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垂直 GaN-on-GaN 肖特基势垒二极管中的深能级瞬态傅里叶光谱 (DLTFS) 和等温瞬态光谱 (ITS)
P. Vigneshwara Raja、Christophe Raynaud、Camille Sonneville、Hervé Morel、Luong Viet Phung 等人。垂直 GaN-on-GaN 肖特基势垒二极管中的深能级瞬态傅里叶光谱 (DLTFS) 和等温瞬态光谱 (ITS)。微纳米结构，2022 年，172，第 207433 页。�10.1016/j.micrna.2022.207433�。�hal-04032160�
ExoMol 线列表 – LXII。旋转振动能级和……
摘要 模拟大气和富碳冷恒星及太阳系外行星的演化需要改进不透明度；特别是，至少需要使用包含感兴趣能量范围内所有重要跃迁的线列表来确定天体物理上重要的丙二烯二叉 (C 3 ) 分子的贡献。我们报告了变分计算，给出了 12 C 3 、12 C 13 C 12 C 和 12 C 12 C 13 C 的旋转振动能级和相应的线强度。在 12 C 3 情况下，我们获得电子 ˜ X 1 g + 基态的 2166 503 旋转振动状态能量 ⩽ 2000 cm − 1。与实验的比较表明最大误差为 ± 0 。 03 cm − 1 计算出涉及上能态能量⪅ 4000 cm − 1 的线的位置。为了使上能态能量⪆ 4000 cm − 1 的线具有可比的线位置精度，在采用的势能表面中需要考虑圆锥相交。ExoMol 数据库 ( http://www.exomol.com ) 中提供了线列表和相关不透明度。
横跨不同光子能级的Varian线性加速器的光束轮廓特性
放射疗法采用多种能量辐射来破坏癌细胞。线性加速器（也称为LINAC）是用于提供外部梁辐射疗法的机器。为了确认为肿瘤提供最佳辐射的治疗计划系统，同时保留周围正常组织的范围，这是对溶剂的广泛测量，是临床用途的Linac调试程序的一部分。这项工作旨在将光子束光束轮廓相对于半宽度，对称性和梁平坦度进行比较和评估。使用线性加速器（Varian vitalbeam SN：5199）进行了6mV，10mV和15mV光子的能量，对一组磁场尺寸（4×4、10×10×10×10×20 cm 2）和各种环境进行了良好的环境，对这项研究进行了的梁曲线测量。 A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。 利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。 根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。的梁曲线测量。A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。
使用机器的功能级评级系统...
摘要：为了帮助消费者和制造商做出更好的决策，本研究通过审核投票和客户评论来收集对移动商品的特征评估。功能级别的评分提供了有关产品的哪些部分效果良好或比通用产品级别的评论更详细的信息。我们对亚马逊上的4,000多个移动产品评论进行了情感分析，专注于功能并产生功能评分。客户可以在这项彻底研究的支持下进行更受过教育的自定义购买，这也有助于制造商改善其产品。我们发现的应用包括针对性的营销活动，消费者研究和推荐系统。关键字：索引术语建议系统，自然语言处理，情感分析，蜂窝电话，评论，决策，文本挖掘，网络挖掘。
使用神经技术支持的智能级联 U-Net 模型进行脑肿瘤分割
据神经病学专家介绍，脑肿瘤对人类健康构成严重威胁。脑肿瘤的临床识别和治疗在很大程度上依赖于准确的分割。脑肿瘤的大小、形状和位置各不相同，这使得准确的自动分割成为神经科学领域的一大障碍。U-Net 凭借其计算智能和简洁的设计，最近已成为解决医学图片分割问题的首选模型。局部接受场受限、空间信息丢失和上下文信息不足的问题仍然困扰着人工智能。卷积神经网络 (CNN) 和梅尔频谱图是这种咳嗽识别技术的基础。首先，我们在各种复杂的设置中组合语音并改进音频数据。之后，我们对数据进行预处理以确保其长度一致并从中创建梅尔频谱图。为了解决这些问题，提出了一种用于脑肿瘤分割 (BTS) 的新型模型，即智能级联 U-Net (ICU-Net)。它建立在动态卷积的基础上，使用非局部注意力机制。为了重建脑肿瘤的更详细空间信息，主要设计是两阶段级联 3DU-Net。本文的目标是确定最佳可学习参数，以最大化数据的可能性。在网络能够为 AI 收集长距离依赖关系之后，将期望最大化应用于级联网络的横向连接，使其能够更有效地利用上下文数据。最后，为了增强网络捕捉局部特征的能力，使用具有局部自适应能力的动态卷积代替级联网络的标准卷积。我们将我们的结果与其他典型方法的结果进行了比较，并利用公开的 BraTS 2019/2020 数据集进行了广泛的测试。根据实验数据，建议的方法在涉及 BTS 的任务上表现良好。肿瘤核心（TC）、完整肿瘤、增强肿瘤分割BraTS 2019/2020验证集的Dice评分分别为0.897/0.903、0.826/0.828、0.781/0.786，表明在BTS中具有较高的性能。
加工对先进费米能级的影响...
材料中的费米能通常由电荷中性决定。只要材料是纯净的并且完全符合化学计量，就可以实现电荷中性。如果添加掺杂剂或材料变为非化学计量，则会产生电荷。阴离子位点的非化学计量取决于气体气氛。样品处理过程中的阳离子非化学计量可能是由于物种的挥发性或固体溶液形成过程中的不同溶解度造成的。无论如何，目标相的合成都依赖于材料补偿其加工过程中产生的电荷的能力。例如，可以通过在价带或导带中添加电子电荷来建立电荷中性。这并不总是可能的，例如在绝缘体中。在氧化物的情况下，材料可以与周围大气交换氧气。在
通过微印刷自组装单层在微尺度上局部操控二维 TMDCs 的能级
2D 过渡金属二硫属化物 (TMDC) 是原子级厚度的半导体，在晶体管和传感器等下一代光电应用方面具有巨大潜力。它们的大表面体积比使其节能，但也对物理化学环境极为敏感。在预测电子行为（例如其能级排列）时必须仔细考虑后者，这最终会影响器件中的电荷载流子注入和传输。这里展示了局部掺杂，从而通过化学工程改造支撑基板的表面来调整单层 TMDC（WSe 2 和 MoS 2）的光电特性。这是通过使用两种不同的自组装单层 (SAM) 图案的微接触印刷来装饰基板来实现的。SAM 具有不同的分子偶极子和介电常数，显著影响 TMDC 的电子和光学特性。通过分析（在各种基底上），可以确认这些影响完全来自 SAM 和 TMDC 之间的相互作用。了解 TMDC 所经历的各种介电环境可以建立电子和光学行为之间的关联。这些变化主要涉及电子带隙宽度的改变，可以使用肖特基-莫特规则计算，并结合 TMDC 周围介质的屏蔽。这些知识可以准确预测单层 TMDC 的（光）电子行为，从而实现先进的设备设计。
通过金属交换设计具有可调能级排列和磁各向异性的周期性双核镧系元素定向网络
在这方面，近几年来，人们对基于镧系元素的单分子磁体 (SMM) 进行了深入研究，旨在在分子水平上稳定磁矩并开发更高密度的存储应用。[5,12–19] 镧系元素的缓慢弛豫时间、高磁矩和双稳态基态使其非常适合分子自旋电子学应用。[5,12,13] 镧系元素驱动的 SMM 方法的合理延伸是设计包含镧系元素的周期性网络，这些网络可以充当活性磁信息单元。在过去的几十年里，金属超分子协议已经成为一种设计嵌入金属元素的功能性网状材料的有力策略。[20–22] 这种合成范式也在表面上得到了发展，能够设计二维金属有机设计，主要采用过渡金属和碱金属。[23–25]
工程周期性的双灯笼导向网络，具有可调能级对齐和磁各向异性的金属交换
在这方面，在过去几年中，已经对基于灯笼的单分子杂志（SMM）进行了深入研究，目的是针对分子水平的杂志稳定和较高密度存储应用的稳定。[5,12–19]缓慢的松弛时间，高磁矩和灯笼的可靠地面状态使其非常适合分子自旋的应用。[5,12,13]灯笼驱动的SMM方法的逻辑扩展将是包含灯笼的定期网络的工程，该网络可以充当主动磁性信息单位。在过去的几十年中，金属分子方案已成为一种强大的策略，用于设计嵌入金属元件的功能性网状材料。[20–22]这种合成范式也已经在表面上开发，能够设计2D金属 - 有机设计，主要采用过渡和碱金属。[23–25]
增强与二能级原子相互作用的非线性 SU(1, 1) 量子系统的信息
量子系统的纠缠调控是量子计算和通信的基础，在量子信息处理中具有重要意义，因此引起了众多物理学家的兴趣[1–3]。此外，为了增强纠缠和量子关联，人们提出了许多理论和实验方案[4–7]。纠缠度的测量可以通过不同的方法获得，例如冯·诺依曼熵[8,9]、共生度[10]、负性[11,12]和形成纠缠[13]。同样，纠缠路径也可以通过一些测量来预测，例如熵压缩[14]、层析成像熵[15,16]、维格纳函数[17]、量子不确定性和局域量子 Fisher 信息[18]。众所周知，在量子光学中，光与物质的相互作用存在着许多有趣的问题。这些问题分别是原子-场相互作用[19–21]、原子-原子相互作用[22,23]和场-场相互作用[24,25]。这些相互作用包含许多在实验系统中观察到的自然现象。此外，这些类型的相互作用可以用一些数学工具来描述，以从一种结构转换为另一种结构。一组两能级原子与量子化场之间的相互作用已转化为电磁场[26]、原子-原子或场-原子相互作用的三种模式[27,28]。在此背景下，我们旨在研究两能级原子与 SU(1, 1) 李代数类别之间的相互作用，其中原子可以被视为 SU(2) 李代数中正则化的粒子。许多作者已经研究了 SU(1,1) 和 SU(2) 量子系统之间的相互作用[14, 29]。讨论了阻尼库对 k = 1 / 4 时 Barut-Girardello 态的影响 [30]。研究了外部经典场系统耦合参数对 SU(1,1) 和 SU(2) 相互作用的影响 [31,32]。研究了量子 Fisher 信息 (QFI) [33, 34] 与以两种非简并模式相互作用的两个原子的量子纠缠之间的关系 [35]。给出了 SU(1,1) 李代数与三能级原子在激光场中的相互作用，该激光场与理想激光和真实激光有关 [32]。通过球谐函数可以生成 Barut-Girardello 态，该态可以描述系统纠缠 [36]。通过使用具有强度相关耦合和外部场的 Jaynes-Cummings 模型 [37]，提出了 Perelomov 叠加可产生 Gilmore-Perelomov 类型的 SU(1, 1) 相干态。