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人工智能智能算法能够自动表征所应用频率的正负介电泳范围
摘要：本研究描述了一种现象学方法，用于自动确定正负介电泳 (DEP) 的频率范围——一种可用于大规模并行微纳米组装的电动力。实验装置由带有金微电极阵列的微加工芯片组成，该芯片连接到一个函数发生器，该函数发生器能够数字控制 1 V（峰峰值）的交流信号和 10 kHz 至 1 MHz 范围内的各种频率。乳胶微珠（直径 3 µ m）的悬浮液在 DEP 力的影响下被吸引或排斥在微电极上，这是施加频率的函数。珠子运动的视频通过连接到显微镜的数码相机捕捉。OpenCV 软件包用于对图像进行数字分析并识别珠子。通过人工智能 (AI) 算法比较已识别珠子的连续帧位置，该算法确定微珠的云行为，并通过算法确定珠子是否受到电极的吸引或排斥。根据确定的珠子行为，算法将增加或减少应用的频率并执行由计算机控制的函数发生器的数字命令。因此，研究平台的运行完全自动化。AI 引导平台已确定正 DEP (pDEP) 在 500 kHz 频率以下活跃，负 DEP (nDEP) 在 1 MHz 频率以上有证据，交叉频率在 500 kHz 和 1 MHz 之间。这些结果与之前发表的通过实验确定的乳胶微珠的频率相关 DEP 行为一致。本研究描述的由实时 AI 引导反馈回路辅助的现象学方法将有助于主动操纵系统以实现期望的现象学结果，例如在电极处收集粒子，即使由于相互作用力的复杂性和多样性，无法进行基于模型的预测。
正负界面陷阱电荷对M-FinFET性能的影响及其RF/线性分析
跨导测量栅极对漏极电流的控制能力，它与晶体管的增益有关。研究发现，G m 性能随栅极电压而变化，在低栅极偏压下观察到 G m 的峰值，因为存在图 5a 所示的陷阱（正陷阱和负陷阱），而由于迁移率下降，G m 在高栅极电压下下降。G d 随栅极电压的变化
记录在案的不公正负担：刑事司法系统中对美国黑人的不同待遇
正如本简报所示，这些种族差异并非偶然，而是根植于压迫和歧视决策的历史，这些压迫和歧视决策故意针对黑人，并帮助创造了一种错误的犯罪形象，将黑人与犯罪行为欺骗性地联系起来。（请参阅下文“黑人历来是故意歧视性刑法的目标”。）研究表明，从警察和检察官到法官和陪审团，整个刑事司法系统中的个体行为者都存在种族偏见，这加剧了种族差异，导致黑人被拦截、搜查、逮捕和审前拘留的次数不成比例，与处境类似的白人相比，黑人的辩诉交易和量刑结果也更为严厉。 （见第 7 页“刑事司法系统参与者的偏见可能导致黑人不成比例地卷入刑事司法系统”。）所有这些的背后都是深刻而系统的不平等，这种不平等导致大量美国黑人生活在过度警务、贫穷的社区，周围都是经济和教育劣势——已知的犯罪行为驱动因素——导致了顽固的