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光诱导的双氢原子转移，用于聚合和3D传导聚合物的3D打印
由于其芳族结构的固有稳定性，富含电子杂种五个五环（ERHP）（例如噻吩衍生物和吡咯衍生物）的聚合具有挑战性。所得聚合物是有机半导体材料，在有机电子和生物电子设备中广泛使用。在这里，我们报告了有效的氢原子转移（HAT）光催化剂，它是二聚化产物（1,2-双（4-（2-羟基甲氧基）苯基）乙烷-1,2-二酮），是由Irgacure 2959的光解2959的光解产生的酰基自由基，以及用于脱发的酸性化合物。脱氢作用是通过双HAT过程发生的，从而实现了ERHP的光聚合。此反应还允许我们在水凝胶中制造三维（3D）导电途径。可以打印水凝胶以形成聚苯乙烯磺酸盐的聚苯乙烯磺酸盐，形成独立的3D导电结构，精度为220 nm，明显超过了使用先前方法（> 10 µm）构建的结构。该方法引入了3D电极精确工程的机会，有可能扩大有机电子和生物电子药物的应用。
53 GBPS光学链接，带有共同设计的DSP和集成的EAM驱动程序，异质融合
DSP芯片是在高级填充过程中制造的，具有电吸附调制器驱动程序单一集成并与TX PHY输出共同设计。发射灯SIPHO 4通道粗波长度多路复用（CWDM）光子积分电路（PIC）是在塔中的半导体PH18DA过程中制造的[4]。图中显示了制造流的概念图。1（b）：SOI晶圆是用光子设备模式的，然后将III-V模具粘合到晶片的顶部表面，并去除IIII-V模具底物。III-V设备区域进行了进一步处理和图案。最后，形成了线金属互连的后端。通过此过程，单个硅光子晶片可以支持多种类型的III-V设备功能。在此示例中，III-V增益区域用于形成可调激光器，并使用单独的IIII III III III-V电吸附状态形成异质硅/III-V电吸附调制器。将TX PIC翻转到金属有机底物上。低损坏的边缘耦合辫子工艺被用来将图片从图片中的光线搭配到SMF纤维，如图2a。
![arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日](/simg/e\e678bfa6a26a3bf97581ae01abe348a619519822.webp)
arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日
汉密尔顿量 H 的生成函数定义为 F ( t ) = ⟨ e − itH ⟩ ，其中 t 是时间，期望值取自给定的初始量子态。此函数可以访问不同阶数 K 的汉密尔顿量 ⟨ HK ⟩ 的不同矩。F ( t ) 的实部和虚部可以在量子计算机上分别使用一个额外的辅助量子位来评估，该辅助量子位对时间 t 的每个值都有一组测量值。量子比特的低成本使其在量子比特数量有限的近期非常有吸引力。假设可以使用量子设备精确计算生成函数，我们将展示如何在经典计算机上后验地使用此函数的信息内容来解决量子多体问题。说明了几种经典的后处理方法，旨在预测近似基态或激发态能量和/或近似长期演化。这种后处理可以使用基于 Krylov 空间的方法和/或与虚时间演化密切相关的 t 展开方法来实现。使用配对和费米-哈伯德模型在多体相互作用系统中说明了混合量子-经典计算。
ODU 数字共享 - 老道明大学
这项关于金属有机骨架 (MOF) HUKUST-1 薄膜的研究重点是比较未掺杂的原始状态和通过 TCNQ 渗透 MOF 孔结构进行掺杂的情况。我们已经确定了 HKUST-1 薄膜的温度相关电荷传输 p 型电导率。此外，还详细表征了电导率和电流-电压特性。由于最常见的 MOF 形式，即块状 MOF 粉末，不易进行电气特性研究，因此在本研究中，电气测量是在致密、紧凑的表面锚定金属有机骨架 (SURMOF) 薄膜上进行的。这些单片、明确定义和 (001) 优先取向的 MOF 薄膜是使用准液相外延 (LPE) 在特殊功能化的硅或硼硅酸盐玻璃基板上生长的。在原始 SURMOF 薄膜上，研究了在这些多孔薄膜中加载 TCNQ 的影响。在高度定向的 SURMOF 薄膜中观察到正电荷载流子传导和强烈的电导各向异性，并通过塞贝克系数测量得到证实。范德堡四点霍尔测量为此类多孔和混合有机-无机晶体材料的电行为提供了重要的见解，这使得它们在微电子和光电子设备以及热电应用中具有潜在应用价值。
Robert D. White 简历 2024 年 12 月
Robert D. White 个人简历 2024 年 12 月 塔夫茨大学 200 College Ave 办公室：(617) 627-2210 Medford, MA 02155 r.white@tufts.edu 主要兴趣领域 声学和超声波传感系统。 微机电系统 (MEMS) 制造、建模和测试。 声学 MEMS（麦克风、超声波）和空气动力学测量（皮肤摩擦传感器、气动声学传感器）。 空气耦合超声波应用于行星和大气科学。 声学、振动、动力学和控制。 机电系统与自动化。 有限元方法和系统建模。 测量用电子设备。 机械测量。 教育 密歇根大学安娜堡分校 机械工程博士 2005 论文：“用于声学传感的仿生捕获流体微系统” 微机械系统 (MEMS)、动力学、声学和耳蜗力学。 导师：Karl Grosh 教授。麻省理工学院 机械工程硕士 1999 硕士论文：“冲击和振动对微机械音叉陀螺仪性能的影响” 在 CS Draper 实验室。导师：Marc Weinberg 博士、Zaichun Feng 教授。 麻省理工学院 机械工程学士 1999 辅修数学。专注于音乐。 专业经验 机械工程副教授，塔夫茨大学，马萨诸塞州梅德福。2011 年 9 月至今
Microsoft Word - CFP_TMTT_Special_Issue_on_MachineLearning.docx
过去十年中，机器学习和人工智能在信号处理、图像和语音识别、机器人、自主系统等领域取得了巨大的成功。这一成功还伴随着机器学习和人工智能在科学和工程等广泛领域的应用不断扩大。微波社区是最早探索机器学习和人工神经网络（ANN）用于无线和有线电子设备、电路和系统设计的社区之一。近年来，人们对机器学习和人工智能不仅在设备/电路级建模和设计，而且在系统和更高级别的应用中的应用兴趣和活动都显著增加。受到激发的研究和应用带来了面向微波的机器学习技术的新方法，例如新型 ANN、基于支持向量机和高斯过程的方法、自动建模、深度学习；此外，机器学习和人工智能还解决了越来越多的微波问题，包括电磁结构建模和设计、多物理建模、微波滤波器/多路复用器设计、GaN HEMT 建模、PA 行为建模、数字预失真设计、振荡器设计、SIW 诊断、MEM 传感器建模、高速 VLSI 封装和微系统设计、无线电力传输、MIMO 发射器设计等等。机器学习在系统级的进一步应用正在创造微波系统的突破性能力，例如用于医疗或安全应用的基于电磁的图像重建，以及用于下一代无线系统的动态频谱分配。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
基于静息态功能磁共振成像数据的机器学习对重度抑郁症的诊断性能：系统评价与荟萃分析
结果：本荟萃分析纳入 31 项研究。汇总敏感性、特异性、DOR 和 AUC 及其 95% 置信区间分别为 0.80（0.75, 0.83）、0.83（0.74, 0.82）、14.00（9, 22.00）和 0.86（0.83, 0.89）。纳入的研究之间存在显著的异质性。元回归分析显示，留一交叉验证（loocv）（敏感度：p < 0.01，特异度：p < 0.001）、图论（敏感度：p < 0.05，特异度：p < 0.01）、n > 100（敏感度：p < 0.001，特异度：p < 0.001）、西门子设备（敏感度：p < 0.01，特异度：p < 0.001）、3.0T 场强（敏感度：p < 0.001，特异度：p = 0.04）和贝克抑郁量表（BDI）（敏感度：p = 0.04，特异度：p = 0.06）可能是造成异质性的来源。此外，亚组分析显示样本量（n > 100：敏感度：0.71，特异度：0.72，n < 100：敏感度：0.81，特异度：0.79），用汉密尔顿抑郁量表（HDRS/HAMD）评估的不同疾病程度（轻度vs.中度vs.重度：敏感度：0.52vs.0.86vs.0.89，特异度：0.62vs.0.78vs.0.82），严重程度相当的患者的抑郁量表。 （BDI 与 HDRS/HAMD：敏感度分别为：0.86 与 0.87，特异度分别为：0.78 与 0.80），所选的特征（图形与功能连接：敏感度分别为：0.84 与 0.86，特异度分别为：0.76 与 0.78）可能是造成异质性的原因。
可调节的结构颜色图像通过紫外图形的导电聚合物纳米膜上的金属表面
Organic electrochemical transistors (OECTs), [16,18–27] is currently one of the most studied organic electronic devices and is explored in various applications, such as in fully printed logic circuits, [16,26] active matrix addressed displays, [17] dis- play driver circuits, [19] sensors, [22,23,28–33] neuromorphics, [24] just仅举几例。可以使用不同的打印技术，例如丝网印刷，[19,21] 3D打印，[30]喷墨打印，[34]和其他流程来通过具有成本效益的协议来制造。[35,36]基于OECT的逻辑门和电路也进行了广泛的研究，[35,37-40]，其中逆变器作为任何组合逻辑电路的基本组件都起着关键作用。通过采用基于OECT的逆变器[16,26,35]作为高级电路的基本组成部分，可以实现各种形式的基于OECT的数字电池[16,24,35]。在有机电子设备中，通过考虑针对目标的最终应用，在低电压和低功率下运行的电路是完全需要的。通过降低电路的操作电压率，可以最大程度地减少电压应变和降解风险。[16]然后，这允许长时间的操作寿命，与其他技术平台的简单集成以及与通信基础架构的连接。例如，在物联网（IoT）应用程序中，为了降低使用大量电子组件在紧凑型电路中使用大量电子组件的整体功耗，要求对单个逻辑组件的有效使用来扩展IoT生态系统。要意识到这样的电路，必须降低系统元件的操作电压水平。由于逆变器是逻辑电路的关键要素，因此最终电路的工作电压范围可以在很大程度上降低
EVV 常见问题解答
快速了解 EVV 的指南 什么是 EVV？ “EVV” 代表电子访问验证。EVV 是一种记录您的工作人员为您提供服务的日期、时间和地点的方式。 “电子” 是什么意思？ 谈到 EVV，“电子”是指使用电子设备记录您的工作人员为您提供服务的日期、时间和地点。最常见的设备是手机、平板电脑和电脑。 “验证” 是什么意思？ 谈到 EVV，“验证”是指使用技术证明您和您的工作人员同时在同一地点。此验证仅需在您的工作人员开始和结束每个轮班时进行。 那我的隐私呢？ EVV 系统应旨在保护您的隐私。您的位置信息不应与除处理薪水的人以外的任何人共享。 佛蒙特州为什么要实施 EVV？ 这是《21 世纪 CURES 法案》的联邦法律的要求。所有州都必须为提供某些上门医疗补助服务的工作人员提供 EVV 系统。哪些服务需要 EVV？目前强制使用 EVV 的服务包括儿童个人护理、个人护理选择、陪护服务计划和创伤性脑损伤计划。可能会添加其他计划。我们如何使用 EVV？可以使用智能设备（手机或平板电脑）、计算机或电话进行 EVV。即使没有互联网连接，EVV 也能工作。我们什么时候必须开始使用 EVV？EVV 系统将于 2020 年 1 月推出。将提供有关如何使用 EVV 系统的培训和帮助。我是一名医疗保健提供者，这对我意味着什么？提供医疗补助服务的人员将使用 EVV 系统来记录所提供的护理和服务。提供护理的方式不会改变。