近年来,电阻式存储器已成为电子领域的一项关键进步,在能源效率、可扩展性和非易失性方面具有众多优势 [1]。这些存储器以其独特的电阻开关行为为特征,非常适合各种应用,从高密度数据存储到神经形态计算 [2]。它们与先进的半导体工艺的兼容性进一步增强了它们的潜力,使其能够无缝集成到现代电子电路中 [3]。电阻式存储器的一个特别有前途的途径在于将其集成在半导体制造的后端 (BEOL) 阶段 [4]。BEOL 集成涉及晶体管制造后发生的工艺,主要侧重于创建电气连接这些晶体管的互连。在此阶段集成电阻式存储器可实现紧凑、高效和高性能的架构,这对于数据存储和处理共置的内存计算应用至关重要 [5]。本文研究了使用化学机械抛光 (CMP) 工艺将基于 TiO x 的电阻式存储器集成到无源交叉阵列结构中的三种方法,重点是确定最佳集成技术。
大多数读者可能对使用光纤传输光信号有一定了解。下面对需要复习该主题的读者进行简要说明,并阐明多模和单模光纤之间的区别及其各自的应用。光信号沿任何光纤的传输都取决于全内反射的光学特性。光线 1 在穿过第二种介质时发生折射,入射光线与法线 i 的夹角与折射光线与法线 r 的夹角之间的关系由斯涅尔定律给出:sin i n 2
图 2 显示了超透镜在中红外照明下的操作性能。如上所述,法线入射的 TE 和 TM 光束将偏转约 15° 到表面法线两侧的各自焦平面。APL 开发了一个简单的程序来表征超透镜在两个窄中红外光谱区域(4.26 和 4.67 µm)内的偏振选择性,这使得使用单个中红外探测器就可以收集与四种输入偏振/样品方向排列组合相关的图像。首先,在入射光束中使用线性偏振器,样品的方向如图 2 所示,用一系列 TE 和 TM 输入照射超透镜。TM 光被偏转至探测器,而 TE 响应则远离 TM 焦平面。收集完这两幅图像后,样品绕光源法线旋转 180°,TE 和 TM 焦平面也随之旋转。然后用 TE 和 TM 序列的偏振中红外光照射样品,在探测器平面上生成最后两幅图像。
深度神经网络 (DNN) 特征与皮质反应之间的一致性目前为更高级的视觉区域提供了最准确的定量解释 [1、2、3、4]。与此同时,这些模型特征也被批评为无法解释的解释,将一个黑匣子(人脑)换成了另一个黑匣子(神经网络)。在本文中,我们从头开始训练网络,让其直接从大量自然场景数据集中预测大脑对图像的反应 [5]。然后,我们采用“网络解剖” [6],这种方法通过识别和定位图像中已训练网络各个单元的最显著特征来增强神经网络的可解释性,并已用于研究人脑的类别选择性 [7]。我们采用这种方法创建了一个假设中性模型,然后使用该模型探索类别选择性之外的特定视觉区域的调节特性,我们称之为“大脑解剖”。我们使用大脑解剖来检查一系列生态上重要的中间特性,包括深度、表面法线、曲率和物体关系,并发现顶叶、侧部和腹侧视觉流子区域之间存在一致的特征选择性差异。例如,在三个场景选择网络中,我们发现 RSC 更喜欢远深度和平面水平表面法线,而 OPA 和 PPA 更喜欢近深度和中深度以及垂直表面法线,这表明在 RSC 和 OPA/PPA 中用于场景表示的空间坐标系发生了变化。这些发现有助于更深入、更细致地了解人类视觉皮层在观看自然场景时的功能特征。项目网站:https://brain-dissection.github.io/ 。
图 3.8. 计算漫反射角的说明。a) 粒子的漫反射将具有相对于表面法线的朗伯分布。b) 通过将表面法线假设为从笛卡尔 z 轴旋转的 Z 轴和在 XY 和 xy 车道交叉线上重叠的旋转 X 轴,只需要两个欧拉角。c) 利用欧拉角,将漫反射计算回主坐标系。d) 最终的粒子反射是镜面反射和漫反射的总和。................................................ 70
图 1:t = 0 时初始模拟配置的正面和顶视图(Pb 原子为灰色;Cu 原子为黄色)。该图为 R 0 = 42 nm 液滴,其中两个 Cu 粒子与 Cu (001) 表面接触,扩散方向沿 x 轴,自由表面法线沿 z 轴,液滴和粒子的圆柱轴均沿 y 轴对齐。模拟单元的周期性重复长度设置为 L x = 300 nm 和 L y = 5 nm。
图 2:(a) 在 SIXS 光束线 (SOLEIL) 进行实时研究的实验装置,(b) 入射角为 α i 的掠入射散射几何。指示了反射的 x 射线束。显示了布拉格角 2 θ 处主 Pd(111) 布拉格反射的指向几何。由于掠入射几何,动量转移 q = kf − ki 与表面法线 n 成角度 θ − α i 。ki 和 kf 分别是入射和散射 x 射线束的波矢。通过扫描探测器角度 δ 和 γ 获得 XRD 图。在沉积过程中,2D 探测器监测白色矩形指示的区域。
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问题 10 的解决方案 11. 磁共振成像 (MRI) 是一种生成身体内部图片的医疗技术。患者被置于强磁场内。一个安全问题是,如果设备故障导致磁场突然关闭,体液中的带正电和带负电的粒子会发生什么。感应电动势会导致这些粒子流动,在体内产生电流。假设磁通通过的身体最大表面面积为 0.032 m 2 ,法线与 1.5 T 磁场平行。如果要将平均感应电动势的幅度保持在 0.010 V 以下,请确定允许磁场消失的最小时间段。
一元函数微积分:线性和二次近似、误差估计、泰勒定理、无穷级数、收敛测试、绝对和条件收敛、泰勒和麦克劳林级数。多元函数微积分:偏导数、链式法则、隐式微分、梯度、方向导数、全微分、切平面和法线、最大值、最小值和鞍点、约束最大值和最小值、曲线绘制、积分的几何应用、双重积分、面积和体积的应用、变量变换。常微分方程:一阶及高阶微分方程、线性微分方程。具有高阶常数系数、柯西微分方程、参数变异法、联立微分方程。图论:简介、术语、表示、同构、连通性、Wars Hall 算法、欧拉和汉密尔顿路径以及最短路径树。参考文献: