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C30902 系列_修订版2022.01
Excelitas Technologies 的 C30902EH 系列雪崩光电二极管采用双扩散“穿透”结构制造而成。此结构在 400 nm 和 1000 nm 之间提供高响应度，并在所有波长下提供极快的上升和下降时间。器件的响应度与高达约 800 MHz 的调制频率无关。C30902SH 系列硅 SPAD 提供极低的噪声和大暗电流，可实现非常高性能的数据和距离测量。它们特别适合超低光照水平检测应用（例如单光子计数和量子通信），适用于光功率小于 1 pW 的情况。C30902SH 可在线性模式（V OP < V BD ）下使用，典型增益为 250 或更高，或在“盖革”模式（V OP > V BD ）下使用，具有极低且稳定的暗计数率和脉冲后比。在此模式下，无需放大器，单光子检测概率最高可达约 50%。为了获得更高性能，这些高性能 SPAD 可配备单级或双级热电冷却器。
RF应力对100 nm x- ...
gan lna B. Pinault A，B，J.G。Tartarin a,b , D. Saugnon a , , R. Leblanc c a Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS-CNRS), Toulouse, France b Paul Sabatier University, University of Toulouse, Toulouse, France c OMMIC, Limeil-Brévannes, France Abstract In this article, we study the robustness of 3 versions of a single stage LNA configured根据对电磁干扰信号的探测率或鲁棒性的不同模式。将10 GHz处的RF步长的连续序列应用于研究的3个LNA中的每个序列。这些强大的MMIC LNA是使用OMMIC技术的D01GH GAN工艺设计的，从名义低噪声模式转换为高线性模式。此DC偏置开关允许将功率输入1DB压缩点增加8 dB。本研究的重点是这些LNA（敏捷的LNA #A）在标称低噪声模式（具有较低IP 1DB）或标称高性线模式（以退化的噪声图NF 50的价格）下进行操作时的鲁棒性。使用较大尺寸的设备（可鲁棒的LNA #R）将此原始的LNA #A与强大的常规设计进行了比较。踩压在10 GHz的过程中，这是这些LNA的中心频带。所有操作模式均显示出表现出相当可重现的阶跃应力图，尽管可以在低噪声和高线性操作条件之间区分热或非线性效应，并且与强大的设计LNA #R相比。引言由于其内在特性，GAN LNA提供了有趣的解决方案，用于需要高探测性和鲁棒性来攻击的应用。我们证明了用于实现自然电子保护的常规LNA电路设计策略的替代方法的相关性，而没有放置LNA #A或LNA #R之前放置的限制器，或者无需关闭DC偏见：此保护选项受益于将LNA保持在操作中的lna，即在事件输入信号增加的情况下，即使在Electial defraded Inflad decrademention中，在运行率发现的情况下，n. RF步长应力。它允许对接收器进行新的定义，因为它们还可以集成RF滤波器，并且可以承受比GAAS对应物更高的温度。因此，它们是雷达和电信应用的出色候选人。系统能够承受高水平RF功率的能力通过其在最终攻击中保持运行的能力来评估，也可以在压力周期后返回名义操作模式。为了充分利用氮化岩的特性，我们设计了一个能够在两个不同静止点上自我配置的LNA，从而可以将低噪声图（NF 50）和高1DB压缩点组合在设备输入（IP 1DB）。然后，图1所示的相同LNA #A能够在标称低噪声模式下运行（NF 50 = 0.95 db / ip 1db = 4 dbm），并在强烈的线性模式下< / div>
温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
用于小行星和彗星核心任务的小型全范围激光雷达
摘要：我们报告了一种新型空间激光雷达的开发，该雷达专为执行小型行星体任务而设计，用于地形测绘和样本采集或着陆支持。该仪器设计为具有宽动态范围，并针对不同任务阶段提供多种操作模式。激光发射器由光纤激光器组成，该激光器通过归零伪噪声 (RZPN) 代码进行强度调制。接收器通过将检测到的信号与 RZPN 内核关联来检测编码脉冲序列。与常规伪噪声 (PN) 激光雷达不同，RZPN 内核在激光发射窗口外设置为零，从而消除了接收器积分时间内的大部分背景噪声。该技术允许使用低峰值功率但高脉冲率的激光器（例如光纤激光器）进行长距离测距而不会产生混叠。激光功率和探测器的内部增益均可调整，以提供宽测量动态范围。激光调制代码模式也可以在轨道上重新配置，以优化针对不同测量环境的测量。接收器采用多像素线性模式光子计数 HgCdTe 雪崩光电二极管 (APD) 阵列，在近红外至中红外波长范围内具有近量子极限灵敏度，许多光纤激光器和二极管激光器都在此波长范围内工作。该仪器采用模块化和多功能设计，主要采用光通信行业开发的组件构建。
模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
研究文章相交角对实用性隧道故障机理的影响
具有地质灾难的地区的规划公用事业隧道网络引起了严重的关注，特别是对建造地面填充城市中的公用事业隧道发展的城市。当公用事业隧道越过地面发现时，已经采取了许多预防和控制措施，例如在规划公用事业隧道时找到正确的交叉角度。为了研究交叉隧道交叉角度的效应，当跨越地面填充时，本文比较了实用性隧道通过数值模拟方法与不同的交叉角度交叉跨地面填充的结果。实际上，由于实用性隧道和地面的相交角度变化了，因此为了使模型的应力应变关系更加逼真，因此建立了增强条形应力 - 应变关系的三线性模式，并分配了实用性隧道和土壤的物质特性，以分配损坏的塑性和MOHR-COLOLOMB塑料。te仿真结果表明，随着交叉角度的增加，轴向张力应力和实用性隧道的垂直剪切应力增加，但是随着相交角的降低，在水平方向上增加了效用隧道的位移和剪切应力。te te的交叉隧道隧道和地面填充角度的变化不能显着减少实用性隧道的损坏。te垂直位移的实用程序隧道不会随相交角而变化。最后，本文表明，无论相交角的变化如何，实用程序隧道的加强长度不应少于地面两侧的50米（效用隧道高度的10倍）。
欧洲投资银行循环经济指南
1. 简介 随着人口快速增长、生活水平不断提高，资源的消耗和使用也随之增加，循环经济概念也越来越受到关注。循环是指资源、材料和产品的循环流动和高效利用与再利用。这种新的经济模式代表着可持续的绿色增长，从基于消费和处置的线性模式转变为延长产品和材料寿命并最大限度减少浪费的系统。循环模式具有许多环境、气候、社会和经济效益。循环经济得到了欧盟委员会和其他欧盟机构以及欧盟内越来越多的城市和国家的大力支持。它也吸引了商界、公共和私人投资者越来越多的关注。循环经济不仅限于资源效率和回收利用。它为开发新的商业模式提供了框架，旨在提高材料、产品和资产的价值、使用和寿命，并从生产和消费中设计出减少浪费的方法。根据欧盟委员会新出台的《循环经济行动计划》 1 ，欧洲投资银行作为欧盟银行，正在支持向循环经济的转型，特别是在欧盟，也包括世界其他地区。欧洲投资银行长期以来一直向各行业的废物和副产品回收和再利用项目提供贷款。我们的目标是增加对创新型循环经济项目的贷款，这些项目旨在系统地设计废物、延长资产寿命和关闭材料循环。欧洲投资银行还提供循环经济咨询服务，并积极建立网络、分享最佳实践、联系利益相关者并为循环经济项目提供融资渠道。有鉴于此，本指南旨在：
水资源保护者崇拜公司
辩论 需要从线性转向循环 我们需要在产品生命周期的各个方面从线性模式转向循环模式，以便能够使用同一个世界的资源生活在同一个地球上。如果目前世界上 80 亿人的生活在世界最发达和消费水平最高的 20 个国家的平均水平上，那么需要的能源是地球可承受能源的 3.6 倍。如果全球人口达到 120 亿的峰值，那么这个数字将上升到 5.5 倍。显然，这是不可能的，因此我们需要紧急转向循环经济来利用我们的物质资源。只有这样做，我们才能维持当前的经济模式。据预测，在人口增长和消费主义的推动下，全球城市垃圾产生量将从 2023 年的 21 亿吨增加到 2050 年的 38 亿吨。随着各国向西方消费率靠拢，全球南方国家正在加速这一进程。我们需要重新思考我们的做事方式。在 COVID 19 大流行期间，每九天就会消耗 39 亿副一次性手套。虽然现在这个数字已经降到了每年 30 亿副，但我们必须找到更好的解决方案。目前，伦敦人每人每年的消费二氧化碳当量排放量估计为 10.5 吨。目标是什么？目标必须是可持续地将资源需求与供应相匹配。这需要从根本上重新思考我们设计产品和使用资源的方式。需要解决所有资源的用途。ReLondon 专注于食品、时尚、塑料、建筑环境和电气。要实现循环经济，首先需要更多地关注预防和限制资源的使用。然后我们需要专注于商品的再利用和修复，然后是拆解，这样资源就可以重新投入制造，然后回收，然后重新转化为原材料，最后回收任何剩余能量。向循环经济的转变至关重要，这样我们才能保持竞争力并确保我们的经济可持续增长。社会需要将自己视为资源管理者和物质资源的保管者，而不仅仅是消费者。
超越典型学？分子肿瘤板，奇异板...
超越典型学？分子肿瘤委员会，奇异和诊断和治疗的混合Alberto Alberto Cambrosio 1，Jonah Campbell 1，Pascale Bourret 2 1 1 1 1 1加拿大麦吉尔大学的社会研究系2 1 Aix Marseille Univ，Marseille Univ，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm，Ird，Ird，Ird，Sesstim，Sesstim，Marseille，Marseille摘要摘要，该文章摘要属于一份尝试的尝试。精确肿瘤学的部署。我们专注于平台，尤其是分子肿瘤板，是实施创新的实验干预措施的可能性，并且是出现的一部分，超出了诊断的传统限制，即数据“生态系统”，旨在增加与其基因组概况相匹配的药物的访问权限。mtbs是这种奇异过程的关键组成部分，它们的活动对于将个别患者的诊断与修订诊断类别的修订联系起来的循环机制至关重要。这些类别不再仅“仅”诊断，而是作为治疗的预测指南。关键字：分子肿瘤板；精度肿瘤学；诊断; Theranostics；靶向疗法；下一代测序；奇异癌症基因组学；生物临床专业知识的认可：法国国家癌症研究所（INCA 2014-123和Shsesp 19-044）和加拿大卫生研究所（MOP-133687和PJT-162252）的赠款使本文的研究成为可能。我们要感谢两位匿名审稿人的周到评论。超越典型学？分子肿瘤板，奇异化以及诊断和治疗的混合1。根据共同智慧的介绍，当今的生物医学劳动分工大致如下：制药公司在监管机构的特定指示后开发药物并销售它们，而临床医生则诊断疾病（基于临床体征和实验室结果），并以此为基础，规定了制药行业所生产的相应药物。这显然是一个简化：疗法不仅限于药物，最重要的是，诊断和治疗不是以线性模式彼此整齐地跟随的独立活动。如Jeremy Greene（2007）所示，药物和疾病是共同生产的。作为此过程的一部分，并且由于“循环”机制（Navon and Eyal 2016），
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员