XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原子
多层原子和离子阱的制造
增加受控原子和量子比特的数量的一个基本前提是允许应用相应量信号的微结构，例如B.通过整合微波线路。这是通过叠加结构实现的，类似于多层电路板。 PTB 结构由一组厚金属导体层组成，这些层彼此通过电介质隔开，并通过通孔选择性地相互连接。原则上，金属层的数量是不受限制的，因为每一层都具有高度精确的整体平面化。该工艺仅使用符合环境超高真空对原子和离子捕获的严格要求以及低温操作的材料；此外，该结构的高频特性非常优异。
Indira Gandhi原子研究中心-Kalpakkam
今年，年度报告有164篇技术文章。本报告的很大一部分反映了IGCAR关于FBTR，PFBR，R＆D在快速育种反应堆和燃油周期方面的特定任务活动的进展。其余章节表明了研究和发展，技术转移和社会福利计划中持续增长至关重要的基础研究。其他支持开发活动是基础架构和资源管理的一章的一部分。
纠缠增强的光原子时钟
原子物理学的最新发展使多体纠缠状态的实验生成能够提高量子传感器的性能，超过标准量子极限（SQL）。该极限是由量子调查的固有投影噪声施加的。在本角度文章中，我们描述了常用的实验方法，以创建多体纠缠状态以操作SQL以外的量子传感器。特别是，我们专注于将量子纠缠应用于最新的光原子时钟的潜力。此外，我们提出了最近开发的时间反转协议，这些方案使用具有高量子渔民信息的复杂状态，而无需子-SQL测量分辨率。我们讨论了基于此类协议的量子限制量子计量学的前景。
以原子为中心的机器学习力场包
近年来，机器学习算法已被广泛用于构建力场，并准确地从头开始方法和经典力领域的效率。在这里，我们开发了一个基于Python的基于Python的机器学习部队（PYAMFF）软件包，以提供一个简单且有效的平台，用于通过用Behler-Parrinello-symmetermetryss构造Nergurnger nergerngerngernger-nergernger-nergernger-nergernger-nergerinsssssshiments实现以原子为中心的神经网络通过实现以原子为中心的神经网络算法。PYAMFF中包含以下三个功能：（1）通过脚本和未来算法的简化扩展，用于快速细纹计算和Python模块的集成FORTRAN模块； （2）纯Fortran的后端与软件接口，包括长时间的动态模拟软件包EON，可以启用分子动态模拟和具有机器学习力字段的自适应动力学模拟和自适应动力学蒙特卡洛模拟； （3）与用于主动学习和基于ML的算法开发的原子模拟环境包的集成。在这里，我们在CPU和内存使用方面演示了PYAMFF的有效并行化，并表明基于Fortran的Pyamff计算器与对称函数的数量和系统大小表现出线性缩放关系。
高级光学组件的原子力显微镜
尽管干涉方法（例如WLI和PSI）在粗糙的表面上产生良好的结果（请参见图5下一页），但它们并不适合每个应用程序。例如，诸如干扰过滤器中使用的涂层可以引入相变形或额外的干扰条纹，从而导致结果不准确。包含具有非常不同光学特性的区域的样品也会产生测量误差。在宽波长范围内具有高传输的涂层，例如反射性涂料，可能无法充分反映出良好的测量。动态范围限制也是高度弯曲表面或具有急剧变化的表面的考虑。具有PSI，高度变化大于相邻像素之间的几百纳米可能会导致测量问题。
高级材料-2023 -Rimmler-原子...
具有非类线性自旋结构的抗铁磁体显示出各种特性，使它们对自旋装置有吸引力。尽管磁化可忽略不计，但一些最有趣的例子是一个异常的大厅效应，并且具有异常的自旋极化方向的旋转大厅的作用。但是，只有在将样品主要设置为单个抗铁磁域状态时，才能观察到这些效应。只有在扰动补偿的自旋结构并由于旋转倾斜而显示较弱的力矩时才能实现这一目标，从而允许外部域控制。在立方非连续性抗铁磁铁的薄膜中，以前认为这种失衡需要底物应变引起的四方畸变。在这里，显示在Mn 3 snn和Mn 3 gan中，旋转倾斜是由于结构对称性降低引起的磁锰原子诱导的诱导，远离高对称位置。仅当仅探测晶格度量时，这些位移仍隐藏在X射线差异中，并且需要测量大量散射向量以解决局部原子位置。在Mn 3 SNN中，诱导的净力矩可以与异常的温度依赖性观察到异常的大厅的作用，这是由kagome平面内的散装温度依赖性相干旋转旋转引起的。
通过原子层沉积对环保型汽车进行先进催化和能源材料的原子级工程
摘要 零排放环保汽车采用部分或完全电动动力系统，对减少空气污染物排放和提高能源效率的需求迅速增加。先进的催化和能源材料是环保汽车尾气排放控制系统、动力锂离子电池和氢燃料电池等关键技术的重要组成部分。需要功能材料和电极的精确合成和表面改性，以满足高效的表面和界面催化以及快速的电子/离子传输。原子层沉积（ALD）是一种原子和近原子尺度的制造方法，具有精确的厚度控制、薄膜沉积的均匀性和保形性等独特特性，已成为设计和制造先进催化和能源材料的重要技术。本综述总结了ALD在金属和氧化物催化剂以及锂离子电池和燃料电池电极的可控制备和改性方面的最新进展。讨论了 ALD 制备的独特纳米结构增强的催化和电化学性能。重点介绍了用于大规模生产的 ALD 反应器的最新研究。介绍了 ALD 在未来实际应用方面的研究和开发面临的挑战，包括前体和沉积工艺研究、实际设备性能评估、大规模高效生产等。
石墨烯中的掺杂型过渡金属原子用于电子的原子尺度剪裁，
图2将Ni原子插入石墨烯晶格。a-b）HAADF-STEM图像显示了两个不同的宏伟概述的样品概述，显示了石墨烯表面形成的3-5 nm ni岛。在Ni岛之间还观察到单个Ni原子。c）石墨烯表面上的ni岛，经Ni L 23鳗鱼核心损失边缘证实。d- e）说明了梁拖动技术，其中电子束位于源材料上（d中的红色箭头的尾巴）），并拖动到原始的石墨烯（d中的红色箭头头））。此过程在ni原子附加到的石墨烯中创建点缺陷时，吐出了Ni源原子。iNSET在e）中显示了带有原子模型覆盖的主HAADF-STEM图像的傅立叶过滤版本，显示了Ni原子的位置。Ni原子位置表示单个和DI-VACACES的职业。f）几分钟的电子束暴露后，掺杂剂的较高分辨率图像。观察到的结构的原子模型被覆盖。g）-i）通过在Ni岛和原始石墨烯上扫描电子束来插入Ni原子的一个例子。最初，石墨烯的斑块没有掺杂剂；由于产生缺陷并将Ni原子从相邻的Ni岛散射到石墨烯上，Ni原子附着在缺陷位点上并掺入晶格中。随着越来越多的C原子从晶格中敲打，孔开始形成，Ni原子装饰边缘，i）。图像E-F）和H-I）使用PyCroscopicy中的原理分析过滤。60，61
微型原子磁传感器在军事系统中的应用
新一代微型超高灵敏度原子磁强计正在开发中，并被集成到军事系统中。这些新系统汇集了微机电系统、原子物理学、光学、电磁学和数据采集方法方面的进步，在总磁场灵敏度方面实现了创纪录级别的性能，同时实现了尺寸、重量和功率的大幅降低。非常小规模的传感器（大约几立方厘米）已经在标量和矢量模式下进行了演示，并集成到各种国防应用的设计中。我们的工作重点是将这些传感器实际集成到操作平台中。在工作环境中使用这些传感器有许多意义，例如优化信噪比、检测概率和误报缓解。开发在地球磁场中有效运行的工作传感器模块和平台以用于各种军事目标检测、定位和特性描述任务的挑战是巨大的。我们研究了平台和环境噪声的缓解以及传感器阵列和相关数据采集系统的开发。除了建模和模拟之外，我们还通过初步实验数据研究了传统低频磁力测量的变化和增强。特别是，我们讨论了传感器控制、目标地理定位和数据处理的独特部署概念。重点放在针对平台子集（小型无人地面、无人水下和无人驾驶飞行器）和感兴趣的目标定制的具有特定带宽灵敏度的原型上。应用包括用于海底和地下威胁检测的配置 - 特别是与固定或移动爆炸物和紧凑金属目标（如弹药、简易威胁装置、潜艇和其他危险物体）相关的配置。我们展示了微型磁传感器的当前和未来功能的潜力，包括非常高的磁场灵敏度、带宽选择性、源场控制和阵列处理。