gao,Y.,Meshkat,S.,Johnston,A.,Zheng,C.,Walters,G.,Feng,Q.,Wang,X.使用无金属钙钛矿的电声调制。ACS应用材料和界面,13(16),19042– 19047年。https://doi.org/10.1021/acsami.1C03406版权所有/许可©美国化学学会
David E. Jungbauer 是位于德克萨斯州圣安东尼奥的西南研究所的首席科学家。在该研究所工作的 28 年期间,他一直活跃于电声和数字模拟技术,用于分析天然气、化学品和炼油厂管道系统;复杂管道网络的振动和应力分析;以及噪声环境的测量和分析,包括噪声控制建议。Jungbauer 先生的兴趣还扩展到正排量和离心泵和压缩机领域。他在识别和解决与气蚀、叶轮和蜗壳设计、管道相互作用以及滑轨和支撑灵活性相关的故障机制方面发挥了重要作用。Jungbauer 先生获得了圣玛丽大学 (1963) 的理学学士学位。
航空天线:Demgy 组装:ACGB、ACMH、Atos Racks、Groupe PG、Nexeya、Serbian 电磁屏蔽:Atos Racks、Jacques Dubois、Serbian 武器校准:Starnav 传感器:Correge、Drone XTR、EFE、Heatself、Thermocoax、Visionic电声耳机:Factem 工业探测器:无人机XTR、FACTEM、Visionic 加热元件:Correction、HeatSelf、Thermocoax Epi:Cotral Lab、Welm PROTECOP:TFS 过滤器:Guérin Filters Fucked Gaine:Spiragaine 地理位置:Sysnav 关节:Gauthier Connectique、Jacques Dubois、参见材料和防御设备:Protecop、Mobile国防设备:DS2i Cord、XTR 气动和液压无人机:CNC Lebrun、MECA HP 水箱:ACGB 弹簧:Masselin 防护罩弹簧:ACMH、Atos 机架管道:SAB Industries Stellar Aim:Starnav
助听器设计和选择的技术进步以及听力学专业的成熟在过去 20 年中显著改善了助听器的适配。近年来,客观的真耳电声测量已取代功能增益和其他行为测量,成为验证助听器性能的首选方法。计算机的广泛使用使助听器的适配过程更加准确和高效。有软件可帮助计算规定的真耳和耦合器增益和输出。还有其他软件可用于建议如何调整助听器上的各种设置,以确保在各种声学环境中都能听到声音。该指南旨在为听力学家提供建议,作为综合听力康复计划的一部分,为成年人适配助听器。有关为婴儿和儿童配戴助听器的指南,读者可参阅《听力障碍儿童扩音会议儿科工作组》(1996 年)。1 这些指南分为助听器配戴的六个主要阶段
真空涨落转化为真实粒子最早是由 L. Parker 在考虑膨胀宇宙时预测的,随后 S. Hawking 在黑洞辐射研究中也做出了预测。由于他们的实验观察具有挑战性,模拟系统在验证这一概念方面引起了关注。在这里,我们提出了一个实验装置,它由两个相邻的压电半导体层组成,其中一个带有动态量子点 (DQD),另一个是 p 掺杂的,顶部有一个附加栅极,这引入了空间相关的层电导率。后一层上表面声波 (SAW) 的传播由具有有效度量的波动方程控制。在 DQD 的框架中,这个空间和时间相关的度量拥有 SAW 的声波视界,并且在某种程度上类似于二维非旋转和不带电黑洞的声波视界。DQD 自旋的非热稳态表示以压电声子的形式产生粒子。
助听器设计和选择的技术进步以及听力学专业的成熟,在过去 20 年中显著改善了助听器的安装。近年来,客观的真耳电声测量已取代功能增益和其他行为测量,成为验证助听器性能的首选方法。计算机的广泛使用使助听器的安装过程更加准确和高效。有软件可以帮助计算规定的真耳和耦合器增益和输出。还有其他软件可以建议如何调整助听器上的各种设置,以确保在各种声学环境中都能听到声音。这些指南旨在为听力学家提供建议,作为综合听力康复计划的一部分,为成人安装助听器。有关适合为婴儿和儿童安装助听器的指南,读者可以参考《听力障碍儿童扩音会议儿科工作组》(1996 年)。1 这些指南分为助听器安装的六个主要阶段
计算界正在目睹众所周知的寒武纪爆炸,该应用是由人工智能,大数据和网络安全等应用所推动的新兴范式的爆炸。将数字数据存储在脱氧核糖核酸(DNA)链中的技术进步,操纵量子位(Qubits),使用光子执行逻辑操作,并在内存系统中执行计算,在DNA计算的新兴范式中,量子计算,量子计算,光学计算,光学计算计算,并在内存系统中进行计算。在正交的方向上,使用先进的电声,无线和微流体技术对互连设计的研究已显示出对传统vonnoumann计算机的建筑限制的有希望的解决方案。在本文中,专家们对互连在新兴计算范式中的作用发表了评论,并讨论了基于chiplet的架构在此类技术的异质整合中的潜在用途。
滤波器是通信系统中的核心无源元件,随着 5G 技术、物联网、传感器和自动化的兴起,通信系统中的滤波器市场预计还会不断扩大。1 – 3 虽然表面声波 (SAW) 滤波器由于制造简单而在 2 GHz 以下占据主导地位,但它们在更高频率下的性能受到低表面声波速度、光刻复杂性和低品质因数的限制。1、4 与体声波 (BAW) 滤波器相比,窄叉指换能器 (IDT) 手指中的电迁移损伤和 SAW 的不均匀电流分布导致其功率处理能力较差。1 由于厚度延伸波的速度高于表面声波,因此 BAW 滤波器在 1.5 至 6 GHz 的较低 5G 频段占主导地位。高品质因数和高功率处理能力使 BAW 滤波器可以扩展到更高的频率,同时保持高 RF 性能。 1 由于这种电声滤波(因为声波的波长比相同频率的电磁波小得多)而带来的小型化优势,在毫米波范围(30 – 300 GHz)的较高频率下,其收益会逐渐减少。对于如此高的频率,使用基片集成波导 (SIW) 和腔体滤波器在光域中进行直接滤波占主导地位。5 – 9