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应变控制量子点精细结构用于 1550 nm 纠缠光子产生
摘要：在电信 C 波段中，1550 nm 处的纠缠光子生成至关重要，因为它能够利用已部署的电信基础设施实现长距离量子通信协议。InAs 外延量子点最近已实现在此波长范围内按需生成纠缠光子。然而，由精细结构分裂引起的时间相关状态演化目前将保真度限制在特定的纠缠态。在这里，我们展示了使用微机械压电致动器对 InAs 量子点的精细结构抑制，并演示了在 1550 nm 处生成高度纠缠的光子。在最低精细结构设置下，我们获得了 90.0 ± 2.7% 的最大保真度（同时率为 87.5 ± 3.1%）。对于中等（弱）时间滤波，同时性仍然很高，值接近 80%（50%），分别对应于收集到的光子的 30%（80%）。所提出的精细结构控制为在基于光纤的量子通信协议中利用量子点的纠缠光子开辟了道路。关键词：半导体量子点、纠缠光子、应变调谐、精细结构分裂、量子态层析成像、电信波长、单光子源
界面介导的双胞胎诱导的可塑性，在添加剂制造产生的精细六边形微观结构中
晶粒尺寸是确定性的微观结构特征，可以使六角形封闭式（HCP）金属中变形的作用。尽管变形孪生是改善结构合金强度 - 降解性权衡的最有效机制之一，但随着晶粒尺寸的减少，其激活降低。这项工作报告了通过引入延性延展性的以身体为中心的立方体（BCC）纳米层接口的细粒度HCP微结构中变形孪生激活的发现。利用基于激光的添加剂制造的快速凝固和冷却条件，以获得精细的微观结构，并与强化的内在热处理结合使用，允许生成BCC纳米层。原位高能同步加速器X射线衍射允许实时跟踪机械孪生的激活和演变。获得的发现显示了延性纳米层的潜力，用于具有改善寿命跨度的HCP损伤耐受材料的新设计。
高可靠性应用中的精细铜支柱翻转芯片
要跟上对较小天线的需求，其性能提高和成本下降，大多数下一代体系结构都要求更高的IC（集成电路）芯片集成。与传统的包装配置相比，高级芯片包装技术（例如2.5D和3D）提供了更大的芯片兼容性和较低的功耗。鉴于这些优点，不可避免地采用先进包装。在高级包装中，铜支柱互连是一个关键的启用技术，也是下一个逻辑步骤。这项技术提供了多种好处，包括改善电气抗性，改善的电导率和导热性，简化的弱化金属化金属化（UBM）以及更高的I/O（输入/输出）密度。铜支柱允许的细球有助于该技术取代焊撞技术，该技术达到了最低的40微米。更精细的音高允许更高的I/O计数，从而提高性能。
估计携带精细电流的能力
估计携带精细电流的微波零件公司（MCI）使用几种不同的电线类型（金，铜，金镀铜，银，铝和镍合金）来制造微型空气线圈。每种电线类型都提供不同的优势或缺点。例如，许多客户使用了金属丝，因为其高氧化电阻，高电导率和与电路垫键合的相对易于性。金线的主要缺点是每线性英尺的成本。铜比黄金更实惠，并提供了优质的电气和热性能，同时提供了较低的金属间生长和机械稳定性的增加。镀金铜提供了一种解决方案，该解决方案将黄金和铜的优势以比纯金更低的价格结合在一起。许多MCI的电线供应商没有通过电线类型和量规（AWG）指定最大电流。供应商担心的是变量太多（电线长度，垫子大小，债券类型等）提供可靠的最大电流。许多电线供应商为每种电线类型提供电阻和介电，并建议客户计算电流。一个供应商提供了一个非常保守的方程式，用于计算细铜线的最大电流为（电线直径）2 * 4869.48。供应商建议也可以将相同的方程式用于金线。MCI认识到，最大电流是我们许多客户设计的重要参数。MCI使用修改后的Preece方程来确定最大电流。修改后的preece方程是：i = k * d 1.5其中：i =电流[amps] d =电线直径[英寸] k = MIL-M-M-38510J提供的常数
调控油菜 PSII 修复循环的致死基因 BnaC06.FtsH1 的精细定位与鉴定
摘要：光系统Ⅱ是叶绿体的重要组成部分，其修复过程对缓解光抑制至关重要，对提高植物的抗逆性和光合效率具有重要意义。致死基因被广泛应用于基因编辑的效率检测和方法改进。本研究在油菜中发现了一个自然发生的致死突变体7-521Y，该突变体子叶黄化，受双隐性基因cyd1和cyd2控制。通过全基因组重测序和图位克隆相结合的方法，利用15 167个黄化个体将CYD1精细定位到29 kb的基因组区域上。通过对转基因进行共遗传分析和功能验证，确定BnaC06.FtsH1为目的基因；它编码一个丝状温度敏感蛋白H 1 (FtsH1)水解酶，能够降解拟南芥中受损的PSII D1。BnaC06.FtsH1在甘蓝型油菜的子叶、叶片和花中表达量较高，且定位于叶绿体中。此外，在7-521Y中，FtsH上游调控基因EngA的表达上调，D1的表达下调。FtsH1和FtsH5的双突变体在甘蓝型油菜中是致死的。通过系统发育分析发现，在芸苔属植物中FtsH5的丢失，剩下的FtsH1是PSII修复周期所必需的。CYD2可能是甘蓝型油菜A07染色体上FtsH1的同源基因。我们的研究为致死突变体提供了新的见解，其发现可能有助于提高油菜 PSII 修复周期的效率和生物量积累。
全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
摘要。监测和描述尘埃气溶胶的时空变化对于理解其在地球系统内的多种效应、相关反馈和影响至关重要。本研究介绍了 ModIs 尘埃气溶胶 (MIDAS) 数据集的开发。MIDAS 提供全球范围内 550 nm 的柱状每日尘埃光学深度 (DOD) 和 15 年期间 (2003-2017 年) 的精细空间分辨率 (0.1 ◦ × 0.1 ◦)。这个新的数据集结合了 MODIS-Aqua 在条带级别 (Collection 6.1; Level 2) 的质量过滤卫星气溶胶光学深度 (AOD) 检索，以及现代时代回顾性分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 再分析提供的 DOD 与 AOD 比率，以在 MODIS 原生网格上得出 DOD。在估计总 DOD 不确定性时，考虑了 MODIS AOD 和 MERRA-2 尘埃分数相对于 AEronet 机器人网络 (AERONET) 和用于空间激光雷达模拟的垂直气溶胶结构 LIVAS 的 LIdar 气候学的不确定性。MERRA-2 尘埃分数与热带大西洋和阿拉伯海沙尘带中的 LIVAS 尘埃分数高度一致；在北美和南半球，由于沙尘源较小，一致性降低。MIDAS、MERRA-2 和 LIVAS DOD 在年度和季节性空间模式方面高度一致，颜色为
将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
基于深度学习的精细手部分类......
摘要 — 从脑电图信号中对不同的精细手部运动进行分类代表着相关的研究挑战，例如在用于运动康复的脑机接口应用中。在这里，我们分析了两个不同的数据集，其中精细手部运动（触摸、抓握、手掌和侧抓握）以自定节奏的方式执行。我们训练并测试了一个新提出的卷积神经网络（CNN），并将其分类性能与两个成熟的机器学习模型进行了比较，即收缩 LDA 和随机森林。与以前的文献相比，我们利用神经科学领域的知识，并在所谓的运动相关皮质电位（MRCP）上训练我们的 CNN 模型。它们是低频（即（0.3,3）Hz）的脑电图幅度调制，已被证明可以编码运动的几种属性，例如抓握类型、力量水平和速度。我们表明，CNN 在两个数据集中都取得了良好的表现，并且与基线模型相似或优于基线模型。此外，与基线相比，我们的 CNN 需要更轻松、更快速的预处理程序，为其在线模式（例如，许多脑机接口应用）中的可能使用铺平了道路。
从商业新闻中提取精细的经济活动
我们介绍了一项针对英语公司特定新闻中经济和财务事件注释的新型数据集的试点研究。事件处理会自动获得文本中描述的现实世界事件的“什么，谁，谁，何时何地”。事件提取包括识别事件触发器，即表达预定类型的事件并识别参与者参数的令牌，即表达原型参与者角色的令牌。Event extraction is typically an upstream step in pipelines for financial applications: it has been used for news summarization of single (Lee et al., 2003; Marujo et al., 2017) or multiple documents (Liu et al., 2007; Glavaˇs and ˇ Snajder, 2014), forecasting and market analysis (Nassirtoussi et al., 2014; Bholat et al., 2015; Nardo等，2016;这项工作旨在通过在文本中对经济事件触发器和参与者的论点进行分类，从而在财务领域中启用这些信息提取任务。我们对公司特定事件的续期数据集被认为与ACE基准Corpora的精细事件表示兼容，以便在该领域直接应用预付款。在我们的试点研究中，我们研究了现有的事件提取模型的可移植性，名为Dygie ++（Wadden等，2019b），以实现财务事件提取的任务。
认知和精细运动技能测试
致谢 比尔空军基地、勒莫尔海军航空站、特拉维斯空军基地、爱德华兹空军基地、西谷飞行俱乐部的许多个人、工作人员和军人以及飞行员博主都做出了重大贡献。作者要感谢 Albert J. Ahumada, Jr. 博士提供的宝贵知识和为该项目进行的统计工作；感谢 Mathias Basner 博士和 Tyler Moore 博士对 CTB 的见解；感谢 Tina Holden 博士和 Vincent Cross 博士帮助理解 FMSTB 输出文件。本指导项目由 NASA 人类研究计划、人类因素和行为表现元素资助。可从以下地址获得：NASA STI 计划 STI 支持服务邮寄地址 148 NASA 兰利研究中心 弗吉尼亚州汉普顿 23681-2199 本报告也可在 http://www.sti.nasa.gov 或 http://ntrs.nasa.gov/ 上获取电子版