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World File Search System增益
使用氟化氩激光直接驱动，以亚兆焦耳激光能量实现高聚变增益
氟化氩 (ArF) 是目前波长最短的激光器，能够可靠地扩展到高增益惯性聚变所需的能量和功率。ArF 的深紫外光和提供比其他当代惯性约束聚变 (ICF) 激光驱动器更宽带宽的能力将大大提高激光目标耦合效率，并使驱动内爆的压力大大提高。我们的辐射流体动力学模拟表明，使用亚兆焦耳 ArF 驱动器可以获得大于 100 的增益。我们的激光动力学模拟表明，电子束泵浦 ArF 激光器的固有效率可以超过 16%，而效率第二高的氟化氪准分子激光器的固有效率约为 12%。我们预计，使用固态脉冲功率和高效电子束传输到激光气体（美国海军研究实验室的 Electra 设施已进行了演示），将 ArF 光传输到目标的“电插式”效率至少应达到 10%。这些优势可以推动开发尺寸适中、成本较低的聚变发电厂模块。这将彻底改变目前对惯性聚变能源过于昂贵和发电厂规模过大的看法。本文是讨论会议主题“高增益惯性聚变能源前景（第 1 部分）”的一部分。
使用增益比和结合机器学习Dwinanda Bagoes Ansori，Joko Slamet，Muhammad Zakky Ghufron，Muham
最近，Android用户的数量已大大增加，这使Android成为攻击者发起恶意活动的目标。恶意软件或恶意代码通常嵌入到Android应用中，以访问用户的设备并检索个人数据。研究人员探索了各种方法来减轻Android恶意软件的传播。此外，Android恶意软件数据集具有巨大的尺寸，并具有数百个功能。选择适当的特征选择方法是产生可靠检测模型的挑战之一。本文提出了一种使用增益比选择和一个集成机器学习算法来检测Android恶意软件并将其分为五个类别的方法。通过增益比计算方法根据其重要性值降低的特征。然后，被认为必要的功能包含在结合许多模型的分类过程中。使用Cicmaldroid2020（加拿大网络安全研究所Android 2020）的实验数据集表明，所提出的方法可以改善检测性能。增益比的特征选择提高了几种机器学习分类算法的检测准确性，幼稚的贝叶斯的2.59％，最近的邻居和2.29％的支持向量机。因此，随机森林，额外树木和最近邻居的结合机器学习模型取得了最高的性能，精度为94.57％，精度分数为94.71％。
ATLAS 高粒度定时探测器低增益雪崩探测器在光束测试中的性能研究
堆积作用的显著增加是高亮度 (HL) LHC 运行阶段物理项目面临的主要实验挑战之一。作为 ATLAS 升级计划的一部分，高粒度计时探测器 (HGTD) 旨在减轻前向区域的堆积效应并测量每束团的光度。HGTD 基于低增益雪崩探测器 (LGAD) 技术，覆盖 2.4 到 4.0 之间的伪快速度区域，将提供高精度计时信息，以区分在空间上靠近但在时间上相隔很远的碰撞。除了具有抗辐射功能外，LGAD 传感器还应在寿命开始时为最小电离粒子提供每轨 30 ps 的时间分辨率，在 HL-LHC 运行结束时增加到 75 ps。本文介绍了 2021-2022 年 CERN SPS 和 DESY 使用测试光束研究的来自不同供应商的几种辐照 LGAD 的性能。这项研究涵盖了 LGAD 在收集电荷、时间分辨率和命中效率方面的有希望的结果。在大多数情况下，对于高辐照传感器（2.5 × 10 15 n eq / cm 2 ），测量的时间分辨率小于 50 ps。
trimble av28天线
补丁架构。。。。Circull，Feed Dual，E5A/L5增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-1.5 dbic typ。在Zenith B2/E5B/G3增益处。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.0 dbic typ。和Zenith L2增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.0 dbic typ。和Zenith G2增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.5二BIC典型。在Zenith E1增益处。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.0 dbic typ。在Zenith L1增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.0 dbic typ。Zenith G1增益。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2.5型DBIC典型。以Zenith轴向比率 @ Zenith
实验室 #2 MOSFET 差分对
如图 2.1 (b) 所示，差分增益 (A d ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以差分输入电压 (图 2.1 (b) 中的 Vi1 和 Vi2 )。除此之外，共模增益 (A CM ) 定义为输出电压 (图 2.1 (a) 中的 V out ) 除以共模输入电压 (图 2.1 (b) 中的 ViCM )。差分增益表示没有噪声扰动的理想信号增益。共模增益表示共模噪声对输出电压的贡献。
使用飞秒激光器对无内部增益层的 SiGe BiCMOS 单片硅像素探测器的时间分辨率
摘要：使用飞秒激光研究了为 MONOLITH H2020 ERC Advanced 项目生产的第二个单片硅像素原型的时间分辨率。ASIC 包含一个间距为 100 μ m 的六边形像素矩阵，由低噪声和非常快速的 SiGe HBT 前端电子设备读出。使用厚度为 50 μ m 的外延层、电阻率为 350 Ω cm 的硅晶片来生产完全耗尽的传感器。在测试的最高前端功率密度 2.7 W/cm 2 下，发现飞秒激光脉冲的时间分辨率对于由 1200 个电子产生的信号为 45 ps，对于 11k 个电子则为 3 ps，这大约相当于最小电离粒子产生的电荷最可能值的 0.4 倍和 3.5 倍。将结果与使用同一原型获取的测试光束数据进行比较，以评估电荷收集波动产生的时间抖动。
上海海栎创微电子有限公司Hynitron Microelectronics
r l = 4OHM增益= 23dB vdd = 3.6V，5V，5.5V，6.6V r l = 2ohm增益= 23dB vdd = 3.6V，5V，5.5V，5.5V，6.6V