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脉冲电感耦合等离子体的功率匹配
在等离子体处理中，功率输送与非线性负载的匹配是一项持续的挑战。微电子制造中使用的等离子体反应器越来越多地采用多频率和/或脉冲方式，从而产生非线性且在许多情况下非稳态的电气终端，这可能会使功率与等离子体的有效耦合变得复杂。对于脉冲电感耦合等离子体尤其如此，其中等离子体的阻抗在启动瞬态期间可能会发生显著变化，并经历 E – H（电容到电感）转换。在本文中，我们讨论了使用固定组件阻抗匹配网络对脉冲电感耦合等离子体（Ar/Cl 2 混合物，压力为数十毫托）进行功率匹配的动态计算研究的结果及其对等离子体特性的影响。在本次研究中，我们使用了设定点匹配，其中匹配网络的组件在脉冲周期的选定时间提供最佳阻抗匹配（相对于电源的特性阻抗）。在脉冲早期匹配阻抗使功率能够为 E 模式供电，从而强调电容耦合和等离子体电位的大偏移。这种早期功率耦合使等离子体密度能够更快地上升，而在脉冲后期的 H 模式中不匹配。早期匹配还会产生更多能量离子轰击表面。在脉冲后期匹配会降低 E 模式中耗散的功率，但代价是降低等离子体密度的增加速度。
下一代共包装的光学技术在数据中心和其他计算应用程序中训练和运行生成AI模型John Knickerbocker
4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。 生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。 Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。 但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。 这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。 今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。 传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。 共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。 计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。 但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。电信号速率的增加需要显着前进才能使信号进入/退出，此外，根据应用程序，根据应用程序，还有一个伴随的挑战，可以进一步将电信号移至路由器或开关的前面板。为了解决这一挑战，该行业将通过共包装光引擎和主要
原子级沉积将延伸摩尔定律及超越
摘要 在过去的几十年中，摩尔定律推动半导体行业不断将晶体管的临界尺寸缩小至7纳米。随着晶体管进一步缩小到更小的尺寸，摩尔定律达到了极限，芯片上晶体管密度的增加速度减慢。目前，一些关键步骤已经采用了极紫外光刻技术，它在大批量生产中面临着对准精度和高成本的问题。同时，新材料和3D复杂结构的引入给自上而下的方法带来了严峻的挑战。因此，自下而上的方案被认为是与自上而下工艺相结合的必要方法。本文对原子级沉积方法进行了回顾和分类，以延伸摩尔定律并超越摩尔定律。首先，沉积带来了垂直方向的横向埃级分辨率以及自上而下的刻蚀，例如双重图案化、纳米线的转移、纳米管的沉积等。其次，各种模板辅助的选择性沉积方法，包括介质模板、抑制剂和校正步骤，已经用于3D复杂结构的对准。更高的分辨率可以通过固有的选择性沉积来实现，并讨论了潜在的选择性机制。最后，还讨论了更高精度和效率制造的要求，包括设备、集成过程、放大问题等。本文回顾了低维制造和三维复杂结构的集成，以在半导体领域以及包括但不限于能源、催化、传感器和生物医学的新兴领域中扩展摩尔定律。
模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
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●海平面上升估计项目的高端增加到本世纪末的高端增加了大约四到五英尺，预测可用于数十年。洪水风险研究传统上将雨水和风暴潮作为独立过程。然而，历史数据分析表明，雨水和涌动之间的相关性较低，非零相关性，尤其是在飓风中。这对沿海社区和基础设施构成了直接威胁，随着飓风和其他高潮事件发生风暴潮的风险增加。雨水和风暴潮的潜在同时出现，虽然在洪水深度方面并不总是附加的，但它增加了一层复杂性，使风险评估增加了一层，因此需要通过先进的洪水模型进行进一步的调查。●虽然比其他风暴类型的频率较低，但由于其强度和破坏性性质，热带气旋（TC）构成了更大的威胁。使用历史数据和建模事件，在所有危险评估中，他们的潜在影响保证了分别分析。全面的未来评估重点是飓风风险和采用多种方法，模型和研究人员，对于强大的计划和弹性策略至关重要。未来的项目被鼓励，全面评估对气候敏感的飓风风险。●了解极端降雨的特征和趋势对于管理城市泛滥的洪水至关重要，这是由淹没排水网络系统的强烈的局部倾盆大雨引发的。基于更新的气候模型（CMIP6模型1）的未来预测表明，与早期模型相比，每日极端降雨的变化更大。这些变化包括100年风暴事件的预计降雨量较高。只有有限的证据表明，极端降水的速度比每日总数的增加速度要快。有限的下天降雨数据
气候行动或延迟：英国政治领域竞争叙事的动态和INF
摘要通常认为需要政治意愿来回应气候危机。政治意志需要一个叙述，证明了为什么需要政治干预。本文研究了政治领域中关键竞争性气候政策叙事的动态 - 规范，即在2017年至2022年之间，在英国，在道德上是基于气候行动以及其他主要是经济或技术的论点的否定性和其他大多是经济或技术论证的否定和延迟，主要是经济或技术论证 - 以及对政治家和公民服务的访谈，以进行互补的计算，时间表和定性分析。我们调查了重大外部事件所起的作用，重点关注行动气候抗议活动，在塑造这些竞争动态方面，最终是气候政策决策的基础。我们发现在2018/2019年在重大气候抗议活动中，国会在议会中使用的规范性气候论点有所增加，这成为主要论点。虽然在19日大流行期间这种增加速度减慢了，但它仍然巩固，在2021年在格拉斯哥的COP26恢复活力，这也伴随着恢复的气候抗议活动。分析表明，规范性的阳性气候行动和否认/延迟叙述是耦合的。我们还发现两个主要的英国政党之间存在很大差异。统治保守派是在促成气候行动和延迟/否认营地之间分配的，瘫痪了任何政策进步，最新动态表明延迟论点变得更加主导。劳动包含了规范性的阳性行动叙事，尽管在这里，偶尔也会采用延迟论点。我们对政客和公务员的采访证实了我们的计算分析，这表明2018/2019发生了变化，规范性促进气候行动的叙述增加了。他们确认，英国旗舰的气候政策，例如2019年6月通过的净零立法，以及2019年3月工党的绿色新交易启动，得到了气候抗议活动的帮助。
有效覆盖糖尿病和高血压
抽象目标本研究评估了2016 - 2019年期间泰国糖尿病和高血压的有效覆盖范围。设计混合方法，2016 - 2019年国家健康保险数据库的分析以及深入的访谈。设定居住在曼谷以外的通用覆盖计划的受益人。参与者的定量分析是通过在2016 - 2019年居住在曼谷以外的通用覆盖方案中获取糖尿病和高血压病例的个人患者数据进行定量分析。定性分析是通过对85位多利益相关者关键线人的深入访谈进行的，以确定挑战。结果估计三个指标：检测到的需求（诊断/估计的案例），原油覆盖率（接收到健康服务/估计案例）和有效覆盖范围（受控/估计案例）。受控的糖尿病被定义为低于7％的血红蛋白A1C（HBA1C），并将高血压控制为低于140/90 mm Hg的血压。糖尿病的结果估计为3.1-320万，高血压为87–920万。对于糖尿病，所有指标均显示出2016年至2019年之间的缓慢改善（67.4％，69.9％，71.9％和74.7％的检测需求； 38.7％，43.1％，43.1％，45.1％和49.8％的粗糙覆盖率，8.1％，8.1％，10.5％，11.8％和11.8％和11.7％的覆盖率）。在高血压中，检测表现较差（48.9％，50.3％，51.8％和53.3％）和粗覆盖范围（22.3％，24.7％，26.5％和29.2％），但比二世纪更好（11.3％，13.2％，13.2％，13.2％，13.2％，13.2％，15.1％和15.7％）。对两种疾病中的妇女和年龄段的年龄段的结果都更好。供应和需求方之间的复杂互动是一个关键挑战。数据库挑战还妨碍了定期评估有效覆盖范围的评估。敏感性分析使用至少三年访问显示有效覆盖范围的略有改善。两种疾病的结论有效覆盖范围都很低，尽管在2016 - 2019年有所改善，尤其是在男性和年轻人口中。有效覆盖范围的增加速度明显小于粗覆盖范围。健康信息系统限制是全面测量的主要障碍。为了最大程度地提高有效的覆盖范围，长期行动应针对非传染性疾病风险因素的主要预防，而短期行动则集中于改善慢性护理模型。
海洋应用的下一代锂电池
当前使用的海洋应用中使用的锂电池已达到成熟度，并且预测由于化学的局限性，进一步的性能会很小。相比之下，Li-Sulfur（Li-S）具有比许多其他没有任何安全问题的电池存储系统更多的容量来超越锂离子。自动水下车辆的能源有限；这限制了它们的操作范围，因此速度通常很低（2-4节），并且耐力受到限制。通过显着增加车辆内可用的能量，可以扩展操作信封，从而增加速度和范围。锂硫（Li-S）细胞具有锂离子的理论最大特异性能量的五倍。增加的特异性能量和提高了细胞的较低密度意味着它们可能是海洋自治系统中使用的当前可充电细胞的极好替代品。li-s预计具有“中性浮力”的特定能量，最高3-4倍，而当前最先进的深水潜水水下系统使用的当前锂离子细胞的3-4倍，从而减少或消除了对车辆中昂贵的浮力物质的需求，并增加耐力，速度，速度和有效载荷。据认为，这种技术的可用性已有很多年了，但是像Oxis Energy这样的创新技术公司证明，化学反应远远超过了预期。与经验丰富的电池组件合作伙伴（例如脂肪岩）合作，意味着锂硫电池组正在进步，而不是概念证明。脂肪石和Oxis的位置很好，可以提供为最具挑战性环境设计的电池组。锂硫电池比常规锂充电技术具有明显的优势，它们更轻，更安全。Steatite正在开发电池组，并配有电池管理系统，该电池管理系统不需要当前在许多水下自动驾驶系统中使用的繁重和笨重的压力外壳。这种模块化电池设计提供了可扩展的高能解决方案，可用于各种海洋应用中，包括海底系统，节点和水下车辆。锂硫（LI-S）电池的好处：·更高的能量密度：启用更长的操作·更轻：改善浮力和更大的有效载荷能力·更安全：耐用的回路和穿刺和穿刺成本·成本·提高到质量密度：可节省大量成本·可伸缩。