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通过氧气工程定制基于Yttrium氧化物的RRAM设备的开关动力学：从数字到多级量化到模拟开关
电阻随机记忆（RRAM）由于其简单的金属 - 绝缘剂 - 金属（MIM）结构而计入最有希望的非挥发记忆技术。RRAM显示出诸如快速（<1 ns）[1]和低功率开关（每位1 pj），[2]高耐力（> 10 9个周期），[3]对电离辐射的弹性，[4]和出色的缩放能力低于10 Nm的能力。[5] Resistive switching has been observed in materials such as hafnium, tantalum, and yttrium oxide, [6–8] which are well- established materials in complementary metal oxide semiconductor (CMOS) tech- nology, making RRAM easily integrable in existing back-end-of-line Si technology, and thus, an interesting candidate for new emerging applications such as cybersecu- rity and neuromorphic计算。尤其是，由于自主驾驶，图像识别和深度学习等新兴领域，神经形态变得越来越重要。
二氧化碳被困在月球中
对返回的月球样品的分析表明，总碳含量在50至200 ppm不等，来自土著和外部来源（例如太阳风和微观元素）的贡献[2-4]。在月球样品中发现的碳种类中，二氧化碳（CO 2）是最丰富的碳（CO 2），占总碳的约10–30％[3]。值得注意的是，在大多数阿波罗样品中对CO 2的检测并非仅与火山活性相关。相反，它的存在与岩石晶粒的大小密切相关，表明月球土壤中CO 2的主要来源是太阳风[2，5]。相比之下，其他气态物种（例如一氧化碳（CO）和甲烷（CH 4））仅出现在痕量中，强调CO 2作为主要的挥发性相[2，4]。剩余的农历碳库存主要是元素形式，反映了月球的减少表面环境[3]。
欧盟二氧化碳存储允许过程：指南
CCS的法律和监管框架一直在开发。随着碳帽的收紧，排放交易系统（ETS）中的CO 2信用价格达到了相对较高的水平（尽管仍然易于挥发），并且随着EC和国家计划的支持，CCS在欧洲的势头越来越高，随着排放量的减少措施，CCS在欧洲获得了势头，并提供了一项技术，以提供碳的回报。但是，与CCS建立业务案例有关的许多挑战以及CO 2运输和存储的及时开发仍然存在。2024年通过的《零行业净行业法》（NZIA）在2030年之前引入了CO 2的注射能力目标。这一要求将有助于开发永久的地质Co 2存储，该存储将使CCS在欧洲部署。
自动加压系统分析推进剂储罐加压
提出了用于推进剂罐加压的分析模型。它允许预测导弹操作过程中推进剂罐中储罐气压，温度，重量，体积和其他相关参数的预测，当推进剂可能挥发并且其蒸气可能解散时。最初的加压是从惰性气体加上推进剂蒸气压的。可以通过额外的惰性气体或自含量（自动）气体或两者兼而有之，可以通过推进剂流出期间的其他加压。在气相和液相之间，气相和储罐壁之间以及储罐壁和大气之间考虑传热。用于固定导弹或飞行中的导弹的外部传热。质传质被考虑用于气体液体界面处的表面凝结或蒸发，用于在液相内进行大量沸腾，以及在气相内的云凝结。
新闻稿 印度理工学院曼迪分校的研究人员开发出可生物降解的聚合物微凝胶，用于可持续农业 视频片段：https://drive.google.com/driv
现代农业严重依赖化肥施用来满足不断增长的人口不断增长的粮食需求。虽然肥料对于为植物提供营养和提高作物产量至关重要，但其有效性往往受到气体挥发和浸出等因素的影响。因此，过量施肥不仅会导致高成本，还会对环境产生不利影响，包括地下水和土壤污染以及人类健康危害。因此，开发延长肥料释放的技术替代品对于促进向可持续农业实践的转变至关重要。这项综合研究的结果已发表在美国化学学会的著名期刊《ACS 应用材料与界面》上。这项研究工作由 Garima Agrawal 博士及其团队领导，其中包括印度理工学院曼迪分校化学科学学院的 Ankita Dhiman 女士、Piyush Thaper 先生和 Dimpy Bhardwaj 女士。该研究由印度政府科学与工程研究委员会和印度政府科技部资助。
利用环境空气中的快速近红外加热技术，实现全槽模制造的高效大面积钙钛矿太阳能电池
然而，令人印象深刻的高 PCE 是使用氮气中不可升级的旋涂法从小面积电池（< 1 cm 2 ）获得的。[1–3] 为了使 PSC 具有商业可行性，开发在环境空气中低成本大面积制造工艺势在必行。工业上可用于大面积涂覆的许多工艺，例如浸涂、刮刀涂覆和狭缝模涂覆等。其中，狭缝模涂覆是优选的，因为它可以精确控制涂层厚度和溶液使用量（即材料浪费最少）。[4–7] 狭缝模涂覆也适合用于连续工艺，这可以进一步降低制造成本。高性能 PSC 已经通过刮刀涂覆、狭缝模涂覆和喷涂等可扩展工艺制造出来。[8–14] 然而，大多数研究集中在受控环境下的钙钛矿层处理。关于在环境空气中操作的可扩展工艺的报道有限。 [15–18] 常用的 pin 型 PSC 结构包含通过溶液工艺沉积的四层，这四层包括空穴传输层 (HTL)、光吸收钙钛矿层、电子传输层 (ETL) 和功函数调节层 (WFL)。首先，为实现可扩展的工艺，每层加工过程中使用的所有溶剂都应无毒。[19–21] 然后，在每层的合适化学组成、溶剂类型、薄膜形貌控制、层间兼容性、每层的稳定性之间的平衡以拥有可行的环境空气处理系统在科学和工程方面都是相当具有挑战性的。PSC 每层的薄膜形貌和兼容性由每层的化学组成和工艺条件控制。对于钙钛矿层，薄膜形貌由溶剂蒸发和结晶的动力学速率决定。[22–23] 对于旋涂，大多数溶剂通过涂布机旋转和反溶剂滴落迅速去除。 [24] 但狭缝涂布的溶剂挥发速度低于旋涂。[17,25–26] 采用反溶剂浴、气体淬火和预热基片法等策略来增加溶剂挥发速度。[11,27–31] 虽然可以实现高PCE器件，但结果仅限于小面积基片。如果
能源研究
其对各个国家的能源的依赖严重影响了其能源安全和外交政策。因此，减少对特定国家的能源的依赖和分解能源进口渠道已成为中国解决其能源危机并确保其国家能源安全的努力的关键目标。本研究旨在分析能源因素对中国能源OFDI的位置决定因素的影响，以帮助减少能源依赖并改善中国的能源安全。来自2005年至2020年的162个目标国家的同时方程模型和面板数据用于研究投资目标国家和中国能源DI的挥发性和非挥发能源与非挥发性能源与中间因素之间的巧合关系。构成方程系统的同时方程模型构成了多方面的建模方法，该方法允许检查两个或多个因变量。这项研究通过同时进行方程建模提供了对中国能源投资的见解，它指导了对能源投资的家庭和目标国家的实施策略。
在综合光子神经网络中以反向传播学习
塑料自适应，非线性复发动力学和多尺度内存是神经网络硬件实现的所需功能，因为它们使它们能够学习，适应和处理与生物学大脑的方式相似。在这项工作中，这些特性发生在光子神经元阵列中。重要的是，这是以紧急方式自主实现的，而无需外部控制器设置权重，也没有明确的全球奖励信号反馈。使用基于简单的逻辑回归的无反向传播培训算法的层次结构，在MNIST任务上实现了98.2％的绩效，这是一项流行的基准测试任务，研究书面数字的分类。塑料节点由硅光子微孔谐振器组成，这些谐振器被带有非挥发记忆的一块相变材料覆盖。系统是紧凑，健壮和直接的，可以通过使用多个波长来扩展。此外，它构成了一个独特的平台来测试和有效地以高处理速度实现生物学上合理的学习方案。
设计洞察力的洞察力和能量收集系统中的加速器
对在物联网中部署能源收集的过程和加速器（IoT）的兴趣越来越大。能量收获利用从环境清除的能量来为系统供电。尽管它比电池操作的系统具有许多优势，例如轻巧，紧凑的尺寸，并且不需要充电和维护，但它可能会经常遭受电力损失，即使开机也可以易于波动。非挥发处理器（NVP）是一种有前途的体系结构，用于在能源收集方案中有效计算。最近，已经提出了非挥发性加速器（NVA）来执行深度学习算法的计算。在本文中，我们概述了硬件，体系结构，软件及其共同设计的NVP和NVA的最新研究。尤其是，我们介绍了最先进的工作方式的设计见解，使他们的特定设计适应了通过能源刺激技术的间歇性和波动的功率条件。最后，我们在能源收集方案中使用NVP和NVA讨论了最近的趋势。
ML驱动的库存管理系统和供应链...
4 abhiughade1422@gmail.com，5 hodetc_sits@sinhgad.edu摘要 - 制造业中零部件的预测需求预测对供应链管理至关重要，因为各种因素都会影响产品的需求。必须在库存中调节和维护组件的缓冲库存。该项目着重于减少制造过程中的停机时间，通过预测组件的需求并提供对缓冲股票的分析，以避免停机时间和超支公司资源以获取该组件，这些组件在该行业中有波动的需求。该项目着重于库存优化，降低成本和降低停机时间。本文旨在通过比较随机森林，XGBOOST和LSTM等各种机器学习模型的准确性来提出制造行业组件间歇性或挥发性需求的综合预测策略。通过提供对组件的需求预测的宝贵见解来增强供应链策略，这是该机器学习模型的目标，以实现知情决策。索引术语 - 内置优化，库存管理系统，机器学习，XGBOOST，随机森林，LSTM，需求预测，供应链管理，时间序列预测，成本和停机时间降低，合奏学习。