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通过固态去湿法生长的硅纳米晶体高灵敏度 MIS 结构
图 3：(a) 和 (b) 通过对 1 nm 和 2 nm 厚的 a-Si 进行去湿处理获得的 Si NC 的 SEM 图像，显示 NC 的尺寸均匀；(c) 从 1 nm 厚的 a-Si 获得的单个 NC 的 TEM 横截面图像。插图中给出了图像的 FFT 和 NC 的缩放。
CMOS 射频能量收集器 (RFEH) 带有全片上可调升压器，可提高宽带灵敏度
摘要：射频能量收集 (RFEH) 是目前广受欢迎的一种可再生能源收集形式，因为许多无线电子设备可以通过 RFEH 协调其通信，尤其是在 CMOS 技术中。对于 RFEH，检测低功率环境 RF 信号的灵敏度是重中之重。通常采用 RFEH 输入端的升压机制来增强其灵敏度。然而，保持其灵敏度的带宽非常差。这项工作在 3 级交叉耦合差分驱动整流器 (CCDD) 中完全在片上实现了可调升压 (TVB) 机制。TVB 采用交错变压器架构设计，其中初级绕组实现到整流器，而次级绕组连接到 MOSFET 开关，用于调节网络的电感。 TVB 使整流器的灵敏度保持在 1V 直流输出电压下，在 3 至 6 GHz 的 5G 新无线电频率 (5GNR) 频段的宽带宽内最小偏差为 − 2 dBm。在 − 23 dBm 输入功率下，直流输出电压为 1 V，峰值 PCE 在 3 GHz 下为 83%。借助 TVB，可以在 1 V 灵敏度点处保持 50% 以上的 PCE。提出的 CCDD-TVB 机制使 CMOS RFEH 能够以最佳灵敏度、直流输出电压和效率运行于宽带应用。
一种高灵敏度、长寿命磷光 RIE 添加剂，用于探测聚合物中的自由体积相关现象
固态发光有机化合物已在各种各样的研究领域找到了无数应用，从LED系统1到刺激响应开关2和化学传感器3。这是因为它们与基于重金属离子的发射器和量子点相比成本低、易于扩大规模且毒性较低或无毒性。在聚合物材料的某些应用中，观察纳米级变化的可能性可能有助于理解特性和纳米组织的细微变化，这些变化可能对材料的本体特性产生巨大影响。4 在这种情况下，将发光有机化合物和聚合物结合起来可以成为一种很好的方法，使材料能够在可能在失效前改变其物理特性的条件下自主监测其长期稳定性。
一种高灵敏度、长寿命磷光 RIE 添加剂，用于探测聚合物中的自由体积相关现象
固态发光有机化合物已在各种各样的研究领域找到了无数应用，从LED系统1到刺激响应开关2和化学传感器3。这是因为它们与基于重金属离子的发射器和量子点相比成本低、易于扩大规模且毒性较低或无毒性。在聚合物材料的某些应用中，观察纳米级变化的可能性可能有助于理解特性和纳米组织的细微变化，这些变化可能对材料的本体特性产生巨大影响。4 在这种情况下，将发光有机化合物和聚合物结合起来可以成为一种很好的方法，使材料能够在可能在失效前改变其物理特性的条件下自主监测其长期稳定性。
DNA高灵敏度测定快速指南LabChip®GX...
1使用梯子作为TE缓冲液样品确定与DNA片段有关的所有规格。使用Covaris剪切对照基因组DNA（人类雄性）在TE缓冲液中确定与DNA涂片有关的所有规格。剪切时间为30或240。2分辨率定义为两个峰的一半高度或更好的分离。实际分离性能取决于样本和应用。峰值小于一半高度的峰仍然可以通过系统软件准确地识别。
使用下一代测序技术检测肺癌伴随诊断基因变异的高灵敏度系统的分析性能
。CC-BY 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以在（未经同行评审认证）预印本中显示预印本 此版本的版权持有者于 2022 年 11 月 16 日发布。 ；https://doi.org/10.1101/2021.10.13.21264976 doi：medRxiv 预印本
这是以下文章的同行评审版本：Zhang, Y, Chen, J, Zhang, Q, Lu, Y, Huang, H, He, Y. 超灵敏自供电 UV PDs vi
这是以下文章的同行评审版本：Zhang, Y, Chen, J, Zhang, Q, Lu, Y, Huang, H, He, Y. Ultrasensitive self-powered UV PDs via depolarization and heterojunction fields combinedly enhanced carriers separation. J Am Ceram Soc. 2021; 105: 392–401，最终版本已发布于 https://doi.org/10.1111/jace.18074。本文可用于非商业用途，并遵守 Wiley 自存档版本使用条款和条件。未经 Wiley 明确许可或适用法律规定的法定权利，不得对本文进行增强、扩充或以其他方式将其转化为衍生作品。不得删除、遮盖或修改版权声明。该文章必须链接到威利在线图书馆 (Wiley Online Library) 上的威利 (Wiley) 记录版本，并且禁止第三方从威利在线图书馆 (Wiley Online Library) 以外的平台、服务和网站嵌入、构建或以其他方式提供该文章或其页面。
你现在能听见我说话吗？人类与机器感知的灵敏对比
处理感官输入的机器学习系统的兴起带来了人机感知对比的增加。但这种对比面临挑战：虽然机器对某些刺激的感知通常可以通过直接和明确的措施来探测，但人类的大部分感知知识是潜在的、不完整的或无法明确报告的。在这里，我们探讨了这种不对称如何导致这种对比错误估计人机感知的重叠。作为一个案例研究，我们考虑了人类对对抗性语音的感知——合成音频命令被自动语音识别系统识别为有效消息，但据报道人类听众听上去是毫无意义的噪音。在五项实验中，我们改编了人类心理物理学文献中的任务设计，以表明即使受试者无法自由地转录此类语音命令（这是人类理解的先前基准），他们有时也可以表现出其他形式的理解，包括区分对抗性语音和非常匹配的非语音（实验 1 和 2），完成对抗性语音中开头的常用短语（实验 3 和 4），以及解决对抗性语音中提出的简单数学问题（实验 5）——即使对于之前被描述为人类听众无法理解的刺激也是如此。我们建议在比较人类和机器感知时采用此类“敏感测试”，并讨论了此类方法对评估系统重叠的更广泛影响。