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World File Search System诺依曼
安德烈亚斯·阿德尔曼
粒子加速器物理与建模 II 2V 1U 加速器将被视为一个抽象的动态系统，我们将讨论非线性对带电粒子束动力学的影响。我们将介绍 Lie 方法与微分代数 (DA) 和截断幂级数 (TPS) 的结合。在第二部分中，我们将讨论使用神经网络和多项式混沌展开来构建此类非线性动态系统的替代模型。
使用拉曼光谱法
本文在过去五十年中通过拉曼光谱法对石墨烯中缺陷计量的演变提供了历史记录。将拉曼散射应用于石墨材料中疾病水平的研究可以追溯到1970年代，并且在该领域发生了很大的进步，尤其是在2006年分离石墨烯之后。文章开始介绍与结构缺陷有关的物理学，破坏了晶体固体中的翻译对称性，引入了拉曼光谱中的选择规则的放松，该规则表现为被障碍引起的峰值，然后将其估计为重要的里程碑，并提供了主要现有协议的实际摘要。此外，我们探讨了尖端增强的拉曼光谱法对石墨烯材料中缺陷的基本方面的更深入了解，这是由于其具有高空间分辨率的光谱测量的能力。总而言之，我们概述了这种创新技术进一步利用这种创新技术的前景，以增强石墨烯缺陷的科学和计量及其在其他二维系统中的应用。
Neumann-1958 计算机与大脑.pdf
约翰·冯·诺依曼（/vɒn ˈnɔɪmən/；匈牙利语：Neumann János Lajos，发音为 [ˈnɒjmɒn ˈjaːnoʃ ˈlɒjoʃ]；1903 年 12 月 28 日 - 1957 年 2 月 8 日）是一位匈牙利裔美国数学家、物理学家、计算机科学家、工程师和博学者。冯·诺依曼被普遍认为是他那个时代最重要的数学家，被称为“伟大数学家的最后代表”；他将纯科学和应用科学融为一体。他在许多领域做出了重大贡献，包括数学（数学基础、泛函分析、遍历论、表示论、算子代数、几何、拓扑和数值分析）、物理学（量子力学、流体动力学和量子统计力学）、经济学（博弈论）、计算机（冯·诺依曼架构、线性规划、自复制机器、随机计算）和统计学。
神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。
