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通过光子线粘结启用的薄膜锂硅锂上的高功率和窄线宽激光
薄膜硅锂（TFLN）已成为实现高性能芯片尺度光学系统的有前途的平台，涵盖了从光学通信到微波光子学的一系列应用。此类应用程序依赖于将多个组件集成到单个平台上。然而，尽管其中许多组件已经在TFLN平台上进行了证明，但迄今为止，该平台的主要瓶颈是存在可调，高功率和狭窄的芯片激光器的存在。在这里，我们使用光子线粘结解决了这个问题，将光学放大器与薄膜锂锂反馈电路集成在一起，并证明了扩展的腔二极管激光器，产生了78 MW的高芯片上功率，侧模式抑制较大，大于60 dB，大于43 nm的宽波长可调节性。在短时间内的激光频率稳定性显示了550 Hz的超鼻中固有线宽，而长期记录表明，光子线键合激光器的高无源稳定性具有46小时的无模式跳动操作。这项工作将光子线粘结验证为用于高性能在芯片激光器上的可行集成解决方案，为系统级别的升级和瓦特级输出功率打开了路径。
识别治疗癌症和心血管疾病的窄治疗指数药物的关键靶点
合适的治疗指数对于药物的发现和开发至关重要，因为剂量稍有变化的窄治疗指数 (NTI) 药物可能会引起严重的药物不良反应或潜在的治疗失败。迄今为止，已有多项研究探索了 NTI 药物靶标的共同特征，并已将其用于识别潜在的药物靶标。然而，药物治疗指数与相关疾病之间的关联尚未被剖析，这对于揭示 NTI 药物机制和优化药物设计非常重要。因此，本研究选择了 NTI 药物数量最多的两类疾病（癌症和心血管疾病），并分析了相应 NTI 药物的靶标属性。通过计算药物靶标的生物系统概况和人类蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络属性，并采用基于 AI 的算法，发现了两种疾病之间的差异特征，从而揭示了 NTI 药物在不同疾病中的不同潜在机制。因此，我们为这两种疾病确定了十个共同特征和四个独特特征，以区分 NTI 和 NNTI 药物靶标。这些计算发现以及新发现的特征表明，在避免这些疾病的治疗指数狭窄的临床研究中，应考虑靶标作为枢纽的能力以及人类PPI网络中靶标信号传导的效率，从而为药物发现和临床研究过程提供新的指导，并有助于评估癌症和心血管疾病的药物安全性。2021 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
通过光子线粘结启用的薄膜锂硅锂上的高功率和窄线宽激光
薄膜硅锂（TFLN）已成为实现高性能芯片尺度光学系统的有前途的平台，涵盖了从光学通信到微波光子学的一系列应用。此类应用程序依赖于将多个组件集成到单个平台上。然而，尽管其中许多组件已经在TFLN平台上进行了证明，但迄今为止，该平台的主要瓶颈是存在可调，高功率和狭窄的芯片激光器的存在。在这里，我们使用光子线粘结解决了这个问题，将光学放大器与薄膜锂锂反馈电路集成在一起，并证明了扩展的腔二极管激光器，产生了78 MW的高芯片上功率，侧模式抑制较大，大于60 dB，大于43 nm的宽波长可调节性。在短时间内的激光频率稳定性显示了550 Hz的超鼻中固有线宽。长期记录表明，光子线键键激光器具有58小时的无模式操作的高无源稳定性，频率漂移仅为4.4 MHz/h。这项工作将光子线粘结验证为用于高性能在芯片激光器上的可行集成解决方案，为系统级别的升级和瓦特级输出功率打开了路径。
MURF2040 超快速整流器
免责声明：1- 为改进产品特性，本文档提供的信息（包括规格和尺寸）如有变更，恕不另行通知。订购前，建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司销售部，获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下（例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备），应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司书面许可，不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品（技术）不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方，其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品（技术）时，应根据相关法律法规办理必要的手续。
超维计算与神经网络
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
MUR1560CT 超快速整流器
免责声明：1- 为改进产品特性，本文档提供的信息（包括规格和尺寸）如有变更，恕不另行通知。订购前，建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司销售部，获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下（例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备），应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司书面许可，不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品（技术）不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方，其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品（技术）时，应根据相关法律法规办理必要的手续。