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Al/InAs/Al 异质结的自洽准粒子引力波和混合函数计算：能带偏移和自旋轨道耦合效应
表面和界面的电子结构对量子器件的特性起着关键作用。在这里，我们结合密度泛函理论与混合泛函以及最先进的准粒子引力波 (QSGW) 计算，研究了实际的 Al / InAs / Al 异质结的电子结构。我们发现 QSGW 计算和混合泛函计算之间具有良好的一致性，而后者本身与角分辨光电子能谱实验相比也非常出色。我们的论文证实，需要对界面质量进行良好的控制，才能获得 InAs / Al 异质结所需的特性。对自旋轨道耦合对电子态自旋分裂的影响的详细分析表明，k 空间中存在线性缩放，这与某些界面态的二维性质有关。QSGW 和混合泛函计算的良好一致性为可靠地使用 QSGW 的有效近似来研究非常大的异质结打开了大门。
热电材料的能带各向异性
热电材料能够实现热和电的直接转换，在制冷和发电方面有着良好的应用前景，引起了人们的广泛关注。考虑到更广泛的应用场景和在室温（RT）附近更大的需求，在过去的几十年里，在室温附近具有高性能的 TE 材料引起了广泛的研究关注。材料的 TE 性能通过其无量纲性能系数 zT = S 2 σT/(κ e +κ L ) 来判断，其中 S、σ、T、κ e 和 κ L 分别为塞贝克系数、电导率、绝对温度、热导率 κ 的电子和晶格分量。到目前为止，Bi 2 Te 3 基合金是唯一在 RT 附近具有理想 zT 值的商业化材料，而 n 型 Mg 3 Sb 2 最近被认为是另一种有前途的 TE 材料，其 zT 在 RT 附近约为 0.8。 Bi 2 Te 3 和 Mg 3 Sb 2 均具有本征的低晶格热导率κL，这是其高TE性能的基础之一。1-4
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
半导体能带概念
摘要 电气工程导论涵盖了各种基本概念，其中之一就是半导体能带的概念。理解这个概念非常重要，因为半导体是许多电子设备的基本材料，包括晶体管、二极管和集成电路。能带理论为固体材料的电学性质和电导率提供了重要的见解。通过理解这个概念，可以解释为什么有些材料是导体、绝缘体或半导体。能带理论在开发和理解许多不同的电子元件方面非常重要，包括太阳能电池、LED、二极管和晶体管。理解半导体材料的电学和光学性质需要理解能带。能带有两个主要组成部分：价带和导带。价带是可以从固体到完整状态的电子填充的能带，而导带是价带上方的能带，可以由具有更高能量的电子填充。能带的概念是理解半导体性质的重要概念之一。能带是材料中电子可获得的能量范围。半导体在电子领域有许多应用。例如，半导体用于制造计算机、电子设备、热电偶等。关键词：电气工程、能带、半导体简介
通过表面限制的金属化石墨炔片中的分子轨道和晶格对称性组合实现非常规能带结构
基于石墨炔 (GY) 和石墨炔 (GDY) 的单层代表了下一代二维富碳材料，其可调结构和性能超越石墨烯。然而，检测原子级厚度的 GY/GDY 类似物中的能带形成一直具有挑战性，因为该系统必须同时满足长程有序和原子精度。本研究报告了在表面合成的金属化 Ag-GDY 薄片中形成具有介观（≈ 1 μ m）规律性的能带的直接证据。采用扫描隧道和角度分辨光电子光谱，分别观察到费米能级以上实空间电子态的能量相关跃迁和价带的形成。此外，密度泛函理论 (DFT) 计算证实了这些观察结果，并揭示了蜂窝晶格上双重简并的前沿分子轨道产生接近费米能级的平坦、狄拉克和 Kagome 能带。 DFT 建模还表明原始薄片材料具有固有带隙，该带隙保留在具有 h-BN 的双层中，而吸附诱导的带隙内电子态在 Ag-GDY 装饰银的 (111) 面的合成平台上演变。这些结果说明了通过原子精确的二维碳材料中的分子轨道和晶格对称性设计新型能带结构的巨大潜力。
Bapoped Bifeo 3薄膜的结构演化和能带调制
bi 1 -x ba x feo 3（bbfo，x = 0，0.03，0.1）薄膜是通过脉冲激光沉积在srruo 3-固定srtio 3（001）底物上外上脚部生长的。随着BA含量的增加，BBFO薄膜显示出显着降低的泄漏电流，但抑制了铁电偏振。X射线衍射互惠空间映射和拉曼光谱表明在BBFO薄膜中，从菱形的类似隆隆巴德中的到四方样相的结构进化。光吸收和光电子光谱测量表明，BBFO薄膜中能量带结构的调节。BBFO薄膜带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。 已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。 受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。 这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。
应对量子计算机和人工智能带来的生存威胁
尽管人工智能和量子计算 (QC) 正迅速成为未来互联网的关键推动者，但专家认为它们对人类构成了生存威胁。针对 ChatGPT/GPT-4 的疯狂发布，数千名感到震惊的科技领袖最近签署了一封公开信，要求暂停人工智能研究，为不受控制的 AGI (通用人工智能) 对人类造成的灾难性威胁做好准备。AGI 被视为“认识论的噩梦”，人们认为 GPT-5 会使 AGI 陷入危险。两条计算规则似乎是造成这些风险的原因。1) 强制第三方权限，允许计算机以引入漏洞为代价运行应用程序。2) 图灵完备人工智能编程语言的停机问题可能导致 AGI 势不可挡。在传统系统下，这些固有弱点的双重打击仍然是不可战胜的。最近的网络安全突破表明，禁止所有权限可将计算机攻击面降至零，从而提供一种新的零漏洞计算 (ZVC) 范式。本文通过部署 ZVC 和区块链，制定并支持一个假设：“通过征服两个不可攻克的可计算性规则，安全、可靠、合乎道德、可控的 AGI/QC 是可能的。”在欧洲财团的推动下，当 AGI/QC 到 2025 年开始为 750 亿台互联网设备提供支持时，测试/证明提出的假设将对未来的数字基础设施产生突破性的影响。
人工智能带来的变革
1 直到最近，对英国工业革命期间就业模式的定量分析才开始得到研究，结果表明，1851 年至 1901 年间，英国女性劳动力市场参与率从 25% 下降到 10%，降幅超过一半（Horrell 2009）。这是因为它提高了生产率，但也将工作集中在工厂，而工厂当时不在女性的管辖范围内。另见 Humphries 和 Schneider (2021)。2 尽管绿色革命采用的新方法也带来了一系列必须管理的新挑战，例如土壤退化。3 这反映在一系列基准测试中（例如将法律知识应用于新案件），其中发现人工智能可以在很短的时间内产生与大多数人类相似甚至更高质量的输出。在其他领域（例如医学图像识别），尽管模型在不断进步，但它仍然达不到人类水平的输出。
探索交替磁性 MnTe 的电子能带结构
在本研究中，我们利用偏振相关角分辨光电子能谱 (ARPES) 研究了六方 MnTe (0001) 块体单晶的电子能带结构。样品通过混合化学计量量的细粉 Mn 和 Te 来制备，并在 10 -5 pa 的真空石英安瓿中密封。我们通过固相反应法生长 MnTe 单晶并将其切割成 (0001) 面。为了获得干净的表面，我们对样品进行了溅射和退火。我们使用 2kV 的束流能量进行溅射，退火温度为 330 摄氏度。通过反复的溅射和退火循环，我们最终得到了干净的表面。通过俄歇电子能谱检查表面的杂质，并通过尖锐的六方低能电子衍射 (LEED) 斑点确认了长程有序。偏振相关 ARPES 实验是在配备 ASTRAIOS 电子分析仪的 HiSOR BL-9A 上进行的。我们将光子能量设置为 40 eV，温度设置为 200K。入射光的偏振方向由波荡器磁铁配置控制。