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空间 GaAs MMIC 可靠性保证指南...
本文档是为了回应各行业代表对缺乏行业认可的 MMIC 认证方法的评论而构思的。1992 年夏天，喷气推进实验室、NASA 刘易斯研究中心和 NASA 约翰逊航天中心的个人发起了一项解决此问题的低级努力。这些努力于 1993 年 7 月合并，成立了 MMIC 可靠性保证工作组，该工作组获得了 NASA 总部代码 Q 的支持。最初的概念是政府赞助的官方 MMIC 认证规范，描述了制造商执行的所有必需的测试和评估程序。1993 年 9 月，在俄亥俄州克利夫兰 NASA 刘易斯研究中心举行的第一次 MMIC 资格研讨会上，业界代表介绍了这种方法。在这次会议上，MMIC 设备的各种用户和供应商表达了他们强烈希望避免政府规范的愿望，并要求提供一份可作为教育工具的文件。该格式旨在成为 GaAs MMIC 可靠性和设计方法技术的资料手册，可用于制定在太空应用中生产和使用 GaAs MMIC 的资格计划。研讨会与会者得出结论，该文件的标题应该是《太空应用的 GaAs MMIC 可靠性保证指南》。该指南旨在成为业界认可的可靠性保证实践的实际应用，用于规范、制造、鉴定和采购基于 GaAs 的 MMIC。本文包含有关 MMIC 设备在获准用于高可靠性应用之前通常进行的测试、筛选和评估的背景材料和讨论。信息侧重于工程师、项目级经理和购买者的需求，重点关注行业使用和接受的 GaAs MMIC 可靠性和资格认证方法的常用方法。提供了有关材料、设计方法、测试技术、环境影响、常见故障机制和制造工艺的背景信息——这些信息是为所需的特定应用构建有效资格认证计划所必需的。使用此信息作为共同参考点，用户和制造商可以讨论权衡并确定实现具有成本效益的资格认证计划所需的增值测试。本指南首先介绍 GaAs 的使用情况并简要总结 MMIC 的发展历史。接下来是可靠性概述和可靠性理论的总结说明。这些章节让读者了解 GaAs 器件在各种应用中的使用情况，并提供理解可靠性测试结果和故障含义所需的背景知识。第 3 章讨论了 MMIC 设计中使用的 GaAs 材料特性和常见器件结构。本章还提供了常见工艺和各种通用 MMIC 功能和电路的一般描述。第 4 章提供了常见故障模式和机制的描述
十条线索系统指导模型廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要结合以下内容
十条线索系统指导模式 廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要交织以下“重叠”线索。[该模式的实施使廷巴克图学院获得了 2002 年美国总统 STEM 指导杰出奖] 1. 学者从各种来源获得资金支持——指导、监督和系统指导的其他组成部分，保证将由此产生的“时间红利”用于全职学习、研究和相关的充实活动。学者的多元化资金基础包括学费奖学金（路易斯安那州的 TOPS）、联邦学生经济援助、LS-LAMP、LASIGMA 的有限支持以及其他奖学金和研究金来源，包括单位和机构基金。 2. 沟通技巧提升 - 一系列的听、说、读、写和相关活动旨在培养对适用语言（英语）的掌握，这是一种思维载体。这项活动需要大量接触技术交流，如“成功写作”（1998，McGraw-Hill Companies，第 135-176 页和第 212-215 页）中所述，超出常规的英语课程作业。 3. 全面、科学的建议 - 要非常小心地安排课程的正确顺序。事实上，科学、技术、工程、数学 (STEM) 学科的内在刚性（或分类结构）要求采用这种方法。 赋予学习者权力是指导的中心目标。这种赋予权力包括掌握表现的幂律及其延伸、人类表现的综合定律 (ILP)；并了解一些久经考验的事实和实践（首次记忆保持曲线、有效学习小组的价值、问题解决范例、缺乏背景材料和不“聪明”之间的区别）。 4. 辅导 - 教师、尤其是同学的辅导将继续提供给有需要的学生或学者。 （事实上，常规辅导领域经常被自组织的学习小组接管！）辅导是为了追求卓越，而不是为了补救；它是为了解决背景中的漏洞并巩固已知的要点；需要辅导并不是缺乏内在智慧的标志，正如人类表现的幂律所说，而是明智地认识到 STEM 领域的内部僵化。顺便说一句，高级学者的辅导还可以提高他们的沟通技巧和自我价值感，同时他们还可以复习材料（ILP 就是这么说的）！ 5. 一般研究活动 - 学者对几个主题进行严格的文献检索。他们掌握复杂的搜索算法、电子搜索和相关迭代。科学文献是研究问题的无限来源！同行评审的文献是 STEM 学科的标准。关于科学方法的精细结构、批判性思维和创造性思维的讨论是本讨论的一部分。6. 在我们的指导计划中，学者们执行的具体研究项目 - 联邦和工业实验室的教职员工和研究人员在夏季担任研究主管和导师。根据人类整体法则
用于量子化学的量子学习机 (QLM) 的开源变分量子特征求解器扩展
试图在大型系统上达到完全精确度显然面临着所谓的“指数墙”，这限制了最精确方法对更复杂的化学系统的适用性。到目前为止，用经典超级计算机执行的最大计算量也只包括数百亿个行列式 4 ，有 20 个电子和 20 个轨道，随着大规模并行超级计算机架构的进步，希望在不久的将来解决接近一万亿个行列式（24 个电子、24 个轨道）的问题。5 鉴于这些限制，必须使用其他类别的方法来近似更大的多电子系统的基态波函数。它们包括：(i) 密度泛函理论 (DFT)，它依赖于单个斯莱特行列式的使用，并且已被证明非常成功，但无法描述强关联系统 6 – 8 ； (ii) 后 Hartree - Fock 方法，例如截断耦合团簇 (CC) 和组态相互作用 (CI) 方法，即使在单个 Slater 行列式之外仍然可以操作，但由于大尺寸分子在 Slater 行列式方面的计算要求极高，因此不能应用于大尺寸分子。9 – 16 一个很好的例子是“黄金标准”方法，表示为耦合团簇单、双和微扰三重激发 CCSD(T)。事实上，CCSD(T) 能够处理几千个基函数，但代价是巨大的运算次数，而这受到大量数据存储要求的限制。17 无论选择哪种化学基组（STO-3G、6-31G、cc-pVDZ、超越等），这些方法都不足以对大分子得出足够准确的结果。 Feynman 18,19 提出的一种范式转变是使用量子计算机来模拟量子系统。这促使社区使用量子计算机来解决量子化学波函数问题。直观地说，优势来自于量子计算机可以比传统计算机处理“指数级”更多的信息。20 最近的评论提供了有关开发专用于量子化学的量子算法的策略的背景材料。这些方法包括量子相位估计（QPE）、变分量子特征值求解器（VQE）或量子虚时间演化（QITE）等技术。21 – 24 所有方法通常包括三个关键步骤：（i）将费米子汉密尔顿量和波函数转换为量子位表示；（ii）构建具有一和两量子位量子门的电路；（iii）使用电路生成相关波函数并测量给定汉密尔顿量的期望值。重要的是，目前可用的量子计算机仍然处于嘈杂的中型量子（NISQ）时代，并且受到两个主要资源的限制：
信息安全标记邮票解决方案手册
信息安全性仍然是现场的首要文本，非常感谢您帮助我们结束了2024年的筹款活动。在您的支持下，我们将在2025年完成更多。祝您新年快乐，并享受档案！信息安全至关重要，因为复杂的跨国信息系统越来越依赖于业务和消费者。信息安全性的完全更新和修订版：原理和实践提供了读者应对任何信息安全挑战所需的技能和知识。可以使用一套全面的教室测试的PowerPoint幻灯片和解决方案手册来协助课程开发。信息安全：一种解决现实世界挑战的实用方法。本书探讨了四个核心主题：密码学，访问控制，协议和软件。密码学探讨了经典的加密系统，对称密钥加密，公共密钥加密，哈希功能，随机数，信息隐藏和密码分析。访问控制重点介绍身份验证和授权，基于密码的安全性，ACL和功能，多级安全性和隔间，掩护渠道和推理控制。协议检查简单的身份验证协议，会话键，完美的前向保密，时间戳，SSH，SSL，IPSEC，Kerberos，WEP和GSM。软件讨论缺陷和恶意软件，缓冲区溢出，病毒和蠕虫，恶意软件检测，软件逆向工程，数字版权管理，安全软件开发以及操作系统安全性。其他背景材料涵盖了谜语密码和“橙色书”的安全性。第二版更新了有关SSH和WEP协议，实用的RSA定时攻击，僵尸网络和安全认证等相关主题的讨论。家庭作业问题已大大扩展和升级，并伴随着新的人物，表格和图表，以说明复杂的主题。可用于课程开发一套全面的教室测试的PowerPoint幻灯片和解决方案手册。本文提供了清晰易访问的内容，使其成为信息技术，计算机科学和工程学的学生和讲师以及在这些领域工作的专业人员的理想资源。Mark Stamp博士是圣何塞州立大学的计算机科学教授，在私营企业，学术界和美国国家安全局（NSA）方面拥有经验，在那里他担任隐式分析师已有7年了。 他撰写了数十本学术论文和两本有关信息安全的书籍。Mark Stamp博士是圣何塞州立大学的计算机科学教授，在私营企业，学术界和美国国家安全局（NSA）方面拥有经验，在那里他担任隐式分析师已有7年了。他撰写了数十本学术论文和两本有关信息安全的书籍。
公共参与和发展委员会1月27日...
2023年1月27日，公众参与和发展委员会在上述日期举行的汉兰德联合大楼，河滨校园以及按照加利福尼亚政府法规§§11133。在场的成员：摄政王埃尔南德斯，赖利和蒂蒙斯； Ex -inocio成员Leib；咨询会员Ellis，Raznick，Steintrager和Tesfai； Muñoz和Wilcox总理参加：摄政王Blas Pedral and Park，秘书兼参谋长Lyall，教务长纽曼，Khancellor Khosla和录制秘书李在下午3:05召开的会议召集。主席Reilly主持。1。与UC Riverside的区域合作伙伴关系[在会议前向董事提供了背景材料，并且在秘书兼参谋长办公室中备份副本。]大臣威尔科克斯（Wilcox）介绍了加利福尼亚州参议员理查德·罗斯（Richard Roth），他于2012年当选。参议员罗斯（Roth）是美国空军少将的一名退休少将，在里弗赛德（Riverside）拥有30年的法律职业生涯，一直是UC Riverside及其医学院的强烈倡导者。 参议员罗斯（Roth）表示，河滨地区以在全国范围内运输消费品而闻名，他们提供了许多工作，这些工作人员低于中等工资，并以历史悠久的高中毕业和大学出勤率以及极端的健康差异而闻名。 河滨县是该州第十一个最严重的县因冠状动脉疾病而导致死亡，而拉丁裔妇女在那里的任何人群中经历了最高的宫颈癌发生率。 该地区和国家的另一个重点是心理健康。参议员罗斯（Roth）是美国空军少将的一名退休少将，在里弗赛德（Riverside）拥有30年的法律职业生涯，一直是UC Riverside及其医学院的强烈倡导者。参议员罗斯（Roth）表示，河滨地区以在全国范围内运输消费品而闻名，他们提供了许多工作，这些工作人员低于中等工资，并以历史悠久的高中毕业和大学出勤率以及极端的健康差异而闻名。河滨县是该州第十一个最严重的县因冠状动脉疾病而导致死亡，而拉丁裔妇女在那里的任何人群中经历了最高的宫颈癌发生率。该地区和国家的另一个重点是心理健康。在圣贝纳迪诺县，拉丁裔（a）人口的与糖尿病相关的死亡率比白人人口高出50％。通过教育和培训来提高劳动力的技能所需的地区，吸引和留住高科技领域以及高薪工作，增加医疗保健工人的数量，并改善获得医疗机构和健康成果的机会。Riverside在附近拥有加利福尼亚州立大学的一个校园，附近的多个加利福尼亚社区大学校园和一个具有强大研究企业的UC校园。一个新的教育设施将将UCR医学院扩展到约500名学生，而加州空气资源委员会（CARB）的南加州总部现在位于河滨校园。在加利福尼亚州，有3.9％的成年人患有严重的精神疾病，而内陆帝国的成年人中有4.2％。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的