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电切换代工厂加工的相变光子器件
尽管基于 PCM 的光子器件和电开关取得了重大进展，但将 PCM 集成到标准光子代工工艺中代表了 PCM 的一个重要技术里程碑。代工工艺集成不仅是实现 PCM 器件可扩展制造的切实途径，而且还使整个光子学界能够轻松获得 PCM 组件。值得注意的是，PCM 具有非外延性质和低加工温度，因此很容易实现 CMOS 后端集成，这从它们与 3D XPoint 内存架构的无缝集成中可以看出。我们预计，实现这一里程碑将大大加快 PCM 与大型交换矩阵的集成，并开辟新兴应用，例如任意波前合成、节能光交换和路由、量子光网络以及可扩展神经形态计算。
电化学可切换单层 MoS2 晶体管的分子方法
分子方法实现电化学可切换单层 MoS 2 晶体管 Yuda Zhao、Simone Bertolazzi、Maria Serena Maglione、Concepció Rovira、Marta Mas- Torrent、Paolo Samorì* Yuda Zhao 博士、Simone Bertolazzi 博士、Paolo Samorì 教授 斯特拉斯堡大学，CNRS，ISIS UMR 7006，8 allée Gaspard Monge，F-67000 Strasbourg，法国 电子邮件：samori@unistra.fr Maria Serena Maglione 博士、Concepció Rovira 教授、Marta Mas-Torrent 教授 巴塞罗那材料科学研究所 (ICMAB-CSIC) 和生物工程生物材料与纳米医学网络研究中心 (CIBER-BBN)，UAB 校园，08193 Bellaterra，西班牙 关键词：2D 半导体、分子开关、电化学可切换晶体管，功能器件，亚阈值摆幅
使用高Q FANO共振的光学切换 -
摘要：在光学纳米结构的连续体（BIC）中发现结合状态已引起了重大的研究兴趣，并发现了光学领域的广泛应用，从而导致了实现High-Q（质量）FANO共振的有吸引力的方法。在此，通过有限元方法（FEM）设计和分析了由MGF 2底物上的四个磷化物（GAP）圆柱组成的全dielectric跨表面。通过打破平面的对称性，特别是通过将两个圆柱体移动到一侧，可以实现从对称性保护的BIC到Quasi-BIC的过渡。此转变使尖锐的双波段FANO共振在1,045.4 nm和1,139.6 nm的波长下激发，最大Q因子分别达到1.47×10 4和1.28×10 4。多极分解和近场分布表明，这两个QBIC由电动四极杆（EQ）和磁四极杆（MQ）主导。此外，可以通过更改入射光的极化方向来实现双向光学切换。结果，优点（FOM）的最大灵敏度和数字为488.9 nm/riU和2.51×10 5
切换 AI – AI 如何帮助做出战术投资决策
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杜松网络EX4300以太网切换非限制...
模块支持两种认可的操作模式。这两种模式被标识为“FIPS 标准模式”和“FIPS 恢复模式”。当模块配置为 FIPS 模式并成功通过路由引擎 (RE) 和数据包转发引擎 (PFE) 中的所有开机自检 (POST) 时，将进入 FIPS 标准模式。FIPS 标准模式支持表 6-12 中标识的认可和允许的算法、功能和协议。此模式下可用的服务在表 15 和 17 中描述。当模块配置为 FIPS 模式并且开机时任何 PFE POST 失败但 RE POST 全部成功通过时，将进入 FIPS 恢复模式。在 FIPS 恢复模式下，模块不允许 MACsec 服务并关闭所有数据端口。在 FIPS 恢复模式下，模块支持表 6-8 中的 OpenSSL、LibMD 和 Kernel 算法；表 11 中的算法和表 12 中的 SSH 协议。恢复模式下可用的服务如表 16 和表 18 所述。
ecseg：自动驾驶汽车的边缘云切换图像分割
摘要 - 由于较长的车辆到云通信延迟，因此存在的自动驾驶汽车尚未利用云计算来执行其深度学习的驾驶任务。同时，这些车辆通常配备了资源受限的边缘计算设备，这些设备可能无法实时执行计算密集的深度学习模型。商业移动网络的数据传输速度的提高阐明了将云计算用于自动驾驶的可行性。我们的城市规模的现实世界测量结果表明，车辆可以通过低数据传输延迟的第五代（5G）移动网络部分使用云计算。在本文中，我们介绍了ECSEG的设计和实现，ECSEG是一个边缘云的切换图像分割系统，该系统在边缘和云之间动态切换，以实现基于深度学习的语义分割模型，以实时了解车辆的视觉场景。由于各种因素之间的复杂相互依存关系，包括动态无线通道状况，车辆的运动和视觉场景变化，因此开关决策具有挑战性。为此，我们采用深度强化学习来学习最佳的切换政策。基于现实世界实验和痕量驱动模拟的广泛评估表明，与四种基线方法相比，ECSEG可以实现自动驾驶汽车的卓越图像分割精度。
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
量子信息的切换和交换：熵和纠缠等级
摘要：信息切换和交换似乎是量子通讯协议的基本要素。另一个关键问题是纠缠及其在检查量子系统中的水平。在本文中，介绍了交换局部量子信息及其存在证明的正式定义，以及通过熵概念的棱镜分析的一些基本特性。作为局部信息交换用法的一个示例，我们演示了量子开关的某个实现。纠缠水平是根据von Neumann熵，光谱分解和Schmidt分解来计算的。数值实验的结果，在此期间估计了正在考虑的系统中有和没有扭曲的系统的纠缠水平。噪声是由dzyaloshinskii-moriya相互作用产生的，固有的脱谐性是由米尔本方程建模的。这项工作包含以电路形式实现的开关实现 - 由基本量子门制成，以及估计开关操作过程中纠缠水平的电路方案。
每个切换计划必须考虑的 15 件事
您的计划是否确保您至少有一个环境是您刚刚切换的生产版本的克隆？如果没有，您如何对早期缺陷进行根本原因分析并证明您可以打包和发布修复。理想情况下，您需要两个镜像生产的环境，以便您可以在一个环境中复制和修复，然后在发布到生产之前练习将代码/配置提升到 UAT。如果您真的在炫耀，您的环境计划还将提供匿名培训环境，并保留您的原始 UAT 环境以供后人参考，并在以后审核您的上线决定。不要忘记在新系统中记录任何补丁或更新的日期。
可切换的宽带Terahertz吸收器基于导电 - 纤维素气凝胶
Terahertz（THZ）技术提供了从卫星和望远镜的校准目标到通信设备和生物医学成像系统的机会。一个主组件将是具有切换性的宽带THZ吸收器。然而，稀缺的具有光学切换的材料，它们的调制大多在狭窄的带宽下可用。在吸收或传播中实现具有大型和宽带调制的材料构成了关键的挑战。这项研究表明，进行聚合物 - 纤维素气凝胶可以提供宽带THZ光的调制，其调制范围很大，概率为≈13％至91％，同时保持镜面反射损失<-30 dB。特殊的THZ调制与导电聚合物的异常光学电导率峰有关，从而增强其氧化态的吸收。这项研究还证明了通过简单的化学修饰降低表面亲水性的可能性，并表明在光学频率下宽带吸收气凝剂可以通过太阳能诱导的加热来降低质量。这些低成本，水溶液可加工，可持续和生物友好的气凝胶可能会在下一代智能THZ设备中使用。