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超导Qubits中突出的破坏机制的概述
量子位或量子位定义为量子系统的两个状态[1]，用于存储和处理量子信息，以类似地与位置在日常，标准，计算机中存储和处理信息的方式。尽管量子计算机比其经典尺度上具有许多优势，但我们仍然无法控制将噪声引入系统的各种机制，以利用较大量子阵列的完整功能。噪声可以降低量子的相干时间，这是量子量子在不可逆转地丢失信息之前保持一定状态的时间。目前，具有量子机械自由度的宏观超导电路是错误耐受量子计算的领先候选者。我们将这些简单地称为超导量子。尽管有数十年的先前工作的其他体系结构，例如原子钟，是由于易于制造（半导体处理），控制（利用雷达/无线技术）以及商业低温系统中突破性的操作而引起的。 尽管自1980年代首次亮相以来，电子连贯时间的相干时间超过六个数量级，并且对竞争的上述优势，但非平衡准粒子（QPS）（第4页）和两级系统（TLS）（TLS）>>/div>>/div>>/div>>/div>>/div>>/div>>/div>>是由于易于制造（半导体处理），控制（利用雷达/无线技术）以及商业低温系统中突破性的操作而引起的。尽管自1980年代首次亮相以来，电子连贯时间的相干时间超过六个数量级，并且对竞争的上述优势，但非平衡准粒子（QPS）（第4页）和两级系统（TLS）（TLS）
条形码和 RFID 硬件生命周期跟踪 - AssetTrack
AssetTrack ® 通过手持式条形码和 RFID 读取器自动跟踪和审计数据中心硬件资产，与手动方法相比，将执行数据中心盘点的时间缩短了一个数量级。位于入口和出口的固定读取器可检测进出中心的资产，自动更新资产存储库并通知相关人员。技术人员可以使用手持式 RFID 扫描仪或智能手机快速安装、移动或查看机架资产信息。与所有 AssetTrack ® 数据收集一样，可以立即识别和解决异常情况，从而实现 100% 的数据库准确性。
InP 衬底上随机合金厚度 AlGaAsSb 雪崩光电二极管
我们展示了与 InP 衬底几乎晶格匹配的低噪声随机合金 (RA) Al 0.85 Ga 0.15 AsSb（以下简称 AlGaAsSb）雪崩光电二极管 (APD)。与数字合金 (DA) 相比，RA 由于易于生长而易于制造。910 nm 厚的 RA AlGaAsSb 在 450 C 左右的低温下生长，通过抑制吸附原子的表面迁移率来减轻相分离。通过 X 射线衍射、Nomarski 和原子力显微镜图像验证了 RA AlGaAsSb 材料的高质量。电容-电压测量发现背景掺杂浓度为 6-7 10 14 cm 3，表明 RA AlGaAsSb 材料中的杂质密度非常低。电流-电压测量是在室温下黑暗条件和 455 nm 激光照射下进行的。击穿发生在 58 V 时。增益为 10 时，暗电流密度为 70 l A/cm 2 。该值比之前报道的 DA AlAs 0.56 Sb 0.44 APD [Yi 等人，Nat. Photonics 13, 683 (2019)] 低三个数量级，比 DA AlGaAsSb [Lee 等人，Appl. Phys. Lett. 118, 081106 (2021)] 低一个数量级，与 RA AlInAsSb APD [Kodati 等人，Appl. Phys. Lett. 118, 091101 (2021)] 相当。此外，测得的过量噪声显示 k（碰撞电离系数比）较低，为 0.01。这些噪声特性使 RA AlGaAsSb 倍增器适合商业应用，例如光通信和 LiDAR 系统。
生物医学计算机 NExpR - 赵凯
医学图像通常需要重新缩放到各种空间分辨率，以确保在不同层面上的解释。传统的基于深度学习的图像超分辨率 (SR) 增强了固定尺度的分辨率。隐式神经表征 (INR) 是一种实现任意尺度图像 SR 的有前途的方法。然而，现有的基于 INR 的方法需要重复执行神经网络 (NN)，这既慢又低效。在本文中，我们提出了用于快速任意尺度医学图像 SR 的神经显式表征 (NExpR)。我们的算法用显式解析函数表示图像，其输入是低分辨率图像，输出是解析函数的参数化。通过单个 NN 推理获得解析表示后，可以通过在所需坐标处评估显式函数来得出任意尺度的 SR 图像。由于解析显式表示，NExpR 比基于 INR 的方法快得多。除了速度之外，我们的方法还实现了与其他强大竞争对手相当或更好的图像质量。在磁共振成像 (MRI) 数据集（包括 ProstateX、fastMRI 和我们内部的临床前列腺数据集）以及计算机断层扫描 (CT) 数据集（特别是 Medical Segmentation Decathlon (MSD) 肝脏数据集）上进行的大量实验证明了我们方法的优越性。我们的方法将重新缩放时间从 1 毫秒的数量级缩短到 0.01 毫秒的数量级，实现了超过 100 倍的加速，同时不损失图像质量。代码可在 https://github.com/Calvin-Pang/NExpR 上找到。
瑟堡军港措施......
这是一个计量极限，低于该极限则无法确认放射性发射源的存在。因此，如果测量值低于判定阈值，则认为样品中不存在放射性元素。这是一个测量性能指标，我们实验室的平均数量级如下： - 空气（过滤器上的气溶胶）：0.001 mBq/m 3； - 雨水：0.05 Bq/m2； - 河水：0.3 mBq/l； - 海水：0.3 mBq/l； - 对于沉积物：0.2 Bq/kg (干的)； - 对动物群、植物群：0.05 Bq/kg（鲜）； - 牛奶：30 mBq/l。
螺旋桨认证规范 CS-P - EASA
(3) 必须证明危险螺旋桨效应不会以超过“极小概率”的概率发生。单个故障的估计概率可能不够精确，无法评估危险螺旋桨效应的总发生率。对于螺旋桨认证，如果可以预测由单个故障引起的危险螺旋桨效应的概率不超过每螺旋桨飞行小时 1x10 -8，则可以认为本段的目的已经实现。还应承认，在处理这种低数量级的概率时，不可能有绝对的证据，必须依靠工程判断和以前的经验，并结合合理的设计和测试理念。
民用航空寿命预测的数字孪生 - SNC-Lavalin
与所述低保真方法提供的机会相比，高保真几何方法可能带来的部件疲劳寿命增加很小，而且投资成本要高得多。使用典型的航空航天制造公差范围进行的简单评估表明，部件寿命增量为±5％。这比低保真方法低两个数量级，但投资和所需数据量却大幅增加。这是因为固有材料疲劳性能取决于分子水平的部件几何形状。如果这是可能的，那么对任何飞机部件进行这种详细程度的扫描都会产生大量的数据；飞机结构由多少个部件组成，有多少个自由度？
AIAA 航空设计工程师指南
AIAA 航空航天设计工程师指南的编制旨在协助航空航天设计工程师完成设计初始和开发阶段。本指南旨在作为通用的现场手册，供设计工程师用于对早期的初步和概念航空航天设计进行粗略/粗略的数量级估计和计算。本指南并非旨在成为一本用于制作高度详细生产设计的综合手册，尽管其中一些设计数据可能适合设计师的目标。其他专业手册和详细的公司手册/手册和规范通常可供设计师使用，以支持全面的细节和生产设计工作。
螺旋桨 CS-P 认证规范 - EASA
(3) 必须证明危险螺旋桨效应不会以超过“极小概率”的概率发生。单个故障的估计概率可能不够精确，无法评估危险螺旋桨效应的总发生率。对于螺旋桨认证，如果可以预测由单个故障引起的危险螺旋桨效应的概率不超过每螺旋桨飞行小时 1x10 -8，则可以认为本段的目的已经实现。还应承认，在处理这种低数量级的概率时，不可能有绝对的证据，必须依靠工程判断和以前的经验，并结合合理的设计和测试理念。
材料-结构-性能一体化激光金属增材制造
背景：金属零部件是航空航天、汽车制造、能源生产等现代工业的基础，对高性能金属零部件的严格要求阻碍了材料选择和制造的优化。基于激光的增材制造（AM）是技术创新和产业可持续发展的关键战略技术。随着应用的增加，科技挑战也随之增加。由于激光AM具有逐域（如逐点、逐线、逐层）局部成形的特点，打印工艺和性能控制的要求涵盖了从微观结构（纳米到微米级）到零部件宏观尺度的结构和性能的六个数量级以上