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World File Search System辐射场
核研究所和物理研究方法
离子束通常用于测试微电子器件中的单粒子效应 (SEE) [5]，特别是用于空间和加速器应用 [6-9]，其中电子设备需要在高辐射场中高可靠性地工作。全世界的大多数测试都是在较低能量下进行的，通常为每核子 10 至 100 MeV。CERN 的 SPS 加速器是一个独特的设施，因为它能够使用超高能量范围（每核子数百 GeV）。利用这些能量的主要原因是，测试工程师可以研究相对较高的线性能量转移 (LET) 与同时具有高穿透力的光束相结合的效果。这一事实允许将多个电路板一个接一个地堆叠并以中等程度的光束衰减进行并行测试 [10]。此外，离子在组件的整个敏感体积内保持恒定的 LET，这更易于 SEE 的数据分析。此外，无需取下微芯片的盖子和外壳，这些操作可能特别困难
有效的 - 铁氧体杆天线
应使用增益，光圈和辐射抗性的概念对任何空中进行的完整分析，但这种方法在回答以下简单问题时曲折途径。“如果铁岩杆天线位于每米的强度E伏的辐射场，并且P.D.在线圈端子上是v伏特，我们如何找到适合关系的有效长度l v = le？”这是一个公平的问题，但是，从电磁理论和航空设计的文献中几乎没有得到理解。有一种相当简单的解决方案方法，该方法将在本文的后面介绍，但首先检查了更简单的结构，环或框架空中。假设一个循环与波长相比，大小很小，n圈封闭了一个平方米的区域，其平面与发射器一致。然后，传输磁场将正常通过a，如果没有从线圈中取出电流，则P.D。可以根据变化法则计算。如果磁场为h = hm sin 2trft 2trft，则链接的通量为µDAH，并且P.D.是
欧洲民航组织通信 EASA
➢ 1967 年，美国航空母舰福莱斯特号上的一架战斗机的导弹未及时引爆，造成 134 人死亡，161 人受伤，损失超过 5 亿欧元。怀疑屏蔽连接器安装不当或接线缺失。➢ 1988 年，国际机构报告称，一架美国陆军直升机因飞得太靠近强大的雷达和无线电发射器而因 EMI 坠毁（22 人死亡）。怀疑电子控制飞行系统易受 HIRF 环境影响。➢ 1984 年，一架龙卷风战斗机在飞得太靠近强大的美国之音 (VOA) 高频 (HF) 波段发射器后在慕尼黑附近坠毁。➢ 在汽车领域，早期的防抱死制动系统 (ABS) 在严酷的 HIRF 环境下发生故障，导致致命事故。一些德国高速公路路段安装了网状屏蔽，以减弱附近发射器的电磁场。现在，通过对线束进行大电流注入 (BCI) 和辐射场攻击，对安全相关设备进行了有效的 HIRF 防护，其方式与航空设备相同。
Husmann Technologies，LLC
核心能力•数字转型策略，企业体系结构，蓝图和过渡路线图。•通过AI/ML实践（CDAO）提出的数据分析 - 可扩展，敏捷和值得信赖的平台促进了基于事实的，资源知识的决策。•AI大型语言模型（LLMS），以识别，翻译，预测或生成文本/其他内容。•空间AI - 使用空间，现实世界应用的AI技术（例如，：GIS，成像，摄影相关性）•神经辐射场的合成（例如，：相关性n-Dim图像与其他图像不同的图像，以创建空间AI用于得出操作优势的复合图像。）•用于高级数据分析插件的Chatgpt和Azure OpenAI。•MBSE和数字双胞胎工具将数字，自然过程或物理对象配对实时分析决策。•NIST单个安全体系结构合规性，治理和风险Mgmt。;与DevSecops集成的网络安全生命周期。•网络安全，零信任的弹性，SOC-OPS，AI/ML，网络自卫和信息安全智能优化（随/通过/通过入侵 - 我们的VAP）。
雷电和 HIRF 保护 - Advansi
Dave Walen 已经参与飞机电磁效应研究 20 年。他是 FAA 雷电和电磁干扰国家资源专家，于 1996 年加入 FAA。他参与了即将出台的 HIRF 规则和咨询材料的规则制定活动，并为 FAA 认证办公室提供电磁问题支持。在加入 FAA 之前，他在波音公司工作了 19 年，从事防雷设计、天线开发、HIRF 保护和电磁效应研究。他于 1977 年获得北达科他大学电气工程学士学位。他是电气和电子工程师协会会员、华盛顿州注册专业工程师和 NARTE 认证的电磁兼容性工程师。Walen 先生的电磁效应工作包括详细参与与电磁兼容性、飞机防雷、高密度辐射场保护和天线开发相关的分析、测试、保护设计和认证。他在波音公司的最后职位是波音民用飞机集团电磁和天线的工程师兼设备经理。他曾担任美国空军资助的为期四年的闪电研究合同的首席研究员。
雷电和 HIRF 保护 - Advansi
Dave Walen 已经参与飞机电磁效应研究 20 年。他是 FAA 雷电和电磁干扰国家资源专家，于 1996 年加入 FAA。他参与了即将出台的 HIRF 规则和咨询材料的规则制定活动，并为 FAA 认证办公室提供电磁问题支持。在加入 FAA 之前，他在波音公司工作了 19 年，从事防雷设计、天线开发、HIRF 保护和电磁效应研究。他于 1977 年获得北达科他大学电气工程学士学位。他是电气和电子工程师协会会员、华盛顿州注册专业工程师和 NARTE 认证的电磁兼容性工程师。Walen 先生的电磁效应工作包括详细参与与电磁兼容性、飞机防雷、高密度辐射场保护和天线开发相关的分析、测试、保护设计和认证。他在波音公司的最后职位是波音民用飞机集团电磁和天线的工程师兼设备经理。他曾担任美国空军资助的为期四年的闪电研究合同的首席研究员。
腔量子电动力学可以启用para
摘要：将分子耦合到光腔内的量化辐射场已显示出巨大的前景，可以改变化学反应性。在这项工作中，我们表明，可以通过将反应与腔反应强，产生正骨 - 或para取代的产物而不是元产品来从根本上改变硝基苯的基础选择性。重要的是，这些是从腔体以外的同一反应中获得的产物。最近开发的AB从头算法用于理论上计算阳离子卫星中间体的相对能量，这表明所有产品的动力学优选的溴化位点。对腔内和外部的蜂巢中间体的地下电子密度进行分析，我们演示了强耦合如何引起分子电荷分布的重组，这又导致不同的溴化位点直接取决于空腔条件。总体而言，此处介绍的结果可用于了解腔体从机械的角度使用对基态化学反应性的变化，并将前沿理论模拟与最先进但现实的实验腔条件直接连接。■将耦合分子偶联到光腔内的量化辐射场中产生一组光子 - 物质杂种态，称为polaritons。这些极化状态通过调整物质的特性以及光子的特性来以一般和便捷的方式改变化学反应性。23请注意，尽管将极化子用于新的化学的理论预测广泛地，但1已在实验上证明的很大程度上与北极星修饰的反应动力学有关。例如，富尔吉德或类似分子的电子激发态之间的集体耦合以及光腔内量化的光子模式，所谓的电子强耦合（ESC），以增强或抑制光化异构化反应。2，3在另一个示例中，振动激发共同与微腔的光子激发（通常称为振动强耦合（VSC））共同耦合，导致化学动力学可以增强4、5或抑制。6-8在这两个集体耦合方案中，反应的动力学发生了变化，但重要的是，与腔体以外的相同反应相比，没有生成新的产品。最近的理论研究1，9表明，可以通过将分子的电子状态与空腔光子模式耦合来显着修改分子系统的基态。10-20，特别是，已经表明，腔体可以修改Diels- alder反应的内部/EXO选择性，21，22修改了地面质子转移反应屏障和驱动力15，16，并选择性地控制点击反应的乘积。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
观察Cspbbr3量子点膜中从超荧光到偏光国家凝结的过渡
摘要由于偶极气中的量子相关性多体物理学以及基于合作量子状态的超快明亮辐射场的光学应用，因此超级荧光效应受到了广泛的关注。在这里，我们不仅展示了观察超荧光效应，还可以通过外部应用耦合光场的调节维度来控制激子合奏的合作状态。在一个在分布式bragg repetor上覆盖的钙钛矿量子点薄膜薄膜薄膜的轻度杂种结构中揭示了一种称为合作激子 - 波利顿的新的准粒子。在非线性阈值上方，极化缩合发生在具有同步激子的至关重要作用的下极化分支上的非零动量状态。从超级荧光到偏振子凝结的相变表现出线宽下降的典型特征，宏观相干性的增加以及加速的辐射衰减速率。这些发现有望为超亮性和非常规连贯的光源打开新的潜在应用，并且可以使合作效应用于量子光学元件。
牺牲＃2025-08621
与Emova.me公司（https://www.emova.me/）密切合作，来自Irisa和Rennes University的Virtus团队，正在寻求从一些单眼观点中改善Avatars的3D重建。传统上，从多个视图中拟合模板多边形网格（一个3D形态模型）的头像重建方法搜索，并估计照明特性以将材料属性作为2D纹理提取[6]。然而，这些技术存在局限性（处理头发或胡须外观，缺乏镜面，缺乏眼睛或嘴巴等关键特征的精度）。最近的混合技术一直在混合神经辐射场估计（NERFS [4]，高斯Splats [3]）与基于网格的重建，以通过覆盖模板网层表面上的NERFS，2D或3D Splats来显着提高现实主义水平[1,2,2,7]。然而，这种神经辐射现场技术需要大量的视图来执行定性估计。在有限视图作为输入的情况下，该技术需要依靠强壮的先验，要么通过编码在潜在空间表示中的头像出现[5,7]，对数千个真实或合成模型进行了培训，要么通过提供其他指导来确保神经场重建的融合。