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国防部 OIG 战略计划 FY2024-2028
三支金色箭头代表国防部的三个组成部分：陆军、海军和空军。右下方的月桂树枝代表保卫联邦所取得的荣誉；左下方的橄榄枝则代表对和平的持续追求。火炬照亮了一个高效组织的运作；金色双头束棒斧象征着权威、遵守和实施防止欺诈、浪费和滥用国防部使命的做法。“诚信”和“效率”的座右铭取自诚信和效率监察长委员会，该委员会是行政部门内法定的独立实体。这些品质反映在鹰携带的卷轴上，白色代表诚信，猩红色代表效率。
Rotron AXIMAX® 1 小型轴流风扇
右图显示了 AMETEK 的几种典型增值组件。这些包括风扇与线束的简单匹配，改装风扇组件以将硅橡胶挡板式止回阀整合到风扇中，直至由阳极氧化铝托盘、多个风扇和控制模块组成的装配组件。增值系统可以包括根据客户提供的图纸、规格和流程进行工作。我们将其作为我们自己的，并根据需要使用客户的供应来源。提供完整的组件使我们的客户可以编写单个采购订单，而不是为组件编写多个采购订单。客户的进货检验负荷以及车间劳动力和所需占地面积减少。设备完全组装并经过测试。
纳米聚焦X射线束可重新编程安全电路
硬件安全实验室和破坏最新电路处理的需求导致了对新扰动方法的不断研究。Skorobogatov 和 Anderson [1] 揭示了使用可见光和红外光的可能性。故障分析界已经对这种物理现象进行了研究和解释 [2–5]。激光可以同步和聚焦，以诱发瞬态故障。在安全评估实践中，这些故障可能会产生强大的效果。电磁辐射扰动为电路破坏提供了新的突破口 [8, 6, 7]。这种方法可能不如光那么通用，但也能产生非常有趣的结果。对电路的访问限制较少，不一定需要拆开包装。为了继续研究扰动的波长谱，这里建议先了解一下 X 射线的可能性。过去曾分析过 X 射线与电子电路的相互作用 [9–12]，但其在安全性评估中的应用主要局限于芯片和封装成像，并被提及为一种扰动手段，但没有实际效果。聚焦于被测设备的特定区域可以看作是扰动技术的关键点。最终的挑战可能是聚焦到激进技术节点上的单个晶体管。同步加速器设备能够利用 X 射线辐射实现这一目标。
<6 nm单壁碳纳米管束和SI底物之间的导热率
摘要：单壁碳纳米管（SWCNT）和底物之间的界面热电导很少被表征和理解，这是由于在探测跨这样的NM范围接触的能量传输方面的重大挑战。在这里，我们报告了<6 nm厚的SWCNT束和Si底物之间的界面热电导。用于测量能量传输状态分辨的拉曼，其中拉曼频谱在连续波（CW）下变化，并测量20 ns脉冲激光加热，用于在稳定和短暂的热传导下通过界面热导电持续的稳定和短暂热传导的热响应。由于样品的激光吸收和温度升高不需要知识，因此测量可以实现极端的能力和置信度。在SWCNT束的三个位置中，测量界面热电阻为（2.98±0.22）×10 3，（3.01±0.23）×10 3，以及（1.67±0.27）×10 3 K M W - 1，对应于范围内的热电导率（3.3-3-6.0-×10）。我们的分析表明，SWCNT束和SI基板之间的接触松散，这主要归因于样品的明显不均匀性，这是通过原子力显微镜和拉曼光谱法解决的。对于假定的接触宽度约为1 nm，界面热电阻的阶将为10-6 W m-2 k-1，与报告的机械去角质石墨烯和二维（2D）材料一致。
超导电路晶格中可调拓扑分束器
摘要：在通常的具有偶数格点的Su–Schrieffer–Heeger（SSH）模型中，由于边缘态同时占据两端点，因此不易实现左右边缘态之间的拓扑泵浦。本文提出一种方案，研究由一维超导传输线谐振器阵列映射的偶数尺寸周期调制SSH模型中的拓扑边缘泵浦。我们发现最初在第一个谐振器中准备的光子最终可以以一定的比例在两端谐振器处被观察到。两端谐振器处最终的光子分裂表明本超导电路有望实现拓扑分束器。进一步，我们证明了两端谐振器之间的分裂比例可以从1到0任意调节，这意味着实现可调拓扑分束器是潜在的可行性。同时，我们还证明了可调拓扑分束器由于零能量模式的拓扑保护而不受系统中加入的轻微无序的影响，并且发现可调拓扑分束器对全局现场无序的鲁棒性远高于对最近邻无序的鲁棒性。我们的工作极大地拓展了拓扑物质在量子信息处理中的实际应用，为拓扑量子光学器件的工程化开辟了一条新途径。
TractLearn：用于脑束定量分析的测地线学习框架
基于深度学习的卷积神经网络最近已证明其能够基于弥散加权成像快速分割主要脑束结构。脑束的定量分析则依赖于来自纤维束成像过程本身或束上每个体素的指标。在疾病的背景下，对异常体素的统计检测通常依赖于单变量和多变量统计模型，例如一般线性模型 (GLM)。然而，在高维低样本量数据的情况下，尽管通常使用平滑过程，但由于解剖学差异，GLM 通常意味着对照的标准差范围较大。这可能导致难以在体素尺度上检测到脑束中细微的定量变化。在这里，我们介绍了 TractLearn，这是一个使用测地线学习作为数据驱动学习任务的脑束定量分析统一框架。 TractLearn 允许使用黎曼方法在图像高维域和脑束的减少潜在空间之间进行映射。我们通过重测采集多壳扩散 MRI 数据说明了该方法对健康人群的稳健性，表明可以分别研究不同 MRI 会话导致的整体影响和局部束改变的影响。然后，我们在 5 名年龄匹配的轻度脑外伤受试者样本上测试了我们算法的效率。我们的贡献是提出：1/ 一种捕捉控制变异性的流形方法作为标准参考，而不是基于欧几里得均值的图谱方法。2/ 一种检测体素定量值整体变化的工具，它考虑了结构中体素的相互作用，而不是独立分析体素。3/ 一种即用型算法，用于突出显示扩散 MRI 指标的非线性变化。在这方面，TractLearn 是一个可立即使用的精准医疗算法。
Rotron AXIMAX® 1 小型轴流风扇
右图显示了 AMETEK 的几种典型增值组件。这些组件包括风扇与线束的简单匹配、改装风扇组件以将硅橡胶挡板式止回阀整合到风扇中，以及由阳极氧化铝托盘、多个风扇和控制模块组成的装配组件。增值系统可以包括根据客户提供的图纸、规格和流程进行工作。我们将这些作为我们自己的，并根据需要使用客户的供应来源。提供完整的组件使我们的客户可以编写单个采购订单，而不是为组件编写多个采购订单。客户的进货检验负荷以及车间劳动力和所需的占地面积都减少了。设备到货时已完全组装并经过测试。
Rotron AXIMAX® 1 小型轴流风扇
右图显示了 AMETEK 的几种典型增值组件。这些组件包括风扇与线束的简单匹配、改装风扇组件以将硅橡胶挡板式止回阀整合到风扇中，以及由阳极氧化铝托盘、多个风扇和控制模块组成的装配组件。增值系统可以包括根据客户提供的图纸、规格和流程进行工作。我们将这些作为我们自己的，并根据需要使用客户的供应来源。提供完整的组件使我们的客户可以编写单个采购订单，而不是为组件编写多个采购订单。客户的进货检验负荷以及车间劳动力和所需的占地面积都减少了。设备到货时已完全组装并经过测试。
Rotron AXIMAX® 1 小型轴流风扇
右图显示了 AMETEK 的几种典型增值组件。这些组件包括风扇与线束的简单匹配、改装风扇组件以将硅橡胶挡板式止回阀整合到风扇中，以及由阳极氧化铝托盘、多个风扇和控制模块组成的装配组件。增值系统可以包括根据客户提供的图纸、规格和流程进行工作。我们将这些作为我们自己的，并根据需要使用客户的供应来源。提供完整的组件使我们的客户可以编写单个采购订单，而不是为组件编写多个采购订单。客户的进货检验负荷以及车间劳动力和所需的占地面积都减少了。设备到货时已完全组装并经过测试。
Rotron AXIMAX® 1 小型轴流风扇
右图显示了 AMETEK 的几种典型增值组件。这些组件包括风扇与线束的简单匹配、改装风扇组件以将硅橡胶挡板式止回阀整合到风扇中，以及由阳极氧化铝托盘、多个风扇和控制模块组成的装配组件。增值系统可以包括根据客户提供的图纸、规格和流程进行工作。我们将这些作为我们自己的，并根据需要使用客户的供应来源。提供完整的组件使我们的客户可以编写单个采购订单，而不是为组件编写多个采购订单。客户的进货检验负荷以及车间劳动力和所需的占地面积都减少了。设备到货时已完全组装并经过测试。