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物理与天文学系
ETOF是针对相对论重离子对撞机（RHIC）的Star实验的正向盘式（TOF）检测器升级。ETOF程序是明星与压缩的Bary Onic Matter（CBM）实验之间的合作。eTOF-theel由108 CBM TOF-MULTIPE-MULTIPLIPE抗性电缆室（MRPC）原型组成。CBM是其MRPC原型及其自由运行的数据记录系统（DAQ）的第一个大规模测试。对于恒星，ETOF扩展了战前对粒子识别（PID）的飞行时间系统的接受。这些扩展的PID功能对于分析Star的Beam Ergy Scan II运动非常重要，尤其是在固定星计划中。MRPC原型在两年以上的运行时间内没有明显的老化。平均系统时间分辨率为70、7，PS，单个MRPC时间分辨率之间的散射<4、3，PS rms。ETOF的轨道匹配效率几乎为70％。使用KAON识别和φMeson的重建的示例来证明ETOF的PID能力。表明，ETOF达到了KAON识别纯度近85％。在固定星模式的最高碰撞能量（√snn = 7，7，GEV）中，ETOF的包含将重建φMeson的重建数量增加了301％。此能量的正向接受度从y -y cms> 0，8到y -y cms> 0，3。
文学系统评论
campania大学“路易吉·范维特利”的高级医学和外科科学系，意大利小睡B医学统计部，坎帕尼亚大学，“路易吉·范维特利大学”，Caserta 81100，意大利c c caserta c c Caserta c Casticolication of Intical of Promeration，Altinbas tolication of Promeration of taimacy of Promeration，Altinbas docip of Promeration，Altinbas torkey Doctial c。阿米恩斯大学医学中心，法国阿米斯，EMP3CV实验室，EA7517，朱尔斯·凡尔纳·皮卡迪大学，法国爱伊恩斯，法国法国肾脏科学系，透析和内科，华沙华沙，华沙，华沙，波兰G肾病学和高血压系，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，老年医学，Erasmus MC，大学医学中心鹿特丹，荷兰I临床流行病学，CESP，INSERM，UMR 1018，PARIS SACLAY UNIVERYS，VILLEJUIF，VILLES JUIF，VILLES J.意大利贝加莫市的尼格里（Negri Campania'Luigi vanvitelli'，Campania坎帕尼亚地区药物和药ePidemiology，Naples，Italy，意大利Q Unicamillus，国际医科大学，罗马，意大利
西部大学理学院物理与天文学系很高兴宣布寻找全职教师职位
西方大学认识到，我们对公平、多样性和包容性的承诺是大学作为研究密集型高等教育机构的使命的核心。作为社区领导者，我们明白，我们对公平、多样性、包容性和非殖民化的承诺是相互支持的，并有助于我们追求卓越的研究。大学寻求与我们一样致力于公平和包容的合格候选人，他们将为思想和观点的多样化做出贡献，并特别欢迎来自原住民、梅蒂人和因纽特人、种族社区成员（“可见少数群体”）、残疾人、妇女和自认为是 2SLGBTQ+ 的人的申请。候选人还应通过申请材料证明其致力于公平、多样性、包容性以及促进尊重和同事学习和工作环境。
加州大学物理与天文学系 - ...
PHYS 02HB 荣誉普通物理学 4 讲座，3 小时；讨论，1 小时。先决条件：PHYS 002A 或 PHYS 02HA；MATH 007B 或 MATH 009B 或 MATH 09HB，成绩为 B- 或更高；同时注册 PHYS 02HLB 或 PHYS 02HLB 成绩为 B- 或更高。与 PHYS 002B 对应的荣誉课程。涵盖力学、热力学和电磁学主题。包括流体力学；温度和热量；热力学定律；气体动力学理论；电场和电位；电流和直流电路；电容和电感；磁性；法拉第定律。适用于生物科学学生。不提供合格 (S) 或无学分 (NC) 评分。如果 PHYS 002B 已获得学分，则 PHYS 02HB 不会获得学分；或者 PHYS 040B 或 PHYS 040HB 和 PHYS 040C 或 PHYS 040HC；或者 PHYS 041B。
德克萨斯理工大学物理与天文学系实验粒子物理学捐赠主席
得克萨斯理工大学物理与天文学系（TTU）邀请J. Fred Bucy和Odetta Greer Bucy Bucy Bucy endowed授予实验性粒子物理学主席的提名或申请，并在2024年9月1日的拟议开始日期。我们希望成功的候选人能够在非责任实验粒子物理学中建立，开发和领导一项国际认可和有远见的研究计划，该计划解决了中微子物理学，暗物质，暗能量或类似定义的领域中最紧迫的问题。TTU可获得大量资源，以加强和支持研究工作。这些包括慷慨的启动资金和与现有的高能物理小组的合作，该小组在强子撞机物理学（CMS）和检测器R＆D中具有悠久的历史。高级粒子探测器实验室为未来的几种应用开发了创新的探测器技术，并通过为高颗粒性终端cap热量表构建大量硅传感器模块来为HL-LHC CMS II阶段II升级做出贡献。高性能计算中心提供了可用的大量资源和专业知识来支持粒子物理学的数据分析。候选人必须获得博士学位。在物理学或密切相关的领域，建立了重要的外部资金来支持其研究的出色记录，并在本科和研究生水平上都表现出了出色的教学。候选人有望继续获得壁外资金，以支持其研究，而检测器研发是重要的组成部分。也期望为系，学院和大学提供服务。ttu被指定为卡内基研究1机构，也被公认为是西班牙裔服务机构（HSI）。ttu位于西德克萨斯州高平原城市拉伯克（人口超过250,000），拥有出色的医疗设施，低生活成本以及半干旱，阳光明媚和温和的气候。Lubbock在达拉斯，奥斯丁，圣达菲和其他主要大都市的行驶范围内。每个申请人应提交至少三个参考文献的VITA，出版物清单，研究兴趣和计划表，教学理念和联系信息。应用程序应在线提交，请在http://jobs.texastech.edu上使用申请ID 34577BR在线提交。询问应针对搜索委员会主席Nural Akchurin（nural.akchurin@ttu.edu）。申请的审查将从2023年11月1日开始，并将继续直至填补该职位。所有合格的申请人都将在不考虑种族，颜色，宗教，性别，性取向，性别认同，性别表达，国籍，年龄，残疾，残疾，遗传信息或身份作为受保护的老兵的情况下都会考虑就业。
Botao Du，Ramya Suresh，Purdue University（www.ma-quantumlab.com）物理与天文学系Ruichao Suresh
•使用超导电路探测（真实）量子材料•手性量子光学•QIP（量子信息处理）的强大量子资源
“我将观察他们的进步”：文学系统中的观察者效应和信息论
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![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]。