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![b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'](/simg/3/3667ff1348138e0ee8b2d560bc8bba8245de6047.webp)
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
b' 在本研究中，我们报告了超快速瞬态热带 (THS) 技术用于测量氮化铝 (AlN) 薄膜各向异性热导率的实现情况。AlN 薄膜是通过在硅基板上制备的氧化硅 (SiO 2 ) 薄膜上在低温 (> 250 C) 下生长的反应性直流磁控溅射制备的。使用产生超短电脉冲\xc2\xad ses 的实验装置对热导率进行精确测量，并在纳秒和微秒时间尺度上电测量随后的温度升高。在 AlN 加工之前，将电脉冲施加在 SiO 2 上图案化的金属化条带内，并在 [0.1 \xe2\x80\x93 10 \xce\xbc s] 范围内选择的时间段内分析温度升高。当厚度从 1 \xce\xbc m 增加到 2 \xce\xbc m 时，AlN 横向平面（平面内）热导率分别从 60 增加到 90 W m 1 K 1（33 \xe2\x80\x93 44 W m 1 K 1）。这清楚地表明了 AlN 薄膜热导率的各向异性。此外，AlN 的体积热容量估计为 ~2.5 10 6 JK 1 m 3 。'
微秒电穿孔对宫颈癌细胞的孔径，活力和线粒体膜电位的影响
通过应用适当的振幅和参数的电场脉冲来提高膜渗透率。此方法称为“电抛液”或“电穿孔”（EP）。使用EP应用，在正常细胞条件下无法穿越膜的颗粒可以通过膜。强烈和短期的电脉冲导致细胞膜上的跨膜电位（TMP）上升（1-5）。当TMP达到临界值时，水孔的形成将允许通过膜进行分子过渡。尽管无法完全表达分子水平的精确机制，但在观察到最高TMP的膜区域已经证明了分子流量（6-8）。EP的有效性取决于应用的电脉冲参数（持续时间，强度脉冲形状和脉冲数）。基于这些参数的影响，EP可以是可逆的或不可逆的（9-11）。可逆EP在医学和生物技术领域中有许多应用，包括电疗疗法和电化学疗法（ECT）（5,12）。不可逆的EP用于肿瘤消融（由于其非热作用）和灭菌目的（11-13）。
朝实际的微秒尺度光学网络
我们描述了基于Rotornet和Opera Architectures的构建经验并部署了需求忽略的光学切换网络。我们详细介绍了128端口光转子开关的设计，制造，部署和端到端操作以及支持NIC硬件和主机软件。使用此原型，我们以实用的相关性评估与商品硬件和软件的产量，同步和互操作性。我们在操作性rotornet中提供了Linux TCP吞吐量和宿主到宿主潜伏期的第一个现实测量值，比商品数据包切换硬件的速度快于99％的ping时间，实现了98％的链接率。在此过程中，我们通过链接级别的辍学来发现意外的挑战，并设计了一种新颖而灵活的方法来解决它们。我们的部署经验证明了我们实施方法的可行性，并确定了未来探索的机会。
网络亚微秒时间同步...
摘要 — 本文介绍了一种用于网络连接微控制器边缘设备的 IEEE 1588 精确时间协议 (PTP) 的裸机实现，可在汽车网络和多媒体应用中实现亚微秒级时间同步。该实现利用微控制器 (MCU) 的硬件时间戳功能来实现两级锁相环 (PLL)，以校正硬件时钟的偏移和漂移。使用 MCU 平台作为 PTP 主机，可通过网络分发亚微秒级精确的全球定位系统 (GPS) 计时信号。使用主从配置评估系统性能，其中平台与 GPS、嵌入式平台和微控制器主机同步。结果表明，MCU 平台可以通过网络与外部 GPS 参考同步，标准偏差为 40.7 纳秒，从而为各种应用中的裸机微控制器系统实现精确的时间同步。索引术语 —PTP、精确时间协议、微控制器、嵌入式系统、TSN、时间敏感网络
大型强子对撞机时代的迷人魅力、美丽的底部和夸克胶子等离子体 Santosh K. Das 和 Raghunath Sahoo* 几微秒后
大型强子对撞机时代迷人的粲夸克、美丽的底夸克和夸克胶子等离子体 Santosh K. Das 和 Raghunath Sahoo* 宇宙通过大爆炸诞生后几微秒，原始物质被认为是物质基本成分——夸克和胶子的混合物。预计这将在实验室中通过超相对论速度下的重核碰撞产生。在美国纽约布鲁克海文国家实验室的相对论重离子对撞机和瑞士日内瓦欧洲核子研究中心的大型强子对撞机的能量和光度边界上，可以产生一种由夸克和胶子组成的等离子体，称为夸克胶子等离子体 (QGP)。重夸克，即粲夸克和底夸克，被视为表征 QGP 的新探针，因此可以表征产生的量子色动力学物质。重夸克传输系数在理解 QGP 的性质中起着重要作用。核抑制因子和椭圆流的实验测量可以限制重夸克输运系数，这是现象学研究的关键因素，有助于解开不同的能量损失机制。我们对 QGP 中的重夸克拖拽和扩散系数进行了总体介绍，并讨论了它们作为探测器解开不同强子化机制以及探测非中心重离子碰撞产生的初始电磁场的潜力。从新技术发展的角度来看，未来测量的实验前景被特别强调为下一代探测器的重味。关键词：大爆炸、重离子碰撞、重味、夸克胶子等离子体。20 世纪下半叶，Murray Gell-Mann 和 George Zweig 发现了强子的夸克模型，Glashow、Salam 和 Weinberg（以及许多其他人）通过基本力的统一发现了粒子物理的标准模型，这在粒子物理学中取得了巨大的成功。基础科学在寻找物质基本成分的同时，也为粒子探测和加速器技术的发展做出了巨大贡献，产生了巨大的直接和间接的社会效益。就目前对物质成分的理解而言，我们有六夸克、六轻子、它们的反粒子和力载体。然而，在这其中，我们只遇到轻夸克（LQ）——上夸克和下夸克，以及正常核物质中的电子。其他重粒子是在宇宙射线和粒子加速器的高能相互作用中产生的。虽然这些基本粒子如夸克和轻子自由存在，但它们的性质并不相同。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。