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肖特基轻掺杂 P-中的捕获效应研究……
本文研究了用于低功耗应用的肖特基轻 Mg 掺杂 p-GaN 栅极堆栈的捕获效应，并进一步分析了 c 射线辐照下 AlGaN/GaN 界面陷阱。当 c 射线辐照剂量高达 800 krad 时，平带电压的变化可以忽略不计，这表明 p-GaN 栅极结构具有出色的辐射耐受性。在 500 kHz 以下和以上的测量频率下观察到电容弥散之间的差异，这归因于不同位置随栅极电压变化的捕获效应。此外，提出了频率相关电导法来评估不同剂量的 c 射线辐照对 AlGaN/GaN 界面陷阱的影响。基于该方法，除了传统常开型高电子迁移率晶体管（HEMT）中发现的浅陷阱态[陷阱激活能（ET）约为0.334–0.338 eV]之外，在AlGaN/GaN界面处还检测到了另一类更深的陷阱态（ET约为0.467–0.485 eV）。观察到随着辐照剂量的增加，浅陷阱态的ET分布在更深和更宽的范围内。此外，深和浅ET在600 krad剂量辐照后都降低，但在800 krad剂量辐照后都增加。透射电子显微镜和原子力显微镜用于展示光滑的AlGaN/GaN界面形貌，该形貌在800 krad剂量的c射线辐照后不会受到太大的损坏。这项工作可以为进一步了解低压应用的p-GaN栅极HEMT的辐射耐受性和捕获效应提供帮助。
印度空间研究组织（ISRO）
20 世纪 60 年代，印度在空间研究之父维克拉姆·萨拉巴伊博士的领导下，开始了空间研究活动。自成立以来，印度空间计划就包含三个不同的要素，即用于通信和遥感的卫星、空间运输系统和应用程序。印度国家空间研究委员会 (INCOSPAR) 是在萨拉巴伊博士和拉马纳坦博士的领导下成立的。1975-76 年间，进行了卫星教学电视实验 (SITE)。它被誉为“世界上最大的社会学实验”。随后是“Kheda 通信项目 (KCP)”，该项目在古吉拉特邦作为现场实验室，进行基于需求和特定地点的节目传输。在此期间，第一艘印度航天器“Aryabhata”被开发出来，并使用苏联发射器发射。另一个重大里程碑是第一枚运载火箭 SLV-3 的研发，该火箭能将 40 公斤的物体送入低地球轨道 (LEO)，并于 1980 年首次成功飞行。在 80 年代的实验阶段，Bhaskara-I 和 II 任务是遥感领域的先驱，而“阿丽亚娜客运有效载荷实验 (APPLE)”则成为未来通信卫星系统的先驱。在 90 年代的运营阶段，主要空间基础设施分为两大类：一类是通过多用途印度国家卫星系统 (INSAT) 用于通信、广播和气象，另一类是印度遥感卫星 (IRS) 系统。极地卫星运载火箭 (PSLV) 的研发和投入使用以及地球同步卫星运载火箭 (GSLV) 的研发是这一阶段的重大成就。
结合机器学习和量子化学计算进行热激活延迟荧光分子材料的高通量虚拟筛选：选择策略和结构突变的影响
以重过渡贵金属有机配合物（如Ir(III)的联吡啶配合物）为代表的磷光材料，直到第三代TADF材料（如有机给体-p桥-受体分子）。在电激发下，TADF材料（以非常低的第一激发单重态-三重态能隙（DE ST）为特征的化合物）被热激活，以诱导有效的逆系间窜越（rISC），其中三重态激子转化为单重态激子，从而主要从发射的单重态激发态发光。图1示意性地示出了TADF材料的电致发光过程。与贵金属有机配合物磷光材料相比，TADF材料具有材料空间更大、价格低廉、易于制备和合成、易于制作柔性屏幕以及蓝光发射更稳定的优势。因此，近十年来，作为现代OLED最有前途的电致发光材料，它们得到了实验2,5 - 9 、理论10 - 23 和理论-实验相结合15,24,25的深入研究。基本上，有两类TADF材料得到了认真探索4。第一类是纯有机D - A或D - p - A体系，其电子给体（D）或受体（A）主要由含氮芳香杂环构成。最低激发态通常具有显著的分子内电荷转移（CT）跃迁特性。经过合理的设计和优化，基于此类TADF材料的OLED器件的外量子效率（EQE）甚至可以高达30％。从结构特征上看，由于给体和受体部分之间有足够的空间位阻，最好的发光效率通常对应于扭曲的D – A（或D – p – A）化合物。另一类是电子排布为d 10 的过渡金属（Cu（I）、Ag（I）、Zn（II）等）配合物，它们的最低激发态通常具有明显的金属 – 配体电荷转移（MLCT）跃迁特征。饱和的d 10
1 纤维材料基础知识
纤维是纺织研究所 [1] 定义的一种材料，是指具有柔韧性、细度和高长度与厚度之比的物质单位。在不同领域，纤维具有非常广泛的含义，例如用于食品补充剂的纤维以及植物或人体内的纤维。纤维通常是指制造纺织纱线和织物的基本单元。但纺织纤维应具有一些特定的属性。例如，棉花植物含有足够强韧和柔软的纤维，可以纺成纱线，然后通过纺织加工织造或编织成织物，但人类的头发不属于纺织纤维，因为它无法满足上述属性。所以，我们可以说所有纺织品都是由纤维制成的，但并非所有纤维都可用于制造纺织品。将纤维捻成纱线的重要要求包括长度至少 5 毫米、粘结性、柔韧性和足够的强度，其他重要特性包括弹性、细度、均匀性、光泽和耐用性。还需要记住的是，并非所有纺织纤维都是一样的 [2]。每种纤维都具有不同的特性，因此会产生不同的纺织品。有些纤维的保温性比其他纤维更好，有些纤维的染色性很好，有些纤维更耐用，而有些纤维更舒适 [3]。纤维材料的来源可能是有机、无机或金属。它们是通过将组成原子连接成分子而形成的细小结构。纤维材料可分为两大类：天然纤维和化学或人造纤维。天然纤维的生长缓慢，在结构上受遗传控制，而人造纤维的生产速度很快。天然纤维包括植物纤维（如棉、亚麻、苎麻、黄麻和大麻）、动物纤维（如蚕丝、羊毛和毛发纤维）和矿物纤维（如石棉）。合成纤维包括再生纤维（如粘胶纤维和醋酸纤维）、合成纤维（如聚酯、聚酰胺、聚烯烃）和无机纤维（如具有完全无定形或微晶结构的玻璃纤维和碳纤维）[4]。另一类是高性能纤维，即经过加工制成的纤维，其拉伸性能和其他机械性能均有所提高。
使用现成设备进行量子委托 - DROPS
在交互式证明系统中，计算受限的验证者与强大的证明者交互，以验证商定的问题实例的真实性。从 QMA 开始，接着是 QIP 和 QMIP（等等），量子交互式证明系统（其中验证者是量子多项式时间）被定义和研究 [48, 49, 30]。然而，这些量化关键取决于验证者可以访问可信量子多项式时间验证的一个默认假设。鉴于目前量子计算发展的最新水平、表征量子系统的固有困难、以及无法可靠地验证量子计算轨迹的事实，有充分的证据表明这一假设可能是值得怀疑的。事实上，尽管技术取得了令人瞩目的进步，但我们最终可能不得不面对一个现实，即量子计算机永远不会像传统设备那样值得信赖或可靠。这一前景促使人们考虑以下模型：验证者可以访问非常有限但值得信赖的量子功能 [ 1 , 4 , 18 ]，或者验证者完全是经典的而证明者受计算限制 [ 31 ]，而另一类称为 MIP ∗ 的模型则模拟了一个高效的经典验证者与几个孤立的、不受限制的量子证明者交互 [ 14 ]。每种方法都有优势也有挑战：早期的量子服务器价格昂贵，因此在其他条件相同的情况下，最好只使用一个证明者；另一方面，现有的单证明者协议要么需要可信设备，要么做出计算假设。多证明者协议利用强大的设备独立性技术来避免这些假设，但代价是需要几个强大的证明者并需要隔离。该领域的当前时代精神让我们可以富有想象力地考虑如何描述和模拟量子世界中的任务。这些方法的共同点是，我们不考虑经典协议的直接量子模拟，而是努力做出在量子设置中自然激发的考虑 1 。在这里，我们继续保持这种势头，并引入一种新颖的证明验证方法，其中设置本身只能在量子设置中得到激励。为此，我们考虑以下问题：
对冲基金如何利用人工智能取得领先
一提到人工智能 (AI)，人们就会同时感到兴奋和焦虑。在人工智能驱动的世界中，未来会是什么样子？当个人人工智能助理增强每一项任务、预测您的需求并以当前搜索引擎和软件无法比拟的方式简化您的操作时，您的工作日将如何变化？您还会有工作吗？这些是当今我们站在下一场伟大技术革命的山脚下时面临的一些重大问题。从最广泛的意义上讲，人工智能并不新鲜。当今最常用的人工智能子集是机器学习，它通过将复杂算法应用于大型数据集而用于金融、科学和其他领域。自 2022 年 11 月 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，公众的想象力被人工智能的另一个分支所吸引：生成 (Gen) 人工智能。Gen AI 工具（也称为大型语言模型）挖掘大量数据集以生成复杂的内容，包括文本、代码、图像和其他媒体。然而，对于每一个 AI 的追随者，怀疑论者都会指出该技术在专业环境中的能力和实际应用方面的缺陷。本报告将简要介绍对冲基金经理对人工智能的态度。它概述了他们如何使用这些新工具，他们预见未来的机会，以及它们与更广泛采用之间的障碍。这份报告由 AIMA 全球研究委员会委托撰写，是我们首次涉足该领域。除了调查 AIMA 的全球资产管理会员外，我们还采访了行业先驱和其他利益相关者，以帮助了解他们如何利用这一代最受关注的技术。所有受访者都同意，成功地将人工智能融入业务运营需要同样重视对技术和人才的投资，这是我们在本报告中探讨的主题。一位评论员描述了成功的最佳策略，就像一支获胜的赛车队一样，最佳引擎与最佳车手的搭配。市场研究和定性访谈揭示了一些人（主要是大型对冲基金经理）的雄心，他们希望建立这样的合作伙伴关系，以确保在人工智能采用方面占据领先地位。那些拥有资源的资产管理公司正在大力投资打造独特的产品，并引进专业知识，以充分利用这一迅速扩张的新工具包。这种市场动态的另一面是，未来可能会出现两极分化：一类人受益于人工智能工具，另一类人则陷入困境，依赖越来越低劣的传统技术。
涂层
近年来，仿生微纳米技术发展迅猛，为制药和生物医学领域带来了重大进展[1]。此类技术的进步促进了新型材料、工具和设备的开发，并具有多种应用。生物微机电系统 (BioMEMS) 是通过微米和/或纳米级制造工艺构建的设备或系统，用于处理、输送、改变、分析或合成生物和化学单元 [2]。BioMEMS 的跨学科性质使其在从生物医学领域到电气工程等各种领域都有应用，例如基因组学 [3]、分子诊断学、即时诊断 [4]、组织工程 [5]、单细胞分析 [6] 和可植入微型设备 [6]。与传统方法相比，BioMEMS 具有多种值得研究的优势，包括设备尺寸紧凑、移动性强、复制可靠性高、高通量性能、多功能性和潜在的自动化。尺寸较小具有明显的优势，因为这些设备可以小型化，从而降低设备制造成本[7]。此外，BioMEMS 设备还具有多种功能，可以将单独的工具集成到单个设备中。这反过来又促进了自动化分析，最大限度地减少了人工参与，这是此类设备的一个关键方面。这一点至关重要，特别是在处理未知或新发现的严重疾病时。由于其便携性强、重量轻，此类设备非常适合在没有集中实验室的偏远和/或农村地区使用[8]。目前，BioMEMS 是世界上发展最快的技术之一；由于其应用范围，它可能被用于包括医疗保健部门在内的各种行业，特别是医疗机构和医院[9]。自从 20 世纪 90 年代首次使用 BioMEMS 这一术语以来，有关该主题的出版物数量一直在稳步增长[10]。根据 Clarivate Analytics 的数据，每年包含“BioMEMS”作为关键词的引用量从 1900 年代后期的不到 100 次增加到 2021 年的 2400 多次 [11]。BioMEMS 根据其应用分为两大类：一类是为生物医学应用而设计的，例如惯性传感器；另一类是结合微加工 [12] 和微电子方法来获取、感知或操纵化学或生物物质 [13]。生物材料经常用于制造 BioMEMS。它们由生物矿物（维持负荷）和有机材料（提供变形能力）组成。它们中的大多数是不断浸泡在体液中的复合材料，其特性和结构由存在成分的物理和化学性质及其相对量决定 [14]。自组织、自修复能力、复杂结构和多功能性是启发科学家设计新型生物材料的基本特征。它们可以通过应用
CGE和EIO模型的互补性
区域经济影响分析具有从Haig（1926）到Kratena等人最新的区域间动态计量经济学模型的悠久历史。（2013）。研究人员试图构建可以预测经济行动并估计的经济行动的分析框架。领域的主要工具之一仍然是输入输出（IO）模型，其75年以上的持续使用在很大程度上是由于它作为大多数区域经济模型的基础的重要性。在过去的40年中，设计和估计越来越复杂的经验模型的能力通过改进的统计方法，数据频率增加和计算能力的指数增长（Tesfatsion和Judd，2006；另请参见Brooke等人。，1992）。这导致了更复杂的模型的开发，即具有产生动态预测和影响分析的能力的计量经济输入输出（EIO）。首先由Isard（1951）开发了该模型将IO模型的部门细节与时间序列信息相结合，为研究人员提供了一种强大的工具，以了解超出传统静态模型范围的长期现象。在国家一级的国家一级和康威（1990）的Stone（1961）和Almon（2017）进一步增强了其发展。然而，如今，在世界大多数地区，EIO仍然是很少使用的模型，并且当然并未在区域分析中广泛使用。1的部分缺乏识别是由于在同一时间范围内发生的另一类模型的成功和增长引起的，该模型是区域可计算的一般平衡（CGE）模型。CGE模型开始出现在1970年代，但直到1990年代才成为区域经济建模的主要工具（Partridge and Rickman，1998）。该模型采用了一种可靠的，复杂的技术，将供应侧关系纳入了IO的需求方面。再加上易于访问的软件，尤其是近年来，在发展中国家尤其是在全球范围内的突出。然而，该模型通常缺乏EIO的一些原始好处，例如预测和详细的部门信息，尽管一些最近的事态发展表明可以容纳这些限制（例如，请参见术语模型，Wittwer，2017年）。本文的目的是评估EIO和CGE之间的实际和理论差异，并评估可以实现两种方法的整合的路径。应该指出的是，Heim（2017）的最新贡献对国家一级的当前趋势提出了挑战，该趋势避免了动态随机通用平衡（DSGE）配方的标准计量经济学模型和矢量自动回应（VAR）模型。Heim（2017）开发了一个56个方程式模型，并测试了其针对DSGE和VAR模型的预测能力，并取得了很大的成功。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
爱奥尼亚市营销策略
简介 伊奥尼亚市是密歇根州伊奥尼亚县最大的城市和县治。伊奥尼亚市大部分位于伊奥尼亚镇内，小部分延伸至伊斯顿镇和柏林镇，但在政治上独立于这两个镇。 1833 年，定居者来到这里，决心在密歇根州中心地带过上好日子。他们开创了一种延续至今的生产力和家庭价值观模式。那些古宅是那个时期的视觉见证——至今依然美丽，仍然是伊奥尼亚生活中有用的一部分。其中一座历史悠久的豪宅现在是社区图书馆的所在地。 建于 1931 年的伊奥尼亚剧院是另一类地标建筑。该设施可放映电影、舞台表演、音乐会和戏剧表演。随着先进数字技术的加入，伊奥尼亚剧院继续成为市中心的娱乐中心，放映首映电影，并继续保持行业领先地位。 伊奥尼亚剧院位于密歇根州中心地带，居民有各种购物选择。主街商业区提供各种特色商店和服务，大部分由当地居民拥有和经营。农贸市场从六月到十月到十月到处都是新鲜农产品、鲜花和植物。伊奥尼亚很幸运地坐落在各种运动和户外活动近在咫尺的地方。六个内陆湖泊环绕着伊奥尼亚，密歇根湖距离这里只有很短的车程。从高尔夫球场到露营地，所有地方都近在咫尺，方便前往，又远离喧嚣，适合休闲放松。该地区拥有许多美丽的城市公园、戏水池、伊奥尼亚州立休闲区、伯莎布鲁克公园等。伊奥尼亚为所有人提供各种住房。这里有适合小家庭的小房子、适合大家庭的大房子、适合传统主义者的传统住宅和为舒适而建造的牧场式住宅。市中心经过修复的二楼和三楼公寓和阁楼兼具了两全其美。适合每个人——年轻人、退休人员和家庭。伊奥尼亚的公共教育不仅限于 K-12，还一直延伸到大学水平。伊奥尼亚提供具有虚拟技术和特殊教育功能的学校系统。哈特兰兹理工学院提供成人教育课程和大学学分课程。爱奥尼亚免费博览会举办过各种活动，包括音乐会、赛车、冠军竞技表演、体育赛事等。农业科学部门促进了 4-H 和公开赛的参赛和展览。它曾被誉为世界上最大的免费博览会，是夏季最好的十天。在爱奥尼亚，我们自豪地展示我们的传统。爱奥尼亚融合了过去、现在和未来，靠近自然、文化和工业，是度过一天、一个周末或更长时间的理想场所。历史悠久，修复整齐，为未来发展做好了准备，我们相信您会发现爱奥尼亚是一个值得游览的好地方，甚至是一个更适合居住的地方。