Name: Wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00.000+00:00
Duration: 5 min 30 s
Description: Odkryj wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego. Ta metoda przewyższa klasyczne podejścia i znacząco wydłuża żywotność sieci.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Praca jest wspierana przez Brytyjską Radę ds. Badań Inżynieryjnych i Fizycznych (EPSRC) Grant numer EP/W032643/1.

<ol><li>Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controller-based+energy-aware+wireless+sensor+network+routing+using+quantum+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Quantum+Engineering%22%5BJournal%5D)">Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).</li>
<li>Lin, H., Uster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exact+and+heuristic+algorithms+for+data-gathering+cluster-based+wireless+sensor+network+design+problem%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE%2FACM+Transactions+on+Networking%22%5BJournal%5D)">Exact and heuristic algorithms for data-gathering cluster-based wireless sensor network design problem.</a> IEEE/ACM Transactions on Networking. 22 (3), 903-916 (2014).</li>
<li>Zhou, Y., Wang, N., Xiang, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clustering+hierarchy+protocol+in+wireless+sensor+networks+using+an+improved+PSO+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Access%22%5BJournal%5D)">Clustering hierarchy protocol in wireless sensor networks using an improved PSO algorithm.</a> IEEE Access. 5, 2241-2253 (2017).</li>
<li>How long is the lifetime of a wireless sensor network. Seah, W. K. G., Mak, N. H. 2009 International Conference on Advanced Information Networking and Applications, Bradford, UK, , 763-770 (2009).</li>
<li>Salahud din, M., Rehman, M. A. U., Ullah, R., Park, C., Kim, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+network+lifetime+enhancement+of+resource+constrained+IoT+devices+in+heterogeneous+wireless+sensor+networks+Sensors%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">Towards network lifetime enhancement of resource constrained IoT devices in heterogeneous wireless sensor networks Sensors.</a> 20, 4156(2020).</li>
<li>Wu, W., Xiong, N., Wu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+clustering+algorithm+based+on+energy+consumption+in+wireless+sensor+networks%5BTitle%5D)+AND+%22IET+Network%22%5BJournal%5D)">Improved clustering algorithm based on energy consumption in wireless sensor networks.</a> IET Network. 6 (3), 7-53 (2017).</li>
<li>Kumar, N., Kumar, V., Ali, T., Ayaz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prolong+network+lifetime+in+the+wireless+sensor+networks%3A+An+improved+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Arabian+Journal+for+Science+and+Engineering%22%5BJournal%5D)">Prolong network lifetime in the wireless sensor networks: An improved approach.</a> Arabian Journal for Science and Engineering. 46, 3631-3651 (2021).</li>
<li>Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. A., Mirjalili, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Grey+wolf+optimizer%3A+A+review+of+recent+variants+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Computing+and+Applications%22%5BJournal%5D)">Grey wolf optimizer: A review of recent variants and applications.</a> Neural Computing and Applications. 30, 413-435 (2018).</li>
<li>Kaur, J., Arifkhan, M., Iftikhar, M., Imran, M., Haq, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine+learning+techniques+for+5G+and+beyond%5BTitle%5D)+AND+%22IEEEAccess%22%5BJournal%5D)">Machine learning techniques for 5G and beyond.</a> IEEEAccess. 9, 23472-23488 (2021).</li>
<li>Shor, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Polynomial-time+algorithms+for+prime+factorization+and+discrete+logarithms+on+a+quantum+computer%5BTitle%5D)+AND+%22SIAMJournalonComputing%22%5BJournal%5D)">Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer.</a> SIAMJournalonComputing. 26 (5), 1484-1509 (1997).</li>
<li>Qabouche, H., Sahel, A., Badri, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hybrid+energy+efficient+static+routing+protocol+for+homogeneous+and+heterogeneous+large+scale+WSN%5BTitle%5D)+AND+%22Wireless+Networks%22%5BJournal%5D)">Hybrid energy efficient static routing protocol for homogeneous and heterogeneous large scale WSN.</a> Wireless Networks. 27, 575-587 (2021).</li>
<li>Farooq, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((POWER%3A+probabilistic+weight-based+energy-efficient+cluster+routing+for+large-scale+wireless+sensor+networks%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Supercomputing%22%5BJournal%5D)">POWER: probabilistic weight-based energy-efficient cluster routing for large-scale wireless sensor networks.</a> The Journal of Supercomputing. 78, 12765-12791 (2022).</li>
<li>Maddams, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+scope+and+limitations+of+curve+fitting%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Spectroscopy%22%5BJournal%5D)">The scope and limitations of curve fitting.</a> Applied Spectroscopy. 34 (3), 245-267 (1980).</li>
<li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+dynamic+opportunistic+routing+protocol+for+asynchronous+duty-cycled+WSNs%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Sustainable+Computing%22%5BJournal%5D)">A dynamic opportunistic routing protocol for asynchronous duty-cycled WSNs.</a> IEEE Transactions on Sustainable Computing. , (2023).</li>
<li>Ismail, A. S., Wang, X., Hawbani, A., Alsamhi, S., Aziz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Routing+protocols+classification+for+underwater+wireless+sensor+networks+based+on+localization+and+mobility%5BTitle%5D)+AND+%22Wireless+Networks%22%5BJournal%5D)">Routing protocols classification for underwater wireless sensor networks based on localization and mobility.</a> Wireless Networks. 28, 797-826 (2022).</li>
<li>Garcia-Martin, E., Rodrigues, C. F., Riley, G., Grahn, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimation+of+energy+consumption+in+machine+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Parallel+Distributed+Computing%22%5BJournal%5D)">Estimation of energy consumption in machine learning.</a> Journal of Parallel Distributed Computing. 134, 75-88 (2019).</li>
<li>Egger, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantum+computing+for+finance%3A+State-of-the-art+and+future+prospects%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Quantum+Engineering%22%5BJournal%5D)">Quantum computing for finance: State-of-the-art and future prospects.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 1, 1-24 (2020).</li>
<li>Rasool, R. U., Ahmad, H. F., Rafique, W., Qayyum, A., Qadir, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantum+computing+for+healthcare+%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22TechRxiv%22%5BJournal%5D)">Quantum computing for healthcare : A review.</a> TechRxiv. , (2021).</li>
</ol>

Obecny najnowocześniejszy komercyjny procesor kwantowy może być używany w problemach obliczeniowych dowolnej topologii sieci1. Aplikacja procesora kwantowego nie jest ograniczona przez liczbę fizycznych qbitów, które którykolwiek z procesorów kwantowych był w stanie zaimplementować. 
Wyniki projektu przedłużenia żywotności sieci czujników wskazują na postęp w metodzie osiągania jeszcze dłuższej żywotności sieci przy użyciu procesora kwantowego. Wyniki sugerują, że przew...

Oszczędność energii w sieciach czujników była bardzo krytyczną kwestią w projektowaniu1. Klasyczne metody zwykle rozwiązują problem za pomocą podejścia ad hoc2,3,4,5,6. To powiedziawszy, metody te emulują węzły czujników jako indywidualnie zarządzane inteligentne zasoby, które mogą również współpracować, aby służyć zarówno interesom jednostki, jak i społeczności. Ze względu na zmienne środowisko, w którym działają czujniki, w niektórych pracach wprowadza się algorytmy losowe w celu wychwycenia niepewności środowiskowych, podczas gdy w innych biointeligencja jest zapożyczana do opracowania algorytmów heurystycznych, które mogłyby osiągnąć akceptowalne dla zdrowego rozsądku wyniki7. Aby zilustrować to dalej, w przypadku tych algorytmów losowych, z jednej strony, niepewności środowiskowe mogą nie być tak losowe, jak sekwencja losowa generowana przez klasyczny procesor, z drugiej strony, nawet jeśli niepewności środowiskowe są absolutnie losowe, nie można ich uchwycić za pomocą symulatora procesów losowych generowanego przez klasyczny procesor; W przypadku tych algorytmów biointeligencji, po pierwsze, nie przeprowadzono rygorystycznej analizy matematycznej, aby dowód koncepcyjny był skuteczny, po drugie, zbieżność do prawdy lub granica tolerancji błędu mogą być skonfigurowane tylko przy podstawie świadomej prawdy podstawowej - chociaż znaczna liczba prac w literaturze wykazała w pewnym stopniu działanie tych algorytmów heurystycznych. Po pierwsze, algorytmy te są analizowane (a nie symulowane) pod kątem dobrze zdefiniowanych scenariuszy przypadków użycia, zatrzymują się na pewnych kryteriach, które nadal są warte rozważenia w dalszych badaniach, po drugie, jak wspomniano wcześniej, większość algorytmów nie została zweryfikowana pod kątem symulacji oprogramowania, które można łatwiej wdrożyć w mikroprocesorach, które sprawiają, że czujnik staje się jego bytem8.
Nie bierzemy tutaj pod uwagę uczenia maszynowego (ML), ponieważ wymaga ono analizy danych, która wymaga stosunkowo dużej mocy obliczeniowej, która nie jest przenośna w urządzeniach sensorowych9.
Aby rozwiązać wyżej wymienione problemy, udostępniamy hybrydowy algorytm kwantowy. Algorytm jest hybrydowy w tym, że mechanizm wyboru głowicy klastra jest implementowany przy użyciu klasycznego algorytmu losowego podczas obliczeń routingu przeprowadzanych przy użyciu procesora kwantowego po skonfigurowaniu topologii sieci. Metodę uzasadnia się w następujący sposób: (1) Jak omówiono w pierwszym akapicie dotyczącym niepewności środowiskowej, nie chcemy dalej próbować zastosować generatora sekwencji kwantowych do uchwycenia dynamiki środowiska, ponieważ może on być historycznie identyfikowalny. Dynamika środowiskowa, którą można historycznie prześledzić, została uzasadniona przez różne prace badawcze w zakresie uczenia maszynowego w dziedzinie nauk o sieciach. Na obecnym etapie pozostajemy przy klasycznym podejściu. (2) Dokładna metoda, która bazuje na abstrakcyjnej analizie matematycznej, gwarantuje dojście do podstawowej prawdy. Kwantowa fizyka doświadczalna była do tej pory w wyrafinowany sposób wspierana przez matematykę fizyczną. Co więcej, istnieją aplikacje algorytmiczne, takie jak Shor algorithm10, aby udowodnić tę zaokrągloną teorię.
Poniżej znajduje się odpowiednia ilość ankiety literatury dla porównania. Protokół HEESR zaproponowany przez 11 ma wyraźne zalety w wynikach, ale autorzy dobrze określili parametry konfiguracji symulacji, na przykład dokładną funkcję rozkładu losowego pozycji węzła, prawidłowe uzasadnienie procentu głowy klastra p (0,2%) oraz parametr skalowania dla rozkładu poziomu energii (1-2 dżule) między węzłami a_i. Zabronił on autorowi dalszego powielania eksperymentów i przeprowadzania porównania. Mechanizm routingu mocy12 wykorzystuje metodę dopasowania krzywej do przybliżania zbieżnych funkcji ciągłych z dyskretnych zestawów danych uzyskanych z nieokreślonej przestrzeni próbkowania dla determinantów, które wpływają na proces decyzyjny optymalnego routingu sieci. Metoda dopasowania krzywej13 wymaga uprzednich informacji na temat topologii sieci. Rzeczywista sytuacja może nie sprawiać, że wcześniejsze informacje są łatwo dostępne. Nawet jeśli istnieją wcześniejsze informacje, topologia sieci może nie być wystarczająco regularna, aby można ją było odwzorować na krzywe dopasowania, które są w stanie ułatwić obliczenia możliwe do wyprowadzenia. Kierując się tą samą logiką, DORAF protocol14 nie uzasadnił, jak i dlaczego zapożyczyć funkcję Boltzmanna i funkcję logistyczną do przybliżenia determinantów sieciowych. Ismail i in.15 dostarczyli solidnego punktu odniesienia dla przyszłych przedsięwzięć badawczych nad energooszczędnym projektowaniem protokołów routingu w sieci podwodnej.

<table><tbody><tr><td>Laptopy Dell</td><td></td><td>Nie dotyczy</td><td></td></tr><tr><td>Ubuntu 18.04.6 LTS</td><td>Canonical Ltd</td><td>18.04.6 LTS</td><td></td></tr><tr><td>Python3.8</td><td>Python Software Foundation</td><td>3.8.0</td><td></td></tr><tr><td>Dwave QPU</td><td>Dwave</td><td>https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html</td><td></td></tr></tbody></table>

wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Metoda oszczędzania energii w sieci czujników, która jest hybrydą klasycznego komputera i procesora kwantowego, okazała się działać lepiej niż algorytm heurystyczny wykorzystujący klasyczny komputer. W niniejszej pracy przedstawiono i uzasadniono kontekst techniczny znaczenia metody. Następnie etapy eksperymentalne są demonstrowane w sekwencji operacyjnej z ilustracjami, jeśli zajdzie taka potrzeba. Metoda została zwalidowana pozytywnymi wynikami w losowo wygenerowanym zestawie topologii sieci. Udane wyniki eksperymentalne tej metody zapewniły lepsze podejście do problemów związanych z maksymalizacją żywotności sieci czujników i wykazały, że obecny stan techniki procesor kwantowy jest w stanie rozwiązać duże praktyczne problemy inżynieryjne z zaletami, które zastępują obecne metody w literaturze. Innymi słowy, przewaga kwantowa może być wykorzystana w najlepszy możliwy sposób. Wyszedł poza etap dowodu koncepcji do dowodu wykonalności.

Wyniki z jednej próbki z serii pomiarowej przedstawiono w Tabeli 2, Tabeli 3 i Tabeli 4. Szczegółowe zestawy danych dla trzech partii danych znajdują się w folderze Supplementary Data 1.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="3">Zbiór danych 1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>198 węzłów w obszarze kołowym o promieniu 50 m</td>
			<td>Hybrydowy algorytm kwan...

To badanie dostarcza metody wykorzystania procesora kwantowego do obliczania tras dla różnych dynamik ruchu, które działają skuteczniej niż klasyczne metody w literaturze, aby zmaksymalizować żywotność sieci.

Wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego

The sensor network energy conservation method, which is a usage hybrid of a classical computer and quantum processor, has proved to perform better than ...

Protokół ten okazuje się być bardziej energooszczędny niż starsze protokoły. Z perspektywy badań nad przetwarzaniem treści, protokół ten pokazuje, że obecne wąskie gardło w postaci głośnego problemu z kubitami nie stanowi pułapu dla komercjalizacji technologii przetwarzania treści. Techniki te demonstrują wykonalność zastosowania obecnych, najnowocześniejszych metod przetwarzania treści do rozwiązywania problemów sieciowych.Ponadto przedstawiono zalety stosowania metod przetwarzania treści do rozwiązywania problemów sieciowych w porównaniu ze starszymi metodami. Aby rozpocząć, pobierz i zainstaluj narzędzia Ocean z podanego linku. W terminalu wpisz python space minus m space venv space ocean, a następnie ocean/bin/activate.Następnie wpisz git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. git, następnie cd space dwave-ocean-sdk, a następnie python space setup. py space install.Po pobraniu i zainstalowaniu Cplex, w terminalu wpisz space install space cplex. Korzystając ze skryptu notacji programowania w języku Python, skonfiguruj parametry konfiguracji eksperymentu. Po wykonaniu skryptu język bazowy będzie przetwarzał zmienne w pamięci RAM.Następnie utwórz skrypty Pythona, aby wygenerować 198 pozycji 2D węzłów czujników, które są równomiernie rozproszone na sześć sektorów, i podziel okrągły obszar o promieniu 50 metrów. W każdym sektorze upewnij się, że 33 węzły czujników są rozmieszczone losowo w rozkładzie normalnym. Zapisz pozycje 2D w plikach tekstowych według każdego sektora pod regułą pisowni nazwy jako posdata z pojedynczym cudzysłowem, plus podkreślenie sektora bez plus txt z pojedynczym cudzysłowem.Podziel okrągły obszar o promieniu 50 metrów na sześć sektorów. Dla indeksu sektora I ustaw długość bieguna dla węzła czujnika j-tego, wprowadzając wskazane polecenie. Jeśli indeks sektora wynosi L, ustaw wartość kątową dla j-tego węzła czujnika.Następnie ustaw współrzędne kartezjańskie węzła czujnika j-tego w i-tym sektorze. Aby przygotować początkowe poziomy energii dla wszystkich 198 węzłów czujnika, podziel je równo, przydzielając energię początkową 0,5 dżula połowie węzłów czujnika i jeden dżul drugiej połowie. Kontynuuj tworzenie tablicy do przechowywania poziomu energii każdego węzła i użyj pętli, aby przypisać komórkom sekwencjonowanym w liczbach parzystych wartość jeden, a tym sekwencjonowanym w liczbach nieparzystych wartość 0,5.Następnie przygotuj funkcjonalny skrypt, aby wybrać głowicę klastra. Dla każdego węzła czujnika osiągnij liczbę losową z zakresu od zera do jednego, threshold_rm równą losowości. losowy nawias.Jeśli threshold_RM jest mniejsza niż t_n, wybierz ten węzeł czujnika jako głowicę klastra. Dla każdego węzła noncluster_head wybierz najbliższy mu węzeł czujnika głowicy klastra jako jego nagłówek klastra. Przygotuj wiersze poleceń do obliczenia procesu wyczerpywania się energii w całej sieci dla tej rundy.Na koniec oblicz wymagane metryki rundy transmisji. Aby przygotować skrypt hybrydowego algorytmu kwantowego, uruchom procedurę wyboru w pętli, aby upewnić się, że liczba głowic klastra wynosi sześć. Następnie dla każdego z węzłów innych niż cluster_head_valid oblicz odległość do każdego wybranego nagłówka klastra i przypisz go do głowicy klastra, której rozmiar klastra nie przekroczył sześciu i w którym wartość odległości była najmniejsza.Następnie przygotuj skrypt podfunkcji, w którym tworzony jest problem z optymalizacją rootowania dla każdego klastra i przesyłany do interfejsu API Dwave. Korzystając ze skryptu Pythona, oblicz wyczerpanie energii w całej sieci, aby ilościowo ocenić algorytm według czasu życia sieci pod względem liczby rund transmisji. Następnie nagraj moment, w którym pierwszy węzeł jest opróżniany i kiedy połowa węzłów jest opróżniana.W tym badaniu zaobserwowano, że hybrydowy algorytm kwantowy ma większą wydajność niż algorytm advanced_leach. W tym miejscu przedstawiono również złożoność czasową hybrydowego algorytmu kwantowego i hybrydowego algorytmu kwantowego, który jest zgodny z advanced_leach. Metody te można zastosować do innych systemów w celu optymalizacji.Na przykład komunikacja maszyna-maszyna w przemyśle wytwórczym. Zgodnie z fizyką treści, teoria treści utorowała problemy dla każdego ustalonego ustawienia gry. Może to prowadzić do nowych badań w dziedzinie nauk społecznych i ekonomii.

large-scale-energy-efficient-sensor-network-routing-using-quantum

Research

JoVE Journal

Engineering

Inżynieria

Źródło: Zhang, L., et al. Światło bliskiej podczerwieni (NIr) zwiększa ekspresję markera funkcji mitochondriów w przedsionkowym nabłonku czuciowym myszy. J. Vis. Exp. (2015)Ten film pokazuje proces nakładania światła NIr na ogoloną skórę głowy myszy w celu aktywacji neuronów przedsionkowych i stymulacji produkcji dysmutazy ponadtlenkowej-1 (SOD-1), wspierając funkcje neuronów. Procedura podkreśla terapię NIr jako strategię neuroprotekcyjną.

Modulowanie czuciowej sygnalizacji neuronalnej w modelu mysim za pomocą światła bliskiej podczerwieni

Krzemowe układy fotoniczne mają potencjał do realizacji złożonych zintegrowanych systemów kwantowych. Przedstawiono metodę przygotowania i testowania krzemowego układu fotonicznego do pomiarów kwantowych.

Pomiar interferencji kwantowej w źródle fotonów rezonatora z pierścieniem krzemowym

Przedstawiono protokół do praktycznego generowania i spójnego manipulowania wysokowymiarowymi splątanymi stanami fotonów w bin częstotliwości przy użyciu zintegrowanych mikrownęk i standardowych komponentów telekomunikacyjnych.

Generowanie i koherentne sterowanie pulsacyjnymi kwantowymi grzebieniami częstotliwości

Kwantowe układy scalone (QIC) składające się z układu płaskich i balistycznych złączy Josephsona (JJ) opartych na In0.75Ga0.25Jako dwuwymiarowy gaz elektronowy (2DEG) jest pokazany. Omówiono dwie różne metody wytwarzania dwuwymiarowych (2D) JJ i QIC, a następnie zademonstrowano pomiary transportu kwantowego w temperaturach poniżej Kelvina.

Skalowalne kwantowe układy scalone na nadprzewodzącej dwuwymiarowej platformie gazu elektronowego

Niniejszym opisano procedurę implementacji czujnika współczynnika załamania światła dla częstotliwości terahercowych, opartego na geometrii falowodu z równoległymi płytkami z rowkami. Metoda ta pozwala na pomiar współczynnika załamania światła małej objętości cieczy poprzez monitorowanie przesunięcia częstotliwości rezonansowej struktury...

Mikrofluidyczne detekcje w zakresie terahercowym z wykorzystaniem czujnika z falowodem z równoległych płytek

Opracowana została technika, która usuwa kontaktowe warstwy metalowe Ni/Au z ich podłoża, aby umożliwić zbadanie i scharakteryzowanie interfejsów kontakt/podłoże i kontakt/NW pojedynczych urządzeń nanoprzewodowych GaN.

Analiza interfejsów stykowych dla urządzeń z pojedynczym gazem nanoprzewodowym

W tym badaniu mikrotomografia promieniowania synchrotronowego, nieniszcząca technika obrazowania trójwymiarowego, jest wykorzystywana do zbadania całego pakietu mikroelektronicznego o polu przekroju poprzecznego 16 x 16 mm. Ze względu na wysoki strumień i jasność synchrotronu, próbka została zobrazowana w zaledwie 3 minuty z rozdzielczością przestrzenną 8,7 μm.

Wykorzystanie mikrotomografii promieniowania synchrotronowego do badania wieloskalowych trójwymiarowych pakietów mikroelektronicznych

Tutaj opisujemy, jak zbudować solidny mechanizm transportu sprężyny dla wskaźnika wirującego wirnika. To urządzenie bezpiecznie unieruchamia wirnik i utrzymuje go pod podciśnieniem podczas transportu. Opisujemy również opakowania, które minimalizują ryzyko uszkodzenia podczas transportu. Testy wykazały, że nasza konstrukcja sprawdza się pod kątem typowych wstrząsów podczas transportu.

Jak zbudować pakiet sprężyny próżniowej do obracających się mierników wirnika?

Ten artykuł przedstawia metodologię mikrofabrykacji dla powierzchniowych pułapek jonowych, jak również szczegółową eksperymentalną procedurę wychwytywania jonów iterbu w środowisku o temperaturze pokojowej.

Eksperymentalne metody wychwytywania jonów za pomocą mikrofabrykowanych powierzchniowych pułapek jonowych

Przedstawiono protokół do produkcji wysokowydajnych, czystych niebieskich diod elektroluminescencyjnych opartych na kropkach kwantowych ZnCdS/ZnS poprzez zastosowanie katody z autooksydowanego aluminium.

Ulepszony wtrysk elektronów i uwięzienie ekscytonów dla czystych niebieskich diod elektroluminescencyjnych z kropkami kwantowymi poprzez wprowadzenie częściowo utlenionej katody aluminiowej

Odkryj wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego. Ta metoda przewyższa klasyczne podejścia i znacząco wydłuża żywotność sieci.

Wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego

Przeglądaj więcej filmów