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液相色谱-电感耦合等离子体质谱法定量分离未知有机金属配合物
摘要：人们普遍认为溶解有机物 (DOM) 可以控制环境中痕量金属的溶解度和反应性。然而，控制金属-DOM 络合的机制仍然不清楚，主要是因为在组成 DOM 的复杂有机化合物混合物中分离和定量金属-有机物种的分析难度很大。本文，我们描述了一种使用液相色谱在线电感耦合等离子体质谱 (LC-ICP-MS) 对有机-金属络合物进行定量分离和元素特异性检测的方法。该方法实施柱后补偿梯度以稳定整个 LC 溶剂梯度中的 ICP-MS 元素响应，从而克服了实现 LC-ICP-MS 定量准确度的主要障碍。通过外部校准和内部标准校正，该方法得到的有机-金属络合物浓度始终在其真实值的 6% 以内，无论络合物的洗脱时间如何。我们利用该方法评估了四种固定相（C18、苯基、酰胺和五氟酰基苯基丙基）对苏旺尼河富里酸和苏旺尼河天然有机质中环境相关痕量金属（Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Cd 和 Pb）回收率和分离率的影响。C18、酰胺和苯基相通常可获得最佳的金属回收率（除 Pb 外，所有金属的回收率均 > 75%），其中苯基相分离极性物质的程度大于 C18 或酰胺相。我们还对氧化和还原土壤中有机结合的 Fe、Cu 和 Ni 进行了分馏，揭示了土壤氧化还原环境中金属-DOM 形态的不同。通过对 DOM 结合金属进行定量分馏，我们的方法为加深对整个环境中金属-有机络合物的机理理解提供了一种手段。■ 引言
Ar/O2 和 Ar/Cl2 电感耦合等离子体中的 E–H 跃迁
电负性电感耦合等离子体 (ICP) 用于微电子工业中半导体制造的导体蚀刻。天线功率和偏置电压的脉冲化提供了额外的控制，以优化等离子体 - 表面相互作用。然而，由于在前一次余辉结束时电子密度较低，因此脉冲 ICP 在功率脉冲开始时易受电容到电感模式转变的影响。电容 (E) 到电感 (H) 模式的转变对前一次余辉结束时等离子体的空间结构、电路（火柴盒）设置、操作条件和反应器配置（包括天线几何形状）很敏感。在本文中，我们讨论了通过计算研究的结果，研究了在 Ar/Cl 2 和 Ar/O 2 气体混合物中维持的脉冲 ICP 中的 E - H 跃迁，同时改变操作条件，包括气体混合物、脉冲重复频率、功率脉冲的占空比和天线几何形状。在 Ar/Cl 2 混合气体中维持的脉冲 ICP 容易发生显著的 E – H 跃迁，这是因为余辉期间与 Cl 2 发生热解离附着反应，从而降低了预脉冲电子密度。这些突然的 E – H 跃迁会从等离子体边界（尤其是天线下方）形成的鞘层发射静电波。在 Ar/O 2 混合气体中观察到的更平滑的 E – H 跃迁是由于缺乏对 O 2 的热电子附着反应，导致功率脉冲开始时的电子密度更高。讨论了入射到晶片和天线下方的介电窗口上的离子能量和角度分布 (IEAD)。天线的形状影响 E – H 跃迁和 IEAD 的严重程度，天线具有面向等离子体的较大表面积，会产生较大的电容耦合。通过将计算出的电子密度与实验测量值进行比较来验证模型。
n动力电感检测器
动力电感探测器（儿童）是超导能量分解检测器，对从近红外到紫外线的单个光子敏感。我们研究了由β-相触觉（β -TA）电感器和NB -TI -N互插电容器组成的杂种KID设计。设备显示的平均内在质量因子Q I为4.3×10 5±1.3×10 5。为了增加光敏感应器捕获的功率，我们在蓝宝石基板的背面打印了150×150 µm树脂微胶片的阵列。设计和印刷镜头之间的形状偏差小于1 µm，并且该过程的比对精度为δx = + 5.8±0.5 µm，δy = + 8.3±3.3 µm。我们测量1545–402 nm的解决功率，在孩子的相响应中限制为4.9。我们可以与光子事件产生的准粒子数量的演化对相响应中的饱和度进行建模。具有线性响应的替代坐标系将分辨能力提高到402 nm的5.9。，我们使用激光源和单色器通过两行测量来验证测得的分辨力。我们讨论了可以在具有高分辨率能力的儿童阵列的途径上对设备进行的一些改进。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
完全芯片电感器的概述
摘要。本文着重于被动设备的完全集成，尤其是使用图案化接地屏蔽（PGS）和完全集成的电容器的完全集成电感器的多层堆叠（MLS）结构。不同结构的比较集中在集成电感器的主要电参数上（例如诱导𝐿，电感密度𝐿𝐿，质量因子𝑄，最大质量因子的频率最大频率最大，自动恢复频率FSR和串联电阻𝑅DC）和其他非电力参数（例如，所需的区域，制造过程，权限等）在结构比较过程中同样重要。根据制造过程提出了过去几年报告的最显着结果的电感结构。最终的几何和电气特性是在大型元素中，以综合被动装置的制造过程。这项工作概述了集成电感器的概述和最先进的作品，以及用于制造的制造过程。本文的第二个目的是将我们先前工作中提出的结构插入过去7年中报告的其他结果中。使用拟议的解决方案，可以在标准技术中报道的类似的解决方案中获得最高的电感密度= 23.59 nh/mm 2和第二高质量的FACTOR𝑄= 10.09，该解决方案也适合在高级技术节点中生产的集成感应器。
使用 CFOA 设计基于 MOSFET-C 的浮动电感
如今，电感模拟是一个广泛的研究课题，因为集成电路中需要无电感网络，而模拟电感可以提供更稳定、更不敏感的网络实现，研究人员正在使用不同的有源构建块（ABB）CM 或 VM 来展示电感模拟电路，需要电感模拟设计是因为盘绕电感的尺寸和体积会消耗大量的功率和能量。有源电感设计为接地电感（GI）或浮动电感（FI），它们有损或无损，无损 GI/FI 是纯电感，可以与盘绕电感完全一样使用，而有损 GI/FI 是电感和电阻/电容的串联或并联组合。滤波器和振荡器等模拟信号处理电路采用 GI 或 FI 设计，这些电感可以用有源模拟电感代替，与盘绕电感相比工作效率更高。因此，使用带有任何有源器件的 RC 网络模拟电感器已成为实现集成电路 (IC) 形式的基于电感器的电路的替代选择。
使用有源电感和 1 /f 噪声消除的宽带低功耗 RF 至 BB 电流复用接收器，适用于 L 波段应用
摘要 本文提出了一种低功耗宽带射频到基带 (BB) 电流复用接收器 (CRR) 前端，它同时利用了 1/f 噪声消除 (NC) 技术和有源电感器 (AI)，工作频率为 1 GHz 至 1.7 GHz，适用于 L 波段应用，包括那些需要高调制带宽的应用。CRR 前端采用单电源，并与 BB 电路共享低噪声跨导放大器 (LNTA) 的偏置电流，以降低功耗。为了最大限度地减少下变频之前射频 (RF) 信号的损失，高阻抗 AI 电路将混频器输入与 CRR 输出节点隔离。1/f NC 电路可抑制泄漏到输出的 LNTA 低频噪声。带有 gm 增强的共栅极 LNTA 以及单端到差分 LC 平衡-不平衡转换器用于增强输入匹配、变频增益和噪声系数 (NF)。所提出的接收器采用 TSMC 130 nm CMOS 工艺制造，占用有效面积为 0.54mm 2 。输入匹配 (S 11 ) 在 1 GHz 至 1 . 7 GHz 范围内低于 − 10 dB。在本振 (LO) 频率为 1 . 3 GHz、中频 (IF) 为 10 MHz 和默认电流设置下，CRR 实现了 41 . 5 dB 的转换增益、6 . 5 dB 的双边带 (DSB) NF 和 − 28.2 dBm 的 IIP3，同时消耗 1.66 mA 电流，电源电压为 1 . 2 V。
通过有限元分析量化纳米电感器增强的神经元活动磁传导
摘要 目的。检测神经信号的方法涉及侵入性、时空分辨率和记录的神经元或脑区数量之间的折衷。基于电极的探针提供了出色的响应，但通常需要经颅布线并捕获有限神经元群的活动。脑电图和脑磁图等非侵入性方法分别提供场电位或生物磁信号的快速读数，但具有空间限制，禁止从单个神经元进行记录。增强神经源性磁场的细胞大小的装置可用作基于磁的模式的原位传感器，并提高检测跨多个脑区不同信号的能力。方法。我们设计并建模了一种能够与单个神经元形成紧密电磁连接的装置，从而通过驱动电流通过纳米制造的电感元件将细胞电位的变化转化为磁场扰动。主要结果。我们使用从体外膜片钳神经元获取的信号和几何形状进行真实的有限元模拟，对设备性能进行了详细的量化，并展示了该设备产生可通过现有模式读取的磁信号的能力。我们将设备的磁输出与内在神经元磁场 (NMF) 进行了比较，并表明单个神经元的传导磁场强度在峰值时高出三倍多（1.62 nT vs 0.51 nT）。重要的是，我们报告了典型体素 (40 × 40 × 10 µ m) 内传导磁场输出的空间增强，比内在 NMF 强度高出 250 倍以上（0.64 nT vs 2.5 pT）。我们使用此框架根据纳米制造约束和材料选择对设备性能进行优化。意义。我们的量化为合成和应用用于检测大脑活动的电磁传感器奠定了基础，可以作为在单细胞水平上量化记录设备的通用方法。