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C-V测量和双盒陷阱富含SOI底物的建模
高抗性（HR）硅在胰上石（SOI）底物，具有富含陷阱的（TR）层（图。1（a））广泛用于RF芯片。富含陷阱的层是一种捕获自由载体并因此消除盒子基底界面处的寄生通道的多层膜，使底物能够保留其高标称电阻率，从而导致较低的损失并改善线性性[1，2]。然而，捕集层中的部分结晶和杂质污染会影响局部电阻率，因此，RF性能[3]。为了解决这些问题，Uclouvain和Soitec提出了一种名为Double-Buried-Oxide（D-Box）TR底物的新结构，如图1（b）[4]。该结构在TR层下方结合了第二个薄氧化物（Box2），以防止TR层和硅基板之间的直接接触。在本文中，我们通过电容 - 电压（C-V）测量来表征D框结构。Box2的存在消除了整体耗竭层对C-V性能的影响，从而简化了分析。D-box结构还可以在晶圆级别表征TR层。
通过统计模型检查和过程挖掘对定量产品线的白盒验证
我们提出了一种新的方法，通过将统计模型检查（SMC）与过程挖掘（PM）集成，以验证软件产品线（PL）模型。我们考虑了来自工程领域的面向功能的语言QFLAN。QFLAN允许对配备丰富的跨树和定量约束以及动态PL（例如分阶段配置）的方面进行建模。这种丰富性使我们能够轻松获得具有无限状态空间的模型，呼吁基于仿真的分析技术，例如SMC。例如，我们使用一个带有无限状态空间的运行示例。SMC是基于系统动力学样本的产生的分析技术家族。SMC的目的是估算一个系统的属性（例如，安装功能）或其中数量的期望值（例如，研究家族的产品的平均价格）。相反，PM是一个数据驱动的技术家族，它使用在执行信息系统执行中收集的日志来识别和推理其基础执行过程。这通常涉及识别和推理过程模式，瓶颈和改进的可能性。在本文中，据我们所知，我们首次提出了在副产品
利用硅光子盲源分离实现高容量空分复用通信
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术，可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而，紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题，本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”，从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟，同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号，并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近，人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性，并借助训练序列。相比之下，我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题，即使接收器对任何数据速率和调制格式透明，并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在
氧空位对异质外延β-Ga2O3薄膜日盲光电探测器的影响
本工作采用金属有机化学气相沉积（MOCVD）技术分别在GaN模板和蓝宝石衬底上沉积β-Ga 2 O 3 薄膜，制备相应的β-Ga 2 O 3 薄膜金属-半导体-金属（MSM）光电探测器（PD）。比较这两种异质外延β-Ga 2 O 3 薄膜PD的性能，发现氧空位是造成差异的原因。GaN上β-Ga 2 O 3 PD的响应度随叉指间距的增加而增大，而蓝宝石上β-Ga 2 O 3 PD的行为则相反。提出了MSM结构的光电导模型，表明氧空位在上述观察中起着关键作用。同时，氧空位对光生空穴的捕获不仅增强了响应度，而且延迟了响应时间。该工作为异质外延β-Ga2O3薄膜PD的进一步优化奠定了基础。
与网络中相互认证的多方盲量量子计算协议
抽象盲量计算（BQC）可以确保具有有限量子能力的客户端安全地将计算任务委派给远程量子服务器。为了抵制攻击忽略BQC协议中的身份身份验证，有必要保证多方BQC网络中客户端和服务器的合法性。因此，我们提出了一个多方BQC协议，该协议涉及三个阶段，以分发共享密钥和身份验证身份。首先，通过使用测量设备独立量子密钥分布（MDI-QKD）的优势，注册客户端和分配的服务器可以在注册阶段安全共享初始密钥。其次，在半冬天的认证权限（CA）的帮助下，相互身份认证阶段同时通过共享密钥实现了双方的双向身份验证。第三，在盲量计算阶段，注册客户端可以通过测量分配的服务器而不是准备Qubits来完成其计算任务。与第一个（FIFO）原理结合使用，可以并行处理客户的身份验证和盲量计算。该协议也可以应用于具有资源状态通用性的其他多方BQC协议中。与其他BQC协议相比，保证具有身份认证协议的可靠性，并且在实际实验中将显着反映效率。
欧盟人工智能法案草案下的监管沙盒：中小企业的机遇？*
欧盟委员会提交《人工智能法案》（AI Act）提案一年多后，欧盟机构仍在努力通过这项开创性的法规。《人工智能法案草案》包含一套统一的横向规则，用于开发、营销和使用符合欧盟价值观的人工智能系统，采用基于风险的比例方法。其目的是避免监管摩擦和碎片化，并为人工智能系统和技术创造一个运作良好的内部市场。然而，政策和监管选择不应阻碍人工智能系统和技术对社会和经济的创新潜力和变革性影响。因此，《人工智能法案草案》引入了人工智能监管沙盒，作为决定监管什么和如何监管的试验场。这是一种新颖的监管方法，在将人工智能系统投放市场之前，在严格的监管监督下促进人工智能系统的创新、开发和测试。《人工智能法案草案》提出的解决方案在法律理论和行业中引起了兴奋和批评。本文将探讨人工智能监管沙盒的好处和挑战。草案将根据金融科技行业的经验进行严格评估，尤其是考虑对中小企业的影响。欧盟的目标是为人工智能建立一个强大、抗干扰、灵活、创新友好且面向未来的监管框架，而人工智能监管沙盒对监管者和创新者的直观吸引力值得深入研究。
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关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟，负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦，同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准，创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准，并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性，18 年来，IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息，请访问 https://iabtechlab.com。
TargetFuzz：使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
量化贝尔：共同原因盒非经典性的资源理论
我们采用资源理论方法来解决贝尔场景中非经典性量化问题。资源被概念化为从设定变量到结果变量的概率过程，具有特定的因果结构，即其中的两翼仅由共同原因连接。我们将它们称为“共同原因框”。我们根据经典因果模型是否可以解释相关性来定义经典和非经典资源之间的区别。然后，可以通过考虑资源相对于可以使用经典共同原因（对应于局部操作和共享随机性）实现的操作集的相互转换性来量化资源的相对非经典性。我们证明自由操作集形成一个多面体，这反过来又使我们能够得出一个效应
宽带物理层认知无线电带有盲源分离的集成光子处理器
电信的扩展会导致越来越严重的串扰和干扰，并且一种称为盲源分离（BSS）的物理层认知方法可以有效地解决这些问题。BSS需要最少的先验知识才能从其混合物，不可知论到载体频率，信号格式和通道条件中恢复信号。但是，由于固有的射频频率（RF）组件，数字信号处理器（DSP）的高能量消耗及其共同的低可伸缩性弱点，因此以前的电子实现并未实现这种多功能性。在这里，我们报告了一种光子BSS方法，该方法继承了光学设备的优势并完全实现了其“失明”方面。使用集成在光子芯片上的微型重量库，我们展示了跨19.2 GHz处理带宽的能量，波长划分多路复用（WDM）可伸缩BSS。由于最近开发的抖动控制方法，我们的系统还具有高（9位）的信号解析，即使对于不良条件的混合物，也会产生更高的信噪比（SIR）。