在组织耐受温度范围内冷却时可切换的逆形状记忆水凝胶支架
将材料（通过共价或物理相互作用）加热到与转换域相关的热转变温度T trans (玻璃化转变温度(T g )或熔融转变温度(T m ))以上，并变形成新的形状。将样品冷却到T trans 以下并释放外部应力后，获得临时形状。这种临时形状是稳定的，直到它暴露在热量中并超过转换温度T sw 。如果触发SME，材料将恢复其原始形状。这是一种单向效应，这意味着原始形状不会在冷却时改变。临时形状的固定是由于聚合物网络的网络点(例如半结晶基质内的相变)之外还形成了临时交联。基于该技术，已报道了各种具有复杂功能和能力的材料概念，[2] 例如，在聚（外消旋-丙交酯）-b-聚（环氧丙烷）-b-聚（外消旋-丙交酯）二甲基丙烯酸酯的三嵌段共聚物中，基于聚（外消旋-丙交酯链段）的T g 的经典SME功能可与可降解性相结合。 [3] 除了经典的SME之外，还创建了具有三重或多重形状效应等高级功能的材料。 [1b,4] 与经典SME类似，在三重或多重形状效应聚合物中，临时形状可通过加热逆转。 SME材料在生物医学应用场景中具有巨大潜力，从用于伤口闭合的基于SMP的自紧缝合线到支架或动脉瘤封堵装置。 [5] 由于其改变形状的能力，微创手术的应用场景特别令人感兴趣。 到目前为止，SMP在加热时会变得有弹性。本研究的目的是设计和制造一种与细胞相容的聚合物基网络，该网络具有在组织可耐受的温度范围内的冷却诱导逆 SME (iSME)。对于 iSME，临时形状在材料冷却到 T sw 之前是稳定的。与 SME 类似，iSME 是一次性、单向效应。一旦恢复原始形状，材料就不会再切换回来。即使再次加热，材料仍保持在冷却过程中获得的永久形状。在这方面，iSME 材料不同于软人工肌肉（执行器 [6] ），后者在加热时会失去冷却过程中获得的形状。这种具有 iSME 的生物材料系统的潜在应用有望应用于软组织重建，其中需要以微创方式放置设备。软组织重建面临各种挑战。当前临床上建立的方法基于多种手术
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
Janus 铬二硫族化合物中的无场自旋轨道扭矩切换
摘要：我们预测磁性铬基过渡金属二硫属化物 (TMD) 单层在其 Janus 形式 CrXTe（其中 X = S、Se）中具有非常大的自旋轨道扭矩 (SOT) 能力。Janus 结构固有的结构反演对称性破坏导致巨型 Rashba 分裂产生较大的 SOT 响应，相当于在非 Janus CrTe 2 中施加 ∼ 100 V nm −1 的横向电场所获得的响应，这完全超出了实验范围。通过对精心推导的 Wannier 紧束缚模型进行传输模拟，发现 Janus 系统表现出与最有效的二维材料相当的 SOT 性能，同时由于其平面内对称性降低，还允许无场垂直磁化切换。总之，我们的研究结果表明，磁性 Janus TMD 是超紧凑自感应 SOT 方案中终极 SOT-MRAM 设备的合适候选者。关键词：自旋轨道扭矩、过渡金属二硫属化物、二维材料、范德华铁磁体
可调节的神经形态切换动力学通过孔隙二氧化硅扩散的回忆录中的孔隙率控制
摘要：为了响应日益增长的时间信息处理的需求，神经形态计算系统正在越来越强调备忘录的开关动力学。虽然可以通过输入信号的属性来调节开关动力学，但通过备忘录的电解质特性控制它的能力对于进一步丰富了开关状态并提高数据处理能力至关重要。这项研究介绍了使用溶胶 - 凝胶过程的介孔二氧化硅（MSIO 2）膜的合成，从而可以创建具有可控孔隙率的膜。这些薄膜可以用作扩散的回忆录中的电解质层，并导致可调的神经形态切换动力学。MSIO 2回忆录表现出短期可塑性，这对于时间信号处理至关重要。随着孔隙率的增加，观察到工作电流，促进比和放松时间的明显变化。研究了这种系统控制的基本机制，并归因于二氧化硅层多孔结构内的氢键网络的调节，这在切换事件中显着影响阳极氧化和离子迁移过程。这项工作的结果提出了介孔二氧化硅，作为一个独特的平台，用于精确控制扩散的备忘录中神经形态开关动力学。关键字：介孔二氧化硅，扩散的回忆录，神经形态切换，短期记忆，离子动力学
一项初步研究显示，在认知健康但脑脊液淀粉样蛋白/tau 异常的个体中，任务切换揭示了脑心脏电生理特征异常
认知灵活性是指个人在任务之间切换的能力。它是一项核心执行功能，可以通过任务切换范式进行测试（Sauseng 等人，2006 年；Verstraeten 和 Cluydts，2002 年）。在任务切换过程中，与任务重复试验（低负荷）相比，任务切换试验（高负荷）所需的努力通常更大，这种现象称为切换成本（Hsieh 和 Allport，1994 年）。在任务切换范式中，与任务重复试验相比，任务切换试验的响应时间 (RT) 通常更长。切换试验所需的认知努力比重复任务所需的认知努力更大，这一研究相对较少（Wu 等人，2015 年）。早期 AD 中任务切换的表现会下降（Hutchison 等人，2010 年）。此外，任务切换与注意力控制紧密相关，注意力控制受切换/重复试验比例的调节（Schneider，2015 年）。
使用亚 10 纳秒电流实现反铁磁 CuMnAs/GaP 的低能开关
最近发现的具有空间反转不对称性的反铁磁 (AF) 材料的电诱导切换极大地丰富了自旋电子学领域，并为反铁磁 MRAM 概念打开了大门。CuMnAs 是一种具有这种电切换能力的有前途的 AF 材料，并且已经研究使用长度从毫秒到皮秒的电脉冲进行切换，但很少关注纳秒范围。我们在这里演示了使用纳秒脉冲切换 CuMnAs/GaP。我们的结果表明，在纳秒范围内，可以实现低能量切换、高读出信号以及高度可重复的行为，直至单个脉冲。此外，在同一设备上对正交切换和极性切换两种切换方法进行了比较，显示了两种不同的行为，可以选择性地用于不同的未来内存/处理应用。
退火合成亚铁磁多层膜中增强的全光切换和畴壁速度
25 请参阅补充信息以了解 (I) 对退火后的 Pt/Co/Gd 堆栈进行的 SQUID M(T) 测量分析；(II III) 对在不同 Ta 下退火的样品进行多达 10 个后续激光脉冲的测量；(III) 对具有不同 Ta 的 Pt/Co/Gd 堆栈进行的脉冲能量相关的 AOS 测量；(IV) 按正常比例绘制的 DW 速度与 Hz 的关系；以及 (V) 在退火后的 Pt/Co/Gd 堆栈上进行的 HDMI 测量。
欧洲轴向脊椎关节炎患者的第二和第三TNF抑制剂：切换原因的有效性和影响
1位法国旅行车的古斯塔夫·德伦医院； 2法国大学，法国里尔； 3纽芬兰圣约翰和加拿大拉布拉多的纪念大学内分泌学系医学系； 4荷兰莱顿莱顿大学医学中心医学微生物学系； 5 Muhimbili Health and Allied Sciences的Abbas Medical Center，坦桑尼亚达累斯萨拉姆； 6美国马萨诸塞州波士顿塔夫茨医学中心医学系； 7 LA PALOMA医院，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰加里亚； 8加拿大曼尼托巴省曼尼托巴省曼尼托巴大学传染病科医学系； 9美国达拉斯西南医疗中心整形外科部； 10美国南卡罗来纳州哥伦比亚市Prisma Health-Midlands医学系； 11 UT西南医疗中心，美国德克萨斯州达拉斯；瑞士苏黎世的巴尔格斯特大学医院12； 13斯洛文尼亚卢布尔雅那大学医学中心，大学医学中心医学中心；中国北京的14个糖尿病中心； 15荷兰阿姆斯特丹的阿姆斯特丹阿姆斯特丹UMC，阿姆斯特丹UMC，荷兰阿姆斯特丹的科。 16阿姆斯特丹运动科学，康复与发展，荷兰阿姆斯特丹； 17阿姆斯特丹感染和免疫，传染病，阿姆斯特丹，荷兰
通过结构化太赫兹脉冲控制超快纠缠切换和单重态-三重态跃迁
摘要 提出使用具有空间纹理偏振的太赫兹 (THz) 矢量光束来控制量子点中两个相互作用电子的自旋和空间分布。我们从理论上研究了自旋和电荷电流密度的时空演化，并通过计算并发度量化了纠缠行为。结果表明，这两个方面都可以由驱动场的参数在皮秒 (ps) 时间尺度上有效控制。通过分析两种具有不同电子 g 因子的不同材料 GaAs 和 InGaAs，我们研究了 g 因子与产生有效能级间跃迁所需的自旋轨道耦合类型之间的关系。这些结果对于将量子点应用为量子信息技术中的基本纳米级硬件元素以及根据需要快速产生适当的自旋和电荷电流很有用。