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World File Search System规则性
通过液态硅诱导重建控制大面积 4° 偏离 4H-SiC 硅面的宏观步进
摘要。在 SiC/Si/SiC 夹层结构中，使用 1550°C 熔化的 Si 研究了 4°off 4H-SiC 表面的重建。尽管系统地获得了与液态 Si 接触的整个区域的宏观阶梯形貌，但使用原始 4H-SiC 晶片时发现台阶呈波浪形。在处理过的表面上进行表面重建时，台阶的规则性和直线性得到显著改善：在重新抛光的表面上，在某些情况下发现台阶是规则和笔直的，而在原生外延层上则始终观察到这种情况。经过 2 小时的重建过程后，获得了最佳的台阶规则性，平均宽度为 ̴ 3-5 µm。将处理面积从 1.44 cm 2 增加到 4 cm 2 不会影响结果，这表明该工艺具有良好的可扩展性。
将聚（3-己基噻吩）重新用作导电剂......
聚（3-己基噻吩） (P3HT) 被发现是一种高效的低密度聚乙烯 (LDPE) 电导率降低添加剂，这为共轭聚合物领域开辟了一个新的应用领域。降低绝缘材料在高电场下的直流 (DC) 电导率的添加剂引起了广泛的研究兴趣，因为它们可能有助于设计更高效的高压直流电力电缆。研究发现，0.0005 wt% 的超低浓度区域规则性 P3HT 可将 LDPE 的直流电导率降低三倍，这意味着迄今为止所有电导率降低添加剂中效率最高的。这里建立的方法，即使用共轭聚合物作为单纯的添加剂，可能会在绝对数量上增加需求，超过薄膜电子产品所需的数量，这将使有机半导体从一种小众产品转变为大宗化学品。
基于人工智能的算法，用于检测音乐中的（不）规律性...
音乐结构的规律性被体验为具有重复和周期性模式的强结构化纹理，音乐理念以可感知的形状呈现在人类脑海中。我们最近表明，对音乐内容的操纵（即音乐结构的偏差）会影响对音乐的感知。这些偏差是由音乐专家检测到的，包含这些偏差的音乐作品被标记为不规则的。在本研究中，我们用人工智能算法取代了参与检测（不）规则性的人类专家。我们评估了八个测量熵和信息内容的变量，可以使用称为音乐信息动力学的计算模型和不同的观点对每个音乐作品进行分析。使用 160 个音乐片段测试了该算法。初步统计分析表明，八个变量中有三个是规律性的显着预测因子（E
线性分支程序和定向仿射提取器
平均案例复杂性。我们定义了一个伪随机类的功能类别，我们称之为定向仿射提取器，并表明这些功能对于强读型模型平均而言很难。然后，我们用良好的参数提出了这种功能的明确结构。这加强了Cohen和Shinkar（ITCS'16）的结果，他们为平均决策树提供了如此平均的硬度。定向仿生提取器比更熟悉的仿期提取器更强。鉴于这些功能的重要性，我们期望我们的新功能可能具有独立的利益。证明复杂性。我们还考虑了证明系统res [⊕]，该系统是用线性查询分辨率的扩展，并定义了RES [⊕]的常规变体。此证明系统中CNF的反驳自然定义了解决相应搜索问题的线性分支程序。如果驳斥是常规的，我们证明结果程序是读取的。相反，我们表明，解决搜索问题的弱读取线性BP可以转换为常规res [⊕]反驳，并持续爆炸，而规则性条件来自弱读取对立的bps的定义，从而获得了这些证明系统之间的等价。
带有应用程序的图表的边缘集的常规分解
Szemer´edi规律性引理是图理论中最强大的工具之一。引理于1978年出版[30]，尽管Szemer´edi早些时候已经使用了较弱的版本来证明Erd˝os-tur´an猜想[14，29]。从那以后，引理及其后果在图和超图理论，数字理论，代数，几何和计算机科学中发现了一些应用。我们仅考虑本文中的简单图，即没有循环，没有多个边。给定图G =（v，e）和数字ε∈（0，1），规则性引理可以断言V可以将V分为K≤n（ε）子集V 1∪。。。v k和另一组v 0 = v - （∪i v i），使得g [v i，v j]为ε-指标（大致说明，这意味着近似随机性；我们将在下一节中定义此概念），每1≤i=j≤k，除了在大多数εk2 iNdice，| V 0 | ≤εn和| V I | =（n - | v 0 |） /k，每1≤i≤k。在Szemer´edi的规律性引理的原始证据中，零件数量的阈值N（ε）是高度O（ε-5）的塔。正如Gowers在[21]中证明的那样，这种塔式的结合通常是不可避免的。更确切地说，有一些图形必须至少为高度ω（ε-1 /16）的塔。conlon和Fox [5]进一步改善了下限到ω（ε -1）。这显示了主要缺点
从规律性引理到算法公平
在本文中，我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论，计算复杂性，加性组合学，信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义，它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确（校准）预测，而多辅助性是一个严格的较弱的概念，仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关，这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理，在不同领域具有许多重要的含义，包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理，Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理，附加组合中的密集模型定理，在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中，以及零time的计算类似物。因此，多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果，我们然后问：如果我们从多校准的预测指标开始，那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本？此外，在此过程中，我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头，我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域，并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大，更一般的版本，对假元素的表征，以及密集的模型定理。
人工智能在抗震建筑设计中的应用：使用深度学习和 ImageAI 方法确定不规则结构体系 Kaan Bingöl 1 , Aslı Er Akan 2* , Hilal Tuğba Örmecioğlu 3 , Arzu Er 4
1 比利希姆创新中心，METU Technopolis，安卡拉 06510，土耳其 2 恰卡亚大学，建筑学院，建筑系，安卡拉 06530，土耳其 3 阿克德尼兹大学，建筑学院，建筑系，安塔利亚 07070，土耳其 4 阿克德尼兹大学，技术职业高中，安塔利亚 07070，土耳其 重点：图形/表格摘要 人工神经网络和深度学习方法 估计结构不规则性的新方法 深度学习和图像处理方法在抗震建筑设计中的应用 图 A. 图形摘要目的：本研究的目的是通过使用深度学习和图像处理方法，创建一个不规则控制助手 (IC Assitant)，它可以为建筑师提供有关结构系统决策是否符合抗震规定的一般信息，这些信息可在设计过程的早期阶段通过深度学习和图像处理方法进行。这样，在设计的早期阶段就能做出正确的决策，并防止在实施项目阶段可能发生的意外修改。理论与方法：在本研究中，我们提出了一个不规则控制助手 (IC Assitant)，它可以为建筑师提供有关土耳其地震规范中定义的结构系统不规则性的一般信息，它是使用深度学习和图像处理方法开发的。PYTHON 是学术领域最常用的编程语言之一，PYTHON IDLE（集成开发和学习环境）用于创建应用程序。Image AI 工作库用于制作此软件产品。结果：向 IC 助手展示了以前没有给过机器的新计划，并询问这些计划中的结构系统是否按照地震法规的定义是规则的还是不规则的。结果表明，DK 助手可以成功地提供有关任何结构系统的规则性百分比的信息。结论：研究表明，深度学习和图像处理方法可用于在建筑设计过程的早期阶段发现结构不规则性。
M.E（eple.和Commu.-vlsi Design）_22032024.pdf
modulei：VLSI（10小时）VLSI设计概述的概述：历史透视，VLSI设计方法的概述，VLSI设计流，VLSI设计流，设计层次结构，规则性，模块化和局部性概念，局部性，VLSI设计样式，设计质量，包装技术，包装技术，CAD技术。MOS晶体管理论：金属氧化物半导体（MOS）结构的简介，长通道I-V特征，C-V特性，非线性I-V效应，直流传递特性。moduleii：ASIC（10小时）ASIC设计流：ASIC和SOC概论，ASIC流程概述，功能验证，RTL-GATE水平合成，合成优化技术，前时间验证，静态定时验证，静态定时分析，地板计划，平面图，放置和路线，提取，提取，外布置后，布局后验证，验证，验证。CMOS流程技术：制造过程流程 - 基本步骤，CMOS N-WELL过程，布局设计规则，贴纸图，全custom面膜布局设计。模块：MOS及其类型（10小时）MOS逆变器（静态特征）：电阻载荷逆变器，N型16 MOSFET负载的逆变器，CMOS逆变器。MOS逆变器（开关特性和互连效应）：延迟时间定义，延迟时间的计算，逻辑努力，具有延迟限制的逆变器设计，互连寄生虫的估计，互连延迟的计算，总线与网络连接（NOC）（NOC），CMOS INVERTERS CMOS INVERTERS的开关电源耗散。模块：CMOS（10小时）组合CMOS逻辑电路：MOS逻辑电路NMOS负载，CMOS逻辑电路，复杂的逻辑回路，CMOS传输门（PASS门），比率，比率，比率，动态和通过透视逻辑。顺序MOS逻辑电路：双稳定元素，SR闩锁电路，时钟闩锁和触发器电路的行为，CMOS D-LATCH和EDGE触发的触发器。正时路径，设置时间并保持时间静态，设置的示例并保持时间静态，设置和保持Slack，时钟偏斜和抖动，时钟，重置和电源分布。内存设计，SRAM，DRAM结构和实现。