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在聚焦离子束仪器上进行的 SIMS
工程纳米材料已成为微电子、航空航天、能源生产和储存、毒理学研究和医学应用等多个领域的深入研究焦点。开发新的表征方法和仪器是推动材料研究和开发的关键因素，从而提高产品性能和可靠性。分析挑战包括分析 10 纳米范围内的微小特征，这导致分析量和检测限之间的权衡。二次离子质谱 (SIMS) 是一种强大的表面分析技术，特别是它能够以出色的灵敏度和高动态范围检测所有元素并区分同位素。SIMS 允许获取质谱、进行深度剖析以及 2D 和 3D 成像。安装在最新一代 FIB 平台上的新型离子源（例如气体场离子源 (GFIS)、Cs + 低温离子源 (LoTIS) 或多物种液态金属合金离子源 (LMAIS)）的开发为纳米级物体的分析开辟了新的可能性。在 FIB 仪器中添加 SIMS 功能不仅可以提供最高分辨率和灵敏度的成像，还可以提供在图案化和铣削过程中进行现场过程控制的工具 [1,2]。
纳米质体在烦躁的微调器上用于数字细菌识别
抽象的拉曼光谱学对细菌物种提供了非破坏性和高度敏感的分子见解，使其成为检测，识别和抗生素易感性测试的宝贵工具。然而，由于批量信号的优势和不可控制的分析物的异质性，实现临床相关的准确性，定量数据和可重复性仍然具有挑战性。在这项研究中，我们介绍了一种创新的诊断工具：质子纤维纤维旋转器（P -FS），该工具掺入了与金属特征集成的硝酸纤维素膜，该膜被称为纳米质体 - 增强矩阵，设计用于同时的细菌局限型和检测。我们开发了一种使用光刻造影的等离子阵列图案化硝化膜的方法，然后将其与自定义的纤维旋转器集成。用各种细菌物种（E. Coli 25922，S。金黄色葡萄球菌25923，大肠杆菌MG1655，Brevis和S. Mutans 3065）测试P -FS装置（E. Coli 25922，S。Aureus 25923，E。coli Mg1655），这表明基于其独特的Ramanefingerprints，证明了成功的识别。与等离子体阵列内的区域的细菌界面，在P -FS上，电磁场最浓缩的是最强烈的浓缩（称为纳米质热点）显着提高了敏感性，从而提高了更精确的检测。SERS强度映射使用基于阈值的方法转化为数字信号，以识别和量化细菌分布。鉴于P -FS在日常条件下增强振动签名及其可扩展的制造能力，我们预计纳米质增强的拉曼光谱 - 利用由金属制成的纳米结构（特定的金色和银色）沉积在硝基纤维膜上散布的含量散布的含量，并将其散布在偏心上 - 各种分析物，包括对人类健康至关重要的分析物，其从实验室研究过渡到临床应用的强大潜力。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
模拟数字量子模拟器上的热化和临界性
了解相互作用的粒子如何接近热平衡是量子模拟器面临的主要挑战 1,2。要充分释放此类系统以实现这一目标，需要灵活的初始状态准备、精确的时间演化和对最终状态表征的广泛探测。在这里，我们介绍了一个由 69 个超导量子比特组成的量子模拟器，它支持通用量子门和高保真模拟演化，其性能在交叉熵基准实验中超出了经典模拟的范围。与纯模拟模拟器相比，这个混合平台具有更多功能的测量功能，我们利用这些功能揭示了 XY 模型中由粗化引起的 Kibble-Zurek 缩放预测 3 的崩溃，以及经典的 Kosterlitz-Thouless 相变的特征 4。此外，数字门可以实现精确的能量控制，使我们能够研究本征态热化假设 5-7 对本征谱目标部分的影响。我们还展示了成对纠缠二聚体状态的数字制备，并对模拟演化中随后的热化过程中能量和涡度的传输进行了成像。这些结果确立了超导模拟数字量子处理器在多体光谱中制备状态和揭示其热化动力学方面的有效性。
补充材料：探索超导处理器上的希尔伯特空间碎片
Z串扰是由于低频Z偏置信号未完全定位于单个量子的事实。每个量子位的单个Z偏置信号在整个芯片上具有空间分布，但是强度随量子位的距离而衰减。假设j -th Qubit q j的z脉冲振幅（ZPA）是z j，并且其z控制线与i -th Qubbit q I是r i，j之间的垂直距离，那么q j的z线感觉到Q i的磁感应强度可以表示为q j的z线，如b i←b i←j j j / r i i←j j j j / r i，j，j。因此，相应的串扰通量为φi←j = b i←j i = c i←j z j J，其中s i表示q i的squid和c i←j s i / r i，j表示每单位zpa的通量crosstalk。为了补偿串扰φI←J，我们在Q i的Z线上应用φi←i = c i←i out z i z i i i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←
中国嫦娥六号着陆器上月球背面的首个激光反射器以及未来嫦娥七号极地任务中的部署。Y. Wang 1 ，S.
中国嫦娥六号着陆器上月球背面的首个激光反射器以及未来嫦娥七号极地任务中的部署。 Y. Wang 1 , S. Dell'Agnello 2 , K. Di 1 , M. Muccino 2 , H. Cao 3 , L. Porcelli 2 , X. Deng 3 , L. Salvatori 2 , J. Ping 4 , M. Tibuzzi 2 , Y. Li 5 , L. Filomena 2 , Z. Kang 6 , M. Montanari 2 , Z. 孟 3 , L. Mauro 2 , B. 谢 1,7 , M. Maiello 2 , 1 中国科学院空天信息研究所遥感科学国家重点实验室，北京，100101，中国 (dikc@aircas.ac.cn), 2 国家核电研究所 - 弗拉斯卡蒂国家实验室 (INFN–LNF),通过费米40，00044，意大利弗拉斯卡蒂（simone.dellagnello@lnf.infn.it），3 中国空间技术研究院北京空间飞行器总体工程研究所，北京，100094，中国，4 中国科学院国家天文台，北京，100101，中国，5 中国科学院云南天文台，昆明，650216，中国，6 中国地质大学土地科学与技术学院，北京，100083，中国，7 中国科学院大学，北京，100101，中国。
在 Lenovo ThinkSystem 服务器上的 Linux VM 中配置具有可扩展 I/O 虚拟化的 Intel QuickAssist 技术
右侧的可扩展 IOV (SIOV) 是一种硬件辅助 I/O 虚拟化方法，可实现跨隔离域的高度可扩展和高性能 I/O 设备共享。SIOV 支持软件从本机硬件接口灵活组合虚拟功能，而不是实现完整的 SR-IOV 虚拟功能 (VF) 接口。SIOV 设备公开轻量级可分配设备接口 (ADI)，这些接口针对来自客户的快速路径（数据路径）操作进行了优化。S-IOV 定义了一种将这些设备接口以细粒度分配给隔离域的方法。
性能和功耗：使用 CARAML 对加速器上的 AI 工作负载进行系统评估
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展，旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件，该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗，包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架，用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现，以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器
量子处理器上的长寿命拓扑时间晶体序
物质的拓扑有序相逃避了朗道的对称破缺理论，其特点是各种有趣的特性，如长程纠缠和对局部扰动的内在稳健性。将它们扩展到周期性驱动系统会产生在热平衡中被禁止的奇异新现象。在这里，我们报告了对这种现象的迹象的观察——预热拓扑有序时间晶体——其中可编程超导量子位排列在方格上。通过用表面码哈密顿量周期性地驱动超导量子位，我们观察到离散时间平移对称破缺动力学，这种动力学仅表现在非局部逻辑算子的亚谐波时间响应中。我们进一步通过测量非零拓扑纠缠熵并研究其后续动力学，将观察到的动力学与底层拓扑序联系起来。我们的研究结果证明了使用嘈杂的中尺度量子处理器探索物质的奇异拓扑有序非平衡相的潜力。