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使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
![arxiv：2311.14503v3 [cond-mat.mes-hall] 2024年12月19日](/simg/5\550d4172025cca33bbc82b537dfa60c342d626ac.webp)
arxiv：2311.14503v3 [cond-mat.mes-hall] 2024年12月19日
背部动作是指在系统上恢复行动以根据外部刺激来量身定制其性质的响应。这种效果是许多电子设备（例如放大器，振荡器和传感器）的核心。在这里，我们证明可以利用反作用来实现超导电路中的非转录运输。在我们的设备中，无耗散电流向一个方向流动，而耗散运输则朝相反的方向出现。超电流二极管依靠磁元素或涡流来介导电荷传输或外部磁场以打破时间反转对称性。反作用仅将传统的倒数超导链连接转动，而当前偏置方向之间没有不对称的弱环节变成整流器，其中临界电流振幅取决于偏置符号。超流动的自我交流源于金属和半导体系统中临界电流的栅极可调性，该系统促进了具有可选极性的几乎理想的无磁场整流。
一种高度兼容 CMOS 的氧化铪基铁电二极管
为了解决“存储墙”问题，人们迫切需要具有高速度和高密度的存储设备。在这里，我们展示了一种高度可扩展的三维可堆叠铁电二极管，其整流极性由 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜的极化反转调制。通过利用原子分辨率球差校正 STEM 可视化铪/锆晶格序和氧晶格序，我们揭示了 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜的自发极化与氧原子位移之间的相关性，从而明确地识别出 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 薄膜中的非中心对称 Pca2 1 正交相。我们进一步在 8 层 3D 阵列中实现了这种铁电二极管。演示了高达 20 ns 的运行速度和超过 10 9 的耐用性。超过 100 的内置非线性保证了其自选择特性，从而无需使用外部选择器来抑制大阵列中的漏电流。这项工作为未来存储器层次结构的演进开辟了新的机会。
基于Nio/Si异质结的自动宽带光电探测器，并结合石墨烯透明导电层
摘要：在这项研究中，通过在SI底物上的纳米结构NIO的直接自旋涂层制造了基于石墨烯/Nio/N-Si的自动宽带光电探测器。Nio/Si异质结构的Curren T – V Oltage测量表现出在光照明下具有增强的pho-drumerent的整流特性。在300 nm至800 nm的范围内测量了光反检测能力，并且由于NIO的宽带隙，观察到紫外线区域的较高光响应。顶部的石墨烯透明导电电极的存在进一步增强了整个测得的波长区域的响应性，从350至800 nm。，在插入石墨烯顶层时，发现NiO/Si检测器在350 nm处的光响应从0.0187增加到0.163 a/w。在零偏置处的高摄影电流比（≃104）表明该设备在节能高性能宽带光电检查器中具有有利的应用。
差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性
微流体学优化实验程序，但通常需要外部泵才能精确，稳定和低流速。这些程序通常需要进行长时间实验的延长，连续操作。我们引入了双含量连续泵送机理（DSCPM），这是具有输入多路复用能力的微流体应用的低成本，精确且连续的泵。具有3D打印的外壳和标准组件，DSCPM易于制造和访问。DSCPM以每分钟的流量为单分钟，使用流体桥的整流，将注射泵的精度与连续输注相结合。我们验证了微流体“细胞陷阱”中的层流流，而不会破坏微生物的生长。comsol模拟确认了安全的剪切应力水平。我们还开发并测试了流体多路复用器，以获得更大的模块化和自动化。解决当前的泵限制，例如不连续性和高成本，DSCPM可以增强实验能力并提高效率和精度，同时增加许多领域的硬件自动化的可访问性。
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
TR 104 222 - V1.2.1 - 保护人工智能
AE 对抗性示例 AI 人工智能 API 应用程序接口 BDP 边界差分隐私 BIM 基本迭代方法 CIFAR 加拿大高级研究院 CNN 卷积神经网络 CW Carlini 和 Wagner（攻击） DNN 深度神经网络 DP-SGD 差分隐私随机梯度下降 FGSM 快速梯度符号法 GNN 图形神经网络 IP 知识产权 JPEG 联合图像专家组 JSMA 基于雅可比矩阵的显著性图 KNHT 键控非参数假设检验 L-BFGS 有限内存 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（算法） MNIST 改良的国家标准与技术研究所 MNTD 元神经木马检测 PATE 教师集合的私有聚合 PCA 主成分分析 PGD 项目梯度下降 PRADA 防止 DNN 模型窃取攻击 ReLU 整流线性单元 RNN 循环神经网络 RONI 拒绝负面影响 SAI 保护人工智能 SAT 可满足性 SGD 随机梯度下降 SMT 可满足性 模理论 STRIP STRong 有意扰动 TRIM 基于修剪的算法 ULP 通用试金石
使用注入锁定自旋电子二极管进行计算
图 2. (a) 对于 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 = 70.7 μA 和 𝑓 𝑎𝑐 = 800 MHz，整流直流电压与施加到自旋转矩二极管的直流电流的关系图，蓝色圆圈是微磁模拟的结果，红线是抛物线拟合。 (b) 对于 (a) 中的相同 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 和 𝑓 𝑎𝑐，固有相移 (空心方块) 和沿 x 轴的磁化幅度 (实心菱形) 与直流电流的关系。 (c) 固有相移与微波频率和直流电流的关系相位图，其中 𝐼 𝑎𝑐,𝑀𝐴𝑋 = 70.7 μA 。垂直线表示自振荡电流阈值 |𝐼 𝑡ℎ | = 0.056 mA 。水平线表示图 (a) 和 (b) 中使用的微波频率值。(d) 图 (c) 中用圆圈表示的工作点的施加电流 (左侧 y 轴) 和磁化强度 < 𝑚 𝑋 > 的空间平均 x 分量 (右侧 y 轴) 的时间轨迹。图中还标出了两个时间轨迹之间的时间偏移 Δ 𝑡。
应用科学 - IRIS Re.Public@polimi.it
摘要：本文介绍了一种采用突跳屈曲 (STB) 机制进行频率上转换 (FuC) 的压电能量收集器。该收集器由两个主要部件组成：双稳态机械结构和一个压电悬臂梁。该装置采用分析方法和数值模拟设计。制造了一个概念验证原型并在低频机械激励下进行了测试。实验结果表明，如果从第二个稳定配置回到未变形配置，如果诱发 STB，则可以获得 FuC，并且梁的响应会呈现很宽范围内的频率分量，即使悬臂梁的共振频率没有被激发。因此，结果与预期行为一致：如果强制处于第二个稳定配置的设备受到幅度超过阈值的低频激励，则会触发 STB，随后的 FuC 会导致梁振动频率范围扩大，从而显著提高功率输出效率。通过使用最佳电阻负载作为 STB，从双稳态机制的一个稳定配置触发另一个稳定配置，可获得 4 mW 的最大功率；如果采用带储能电容器的整流电路，可获得 4.5 µJ 的最大能量。
研究材料
它的内部结构与其他二极管不同，因为它仅由N型半导体材料组成，而大多数二极管都由P和N掺杂区域组成。因此，它在两个方向上进行进行，并且不能像其他二极管一样整流交替的电流，这就是为什么某些来源不使用二极管术语，而是更喜欢TED的原因。在Gunn二极管中，存在三个区域：每个端子上有两个区域，其中两个区域在它们之间，它们之间有一层薄的n掺杂材料。当将电压施加到设备上时，电梯度将在整个薄层中最大。如果电压增加，则层的电流将首先增加。最终，在较高的场值下，中间层的导电性能发生了变化，增加了电阻率并导致电流下降。这意味着Gunn二极管在其电流 - 电压特性曲线中具有负差分电阻的区域，其中施加电压的增加会导致电流减小。此属性允许其放大，充当射频放大器，或者在偏向DC电压时变得不稳定和振荡。