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ER3A-ER3J ER3A-ER3J表面安装超级快速... SDUR2060WTA-HF超快整流器
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通过脉冲时间对比度在二氧化硅玻璃中控制超快激光
我们证明，飞秒光脉冲的时间对比度是透明介电内部激光写作的关键参数，允许不同的材料修饰。特别是，二氧化硅玻璃中的各向异性纳米孔由10 7飞秒YB的高对比度产生：kgw激光脉冲，而不是低对比度的10 3 yb纤维激光脉冲。差异起源于纤维激光器，该纤维激光器将其三分之一的能量的能量存储在最高200 ps的脉冲后。通过激光诱导的瞬时缺陷吸收脉冲的这种低强度分数，其寿命相对较长，激发能量（例如自捕获的孔）极大地改变了能量沉积的动力学和材料修饰的类型。我们还证明，低对比度脉冲可以有效地创建层状双重结构，该结构可能是由四极杆非线性库驱动的。
用于常规临床实践中儿科大脑评估的超快MRI
目的：评估小儿患者超快脑磁共振成像（MRI）的可行性。材料和方法：我们回顾性地审查了194名0至19岁（中值10.2岁）的儿科患者，他们在2019年5月至2020年8月之间均接受过超快和常规脑MRI。超快MRI序列包括T1和T2加权图像（T1WI和T2WI），流体衰减的反转恢复（FLAIR），T2*加权图像（T2*WI）以及扩散加权侵袭性图像（DWI）。定性图像质量和病变评估是由两位盲人放射学家以5点李克特量表进行的，每种方案对T1WI，T2WI和FLAIR序列的病变计数和大小进行定量评估。Wilcoxon签名的秩检验和类内相关系数（ICC）分析用于比较。结果：超快MRI的等效图像对比度的总扫描时间为1分钟44秒，传统MRI为15分钟30秒。总体而言，超快MRI的图像质量低于常规MRI的平均质量得分，超过序列MRI的平均质量得分范围从2.0到4.8，跨序列的常规MRI的图像得分范围为4.8至5.0（T1WI，T2WI，T2WI，FLAIR，FLAIR，FLAIR和T2*WI的p <0.001 n.01 wi n.018 [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [3]相对于常规MRI，超快MRI的病变检测率如下：T1WI，97.1％； T2WI，99.6％； Flair，92.9％； T2*WI，74.1％；和DWI，100％。超快和常规MRI之间的病变大小测量的ICC（95％置信区间）如下：T1WI，0.998（0.996–0.999）； T2WI，0.998（0.997–0.999）;和Flair，0.99（0.985–0.994）。结论：超快MRI大大减少了扫描时间，并提供可接受的结果，尽管图像质量略低于常规MRI，以评估儿科患者的颅内异常。关键字：超快磁共振成像；减少扫描时间；图像质量；小儿大脑成像；回声平面成像
半导体纳米线中载流子动力学的近场超快纳米显微镜
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基于 III 族氮化物混合结构的下一代自供电超快光电探测器
能耗是任何电子设备最重要的方面之一，为了实现更好的可持续未来，需要进一步改进。这同样适用于商用光电探测器，它们使用巨大的外部偏置电压消耗大量能量。到目前为止，薄膜已广泛用于各种电磁辐射波段的光电探测。与基于纳米结构的设备相比，唯一阻碍它们发展的特性是性能较慢、响应度较低。然而，基于纳米结构的光电探测器的缺点是，由于设备制造步骤复杂且昂贵，它们缺乏大规模生产或商业化的可扩展性。解决这一限制的一个可行解决方案可能是使用混合结构，即 ZnO、(Al、Ga、In)N 和 GaAs 等高质量晶体材料与 MoS 2、石墨烯、WSe 2 和 SnS 2 组成的二维材料的组合。这将提供对带隙工程的广泛控制，可用于可扩展的模块化设备制造。这些方法有望开发出具有相对较高响应度和自供电光电探测器的光电探测器。当前的观点侧重于 III 族氮化物基光电探测器的进展及其使用混合 III 族氮化物/2D 界面的自供电、宽带和超快光电探测器的广阔前景。
N型衬底超快三维沟槽电极硅探测器的抗辐射性能
摘要：ATLAS 和 CMS 实验预测高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）最内层像素探测器的辐射注量高达 1 × 10 16 1 MeV n eq /cm 2。辐射剂量的增加将导致探测器性能下降，例如漏电流和完全耗尽电压增加，信号和电荷收集效率降低，这意味着有必要开发用于甚高亮度对撞机的抗辐射半导体器件。在我们前期对超快三维沟槽电极硅探测器的研究中，通过模拟不同最小电离粒子（MIP）撞击位置下的感应瞬态电流，验证了从 30 ps 到 140 ps 的超快响应时间。本工作将利用专业软件有限元技术计算机辅助设计（TCAD）软件框架，模拟计算探测器在不同辐射剂量下的全耗尽电压、击穿电压、漏电流、电容、加权场和MIP感应瞬态电流（信号）。通过分析模拟结果，可以预测探测器在重辐射环境下的性能。像素探测器的制作将在中国科学院微电子研究所的CMOS工艺平台上进行，采用超纯高电阻率（高达10 4 ohm·cm）硅材料。
针对2025年标题24的拟议修订的最终快条款，第11部分（Calgreen）
能源预算。根据能源委员会批准的替代计算方法参考手册，并由能源委员会认证的合规性软件计算的替代计算方法参考手册中确定的标准设计建筑物的绩效合规方法中的年度TDV能源消耗总和。[CEC]最大的能源消耗可以设计为使用CEC批准的合规性软件来计算，该拟议的建筑物或一部分可以消费，如《能源代码》第10-109节（标题24，第6部分）和替代计算方法（ACM）参考手册中所指定的。新建的建筑物的能源预算是根据长期系统成本（LSC）和源能源表示的。增加和更改的能源预算以LSC表示。
从超快电子衍射和科学机器学习的声子传输的全景映射
有效运输，转换和储存热能在促进脱碳和减轻全球变暖方面起着不可分割的作用。[1]已针对纳米级[2]的热运输进行了重大努力，该应用是由热电学收获，[3]微电子中的热量管理等应用所驱动的，[4]高效率热储存系统，[5] [5]和结构材料的被动冷却。[6]但是，我们对声子热传输的理解在很大程度上受到了无法获得频率分辨的声子传输的实验工具的阻碍。可测量的电导率κ和界面热电导G是最重要的两个可测量的两个，但提供了有限的微型信息。另一方面，频率分辨的松弛时间τ（ω）和
应加快治理力度，确保人工智能安全、可靠、可信地开发和使用
• 行政命令 13960，促进联邦政府使用值得信赖的人工智能（2020 年 12 月 3 日）——指出人工智能的持续采用和接受将在很大程度上取决于公众信任，因此各机构必须以能够增进公众信任和信心的方式设计、开发、获取和使用人工智能，同时保护隐私、公民权利、公民自由和美国价值观。该行政命令为各机构在联邦政府设计、开发、获取和使用人工智能时制定了九项原则。此外，该行政命令承认一些机构已经在人工智能的使用方面处于领先地位。因此，其许多里程碑和可交付成果都侧重于识别和报告人工智能用例清单（以下称为人工智能项目），并指定一名负责官员来协调本行政命令中规定的实施。
GeNNius：一种基于图神经网络的超快药物-靶标相互作用推理方法
药物-靶标相互作用 (DTI) 预测是药物再利用领域中一项相关但具有挑战性的任务。计算机模拟方法引起了特别的关注，因为它们可以降低传统方法的相关成本和时间投入。然而，当前最先进的方法存在几个局限性：现有的 DTI 预测方法在计算上成本高昂，从而阻碍了使用大型网络和利用可用数据集的能力，并且 DTI 预测方法对未见数据集的推广仍未探索，这可能会在准确性和稳健性方面改善 DTI 推断方法的开发过程。在这项工作中，我们介绍了 GE NN IUS（图嵌入神经网络相互作用发现系统），这是一种基于图神经网络 (GNN) 的方法，在各种数据集的准确性和时间效率方面均优于最先进的模型。我们还通过评估每个数据集中以前未知的 DTI 展示了其发现新相互作用的预测能力。我们通过在不同数据集上训练和测试 GE NN IUS 进一步评估了其泛化能力，结果表明该框架可以通过在大型数据集上训练并在较小的数据集上测试来潜在地改进 DTI 预测任务。最后，我们定性地研究了 GE NN IUS 生成的嵌入，发现 GNN 编码器在图卷积之后保留了生物信息，同时通过节点传播这些信息，最终在节点嵌入空间中区分蛋白质家族。