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使用Bcl3等离子体衍生的自由基对MOS2进行三维表面处理
ABSTRACT: The realization of next-generation gate-all-around field-effect transistors (FETs) using two-dimensional transition metal dichalcogenide (TMDC) semiconductors necessitates the exploration of a three-dimensional (3D) and damage-free surface treatment method to achieve uniform atomic layer-deposition (ALD) of a high-k dielectric film on the inert surface of a TMDC channel.这项研究开发了对MOS 2的BCl 3等离子体衍生的自由基处理，以使MOS 2表面功能化，以使超薄AL 2 O 3膜的随后ALD函数。微观结构验证证明，在平面MOS 2表面上大约2 nm厚2 O 3膜的覆盖范围，并使用从基板漂浮的悬浮的MOS 2通道确认了该技术对3D结构的适用性。密度功能理论计算由光学发射光谱和X射线光电子光谱测量值支撑，揭示了Bcl激进分子主要由BCL 3等离子体产生，并吸附在MOS 2上，并促进了Ultrathin Ald-Ald Ald-Ald 2 O 3膜的均匀成核。拉曼和单层MOS 2的光致发光测量以及底部门控的FET的电测量结果证实，由Bcl 3等离子体衍生的自由基治疗造成的可忽略不计。最后，证明了具有超薄ALD-Al 2 O 3（〜5 nm）栅极介电膜的顶部门控FET的成功操作，表明预处理的有效性。关键字：MOS 2，表面功能化，BCl 3等离子体，自由基，原子层沉积，高K介电
探索基于纳米线的超导量子位的半导体约瑟夫森结
本论文研究基于近端 InAs/Al 纳米线的超导量子比特。这些量子比特由半导体约瑟夫森结组成，并呈现了 transmon 量子比特的门可调导数。除了门控特性之外，这个新量子比特（gatemon）还根据操作方式表现出完全不同的特性，这是本论文的主要重点。首先，系统地研究了 gatemon 的非谐性。在这里，我们观察到与传统 transmon 结果的偏差。为了解释这一点，我们推导出一个简单的模型，该模型提供了有关半导体约瑟夫森结传输特性的信息。最后，我们发现该结主要由 1-3 个传导通道组成，其中至少一个通道的传输概率达到大于 0.9 的某些门电压，这与描述传统 transmon 结的正弦能量相位关系形成鲜明对比。接下来，我们介绍了一种新的门控设计，其中半导体区域作为场效应晶体管运行，以允许通过门控设备进行传输，而无需引入新的主导弛豫源。此外，我们展示了传输和过渡电路量子电动力学量子比特测量之间的明显相关性。在这种几何结构中，对于某些栅极电压，我们在传输和量子比特测量中都观察到量子比特谱中的共振特征。在共振过程中，我们仔细绘制了电荷弥散图，在共振时，电荷弥散显示出明显抑制的数量级，超出了传统的预期。我们通过几乎完美传输的传导通道来解释这一点，该通道重新规范了超导岛的电荷。这与开发的共振隧穿模型在数量上一致，其中大传输是通过具有近乎对称的隧道屏障的共振水平实现的。最后，我们展示了与大磁场和破坏性 Little-Parks 机制中的操作的兼容性。当我们进入振荡量子比特谱的第一叶时，我们观察到出现了额外的相干能量跃迁。我们将其解释为安德烈夫态之间的跃迁，由于与 Little-Parks 效应相关的相位扭曲，安德烈夫态在约瑟夫森结上经历了路径相关的相位差。这些观察结果与数值结模型定性一致。
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
药理学和毒理学KCNQ钾通道的年度审查作为植物民间药物的靶标
自史前以来，人类已经取决于食品和医学的植物。即使在现代药物可以使用现代药物的国家中，替代性治疗仍然受到高度重视和常用。与现代药品不同，尽管缺乏从受控临床试验中得出的安全性和有效性数据，但许多植物药仍在广泛使用中，而且通常不清楚作用机制。为此做出贡献是许多植物药的复杂且不确定的组成和可能的多因素机制和多个靶标。 在这里，我们回顾了电压门控钾通道无处不在的KCNQ亚家族作为植物药的靶标的新发现的重要性，包括罗勒，卡普斯，香菜，薰衣草，薰衣草，茴香，茴香，洋甘菊，ginger，ginger，sophoria，sophoria，soperora和mallotus。 我们讨论了这些植物对疾病的传统使用的影响，例如癫痫发作，高血压和糖尿病，以及植物次生代谢物对KCNQ通道的分子机制。为此做出贡献是许多植物药的复杂且不确定的组成和可能的多因素机制和多个靶标。在这里，我们回顾了电压门控钾通道无处不在的KCNQ亚家族作为植物药的靶标的新发现的重要性，包括罗勒，卡普斯，香菜，薰衣草，薰衣草，茴香，茴香，洋甘菊，ginger，ginger，sophoria，sophoria，soperora和mallotus。我们讨论了这些植物对疾病的传统使用的影响，例如癫痫发作，高血压和糖尿病，以及植物次生代谢物对KCNQ通道的分子机制。
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我们能对扣押进行面板化吗？
癫痫发作仍然是药物发现和开发过程中人员流失的重要原因，导致竞争力下降、延误和成本增加。目前的检测方法依赖于旨在支持临床试验的体内研究中的观察结果，例如震颤或其他异常运动。这些迹象可能会被遗漏或误解；因此，药物引起的癫痫发作的明确确认需要进行后续脑电图研究。使用自动视频系统记录和分析动物运动的体内癫痫发作检测已经取得了进展。尽管如此，最好能够尽早预测癫痫发作风险，以便在发现早期消除责任，同时药物化学家可以选择制造潜在的新药。常规早期筛查可以减少因心脏不良事件而导致的人员流失；我们能否使用类似的方法减少因癫痫发作而导致的人员流失？具体来说，微电极阵列可用于检测干细胞衍生神经元中的潜在癫痫发作信号。此外，有明确证据表明神经元电压门控和配体门控离子通道、GPCR 和转运蛋白与癫痫发作有关。在应激或炎症状态下与周围神经胶质细胞的相互作用也会调节神经元的离子通道功能，这增加了癫痫发作预测的难度。现在正是评估开发与一组预测癫痫发作的离子通道检测相关的癫痫发作体外评估机会的好时机，目的是在设计阶段影响结构-活性关系并消除预测与促癫痫状态相关的化合物。
都灵理工学院机构库
任何计算设备的物理实现，要想真正利用量子理论 [1] 提供的额外能力，都是极其困难的。原则上，我们应该能够在具有明确定义状态空间的系统上执行长相干量子操控（门控）、精确量子态合成以及检测。从一开始，人们就认识到，最大的障碍来自于任何现实量子系统不可避免的开放性。与外部（即非计算）自由度的耦合破坏了量子演化的幺正结构，而这正是量子计算 (QC) 的关键因素。这就是众所周知的退相干问题 [2]。通过量子纠错所追求的主动稳定可以部分克服这一困难，这无疑是理论 QC 的成功 [3]。然而，由于需要低退相干率，目前量子处理器的实验实现方案都是基于量子光学以及原子和分子系统 [1]。事实上，这些领域极其先进的技术已经可以实现简单量子计算机中所需的操作。然而，人们普遍认为，量子信息的未来应用（如果有的话）很难在这样的系统中实现，因为这些系统不允许大规模集成现有的微电子技术。相反，尽管“快速”退相干时间存在严重困难，但固态量子计算机实现似乎是从超快光电子学 [4] 以及纳米结构制造和表征 [5] 的最新进展中获益的唯一途径。为此，主要目标是设计具有“长”退相干时间（与典型的门控时间尺度相比）的量子结构和编码策略。第一个定义明确的基于半导体的量子通信方案 [6] 依赖于量子点 (QD) 中的自旋动力学；它利用了自旋自由度相对于电荷激发的低退相干性。然而，所提出的操纵
卡马西平和（r） - 拉果酰胺的类似物作为癫痫病的潜在抑制剂：分子对接，DFT和药代动力学
摘要：对当前癫痫疗法的抵抗力的增加强调了开发具有新的作用机理的新型抗癫痫剂的必要性。lacosamide和carbamazepine衍生物在结构上与抗癫痫药相关，据报道没有碳酸酐酶抑制性能。计算建模可以成为实验者的强大工具，为研究系统提供了严格的算法。这对于测试假设并在实验之前制定实验方案可能很有价值。因此，本研究旨在使用计算方法来确认所选癫痫抑制剂的实验主张。通过混合功能性B3LYP 6-311 ++ G（d，p）与ADME/TOX（吸收，分布，代谢，新陈代谢，排泄和毒性）预测相关，可药物，物理性，物理化学，药物学和药物动力学和药物代理，例如潜在抑制剂。所有化合物都通过了Lipinski的五个规则，表明其潜在的口服使用。为了了解相互作用的模式和结合能的模式，已经对类似物进行了分子对接研究，该研究已经使用了多个靶标，例如电压门控的T型钙通道（CA V 3.1），电压门控钠通道α（Na v 1.5），Na v 1.5），人碳氧化氢酶2（Human Carbonic Anhydrase 2（HCA-II II）和GAB AICIN（HCA-II）和GAB AININO（GAB AININ）（GABA）和γ-Andic andIno。与大多数受体对接时，BIA 2-024，卡马西平和埃斯卡尔巴西平的化合物显示出最好的对接相互作用和∆G°。这些结果预测了这些化合物作为潜在的抗癫痫药（AED）的作用。