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用于堆叠芯片的芯片粘接膜 (DAF) ...
ESP7660-SC 是 AIT 广泛的 DAF 粘合剂之一，专为更高效的堆叠芯片应用而设计，具有以下优点：• 控制和定义粘合线厚度，标准应用为 10 和 20 微米，超薄堆叠应用为 3 和 5 微米。• 经过验证的低吸湿性，符合 MSL Leve1 封装要求。• 采用先进的聚合物分子工程进行应力管理。• AIT DAF 晶圆安装速度更快，在 10 秒内以 60-70°C 的滚动压力进行。• 预层压 DAF 的晶圆可以储存 3 个月，从而方便在多个地点进行制造。• 只要切割胶带兼容，就可以像没有 DAF 一样执行 UV 释放或剥离切割胶带和切割操作。• AIT 不直接提供预先层压到兼容切割胶带上的芯片贴装膜 (DAF) 粘合剂，其重复图案和指定间距与传统 DDAF 格式相同。 AIT 与晶圆安装设备合作，提供集成式整体材料-设备-工艺解决方案，以更低的成本实现更快的晶圆加工。AI Technology 提供以下形式的 DAF：1. 适用于任何尺寸晶圆的 DAF 预制件片或模切卷，覆盖在离型膜上 2. AIT DAF 材料的“液体版本”可用于定制预涂在任何尺寸厚度的晶圆上。AIT 液体版本的 DAF 具有适合筛选和旋涂的粘度。
van der waals堆叠技术创建纠缠的光子对
van der waals工程是一种通过堆叠二维材料来调节材料特性的技术，并且已用于从超导性到分数量子异常霍尔效应的应用中。这项研究成功的关键在于创新的堆叠技术，该技术以垂直角度堆叠两个超薄的Nbocl2，以实现极化纠缠 - 量子计算的基本要求。根据团队的说法，极化 - 纠缠的光子对一直是量子光学实验的基础，但通常需要使用较大和较大的材料。通过范德华工程，可以在没有这些大型设备的情况下生成极化的光子。
体积变化和堆叠压力对固态电池阴极的影响
不稳定性发生在固态复合阴极（SSC）中，该阴极（SSC）由阴极活性材料（CAM），SE和通常碳添加剂的颗粒混合物组成。氧化物和硫化物是SE的两个最精心研究的群体。氧化物类型的SE具有优势，包括高机械强度，高温耐受性，对空气和溶剂的稳定性以及广泛的电化学稳定窗口。11然而，基于氧化物的刚性SE不能在没有高温烧结的情况下在颗粒和晶粒之间形成良好的联系。高温烧结将导致CAM和氧化物之间的不希望的元素分化。12–14因此，在大多数类型的阴极中形成直接的阴极/氧化物部分接触是具有挑战性的。不同于氧化物，基于硫化物的SE具有高离子电导率和低/中等温度下的可变形性，希望将电极处理到高，接近理论密度。15–20然而，硫化物易于在CAM（例如Li（Ni X Co Y Mn 1-X-Y）O 2和Li（Ni X Co Y Al 1-X-Y）O 2）的工作势下氧化。21–23即使凸轮颗粒涂有保护层（例如，氧化物），这些保护层部分钝化了表面，例如电子渗透所需的碳添加剂，例如碳纳米诺纤维（CNF），也可能在氧化硫化物电解质中发挥作用。24,25在两种情况下，持续的化学相互作用都破坏了保留的能力和可环性。 26–30凸轮颗粒本身的破裂也可能发生。 每个凸轮都合并24,25在两种情况下，持续的化学相互作用都破坏了保留的能力和可环性。26–30凸轮颗粒本身的破裂也可能发生。每个凸轮都合并从机械上讲，在诱导的插入/提取时，li-ion插入/提取的循环体积变化会导致硫化物SE，CNF和CAM之间的突然或进行性接触损失，从而导致无能力失效和不可逆转的能力损失。31–34为了减轻某些机械效应（以及由于亚最佳电极制备引起的持续孔隙率），细胞可能会在循环测试期间受到超过50 MPa的一层堆栈压力。然而，实践应用需要较低的堆栈压力，例如在电动汽车中，35,36，并且压力过大可能会加速凸轮的损坏并导致LI金属电极的变形。鉴于SSC容量褪色机制的这种复杂性和相互作用，机械降解与化学和电化学侧反应的分离对于阐明发生的各种过程并寻找相应策略至关重要。在这里，我们研究了CAM体积变化和堆叠压力对SSC容量衰减的影响。两种具有相同电压窗口的活性材料，但循环过程中的不同体积变化是Chos的，包括Li 4 Ti 5 O 12（LTO），具有可忽略不计的volume变化和α-NB 2 O 5，其中4％的LI Intercalation in Intercalation 37,38比较了内在的伏特 - UME对已保留能力变化的影响。
ReS2 中堆叠顺序驱动的光学特性和载流子动力学
外场的电子屏蔽[1]、拉曼振动[2]和电子传输。[3]然而，在过渡金属二硫属化物 (TMDs) 这一丰富的二维半导体家族中，堆垛序的影响很少被探索，[4,5] 尽管第一性原理计算表明堆垛序驱动价带分裂和激子结合能变化。[6]TMD 拥有许多有趣的量子现象，可用于新型电子器件。[7–9] ReS 2 是 TMD 中的一颗新星，近年来备受关注。ReS 2 具有扭曲的 1T 三斜晶体结构，其中 Re 原子的额外 d 价电子形成与 b 轴平行的锯齿状 Re 链，大大降低了其对称性。尽管自 1997 年起人们就开始研究块体 ReS 2 的性质[10–21]，但对二维 ReS 2 的研究直到 2014 年左右才开始兴起。[22] 与其他 TMD 相比，ReS 2 的层间耦合要弱得多。[22] ReS 2 的独特之处在于其面内各向异性性质，这早在 2001 年就已在块体中得到证实。[15] 在二维 ReS 2 中，观察到的性质包括偏振相关的激子[23,24]、非线性吸收[25]、电子传输和 SHG 发射[26,27]等。比较
基于标准单元的栅极尺寸和晶体管堆叠的抗辐射效率
近年来，晶体管技术的进步使得人们能够设计出越来越复杂的集成电路。随着在降低功耗和提高性能方面取得的巨大成就，在考虑深度扩展技术时也面临着新的挑战。明显的工艺变异性、老化和辐射效应是经常出现的设计挑战，其重要性也日益增加 [1-5]。集成电路越来越容易受到单个高能粒子撞击的影响，可能会产生破坏性或非破坏性的影响。当粒子撞击触发 CMOS 电路中固有的 PNPN 结构中的寄生晶体管时，就会发生单粒子闩锁 (SEL)，这可能会产生破坏性影响 [6]。当高能粒子从顺序逻辑元件撞击晶体管的敏感区域并沉积足够的电荷以扰乱电路时，单粒子翻转 (SEU) 会以位翻转的形式出现。此外，组合逻辑电路容易受到单粒子瞬态 (SET) 效应的影响，这种效应表现为粒子与处于关断状态的晶体管漏极电极相互作用产生的寄生瞬态电流。这并不是单粒子效应 (SEE) 的详尽列表 [7]。辐射加固设计 (RHBD) 技术已经开发出来，用于应对不同辐射条件下电子电路的辐射效应
过滤器和包装器堆叠合奏（FWSE）-Dr -ntu
Sugam Budhraja是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是机器学习和软件开发。他的研究领域包括神经信息学，深度学习，自学学习和回声状态网络。Maryam Doborjeh获得了新西兰奥克兰理工大学的计算机科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的高级讲师。她的研究领域是神经信息学，尖峰神经网络，机器学习和大脑数据分析。巴尔卡兰·辛格（Balkaran Singh）是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是计算机科学和应用统计。他的研究领域是在神经网络，持续学习，元学习和尖峰神经网络中的优化。塞缪尔·谭（Samuel Tan）是新加坡南南技术大学的博士生。他的背景是生物科学和统计。他的研究领域包括生物信息学，网络理论和邻里优化。Zohreh Doborjeh获得了博士学位。来自新西兰奥克兰技术大学的计算认知神经科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰大学大脑研究中心的博士后研究员，也是新西兰威卡托大学心理学学院的讲师。她的研究领域是神经信息学，神经心理学，认知神经科学和人工智能。收到：2023年2月9日。埃德蒙德·莱（Edmund Lai）获得了西澳大利亚大学的电气工程博士学位。他目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的信息工程学教授。他的研究兴趣是数字信号处理，计算智能，多代理动力系统和优化。亚历山大·梅尔金（Alexander Merkin）在俄罗斯的社会和法医精神病学研究中心获得了精神病学博士学位。他目前是AUT大学中风与应用神经科学研究所的研究员，也是Aut University心理治疗与咨询系讲师。他的研究兴趣包括数字心理健康，人工智能，心理学，精神病学和认知神经科学。吉米·李（Jimmy Lee）获得了新加坡国立大学的基本医学学位。他是新加坡心理健康研究所的精神科医生和临床医生，也是南约技术大学Lee Kong Chian医学院的副教授。他的研究领域是精神病学，心理药理学，精神分裂症和基于AI的健康技术。Wilson Goh获得了英国伦敦帝国学院的生物信息学和计算系统生物学博士学位。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。 他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。尼古拉·卡萨博夫（Nikola Kasabov）获得了保加利亚索非亚技术大学的博士学位。他是新西兰奥克兰技术大学工程，计算和数学科学学院的Kedri的创始董事和知识工程教授。他在英国Ulster University，IICT保加利亚科学院和中国达利安大学担任教授职位。他的研究领域是计算智能，神经信息学，知识发现和尖峰神经网络，以及700多个出版物。修订：2023年9月18日。接受：2023年10月3日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
封装堆叠 (PoP) 和板级可靠性，行业联合研究结果
摘要/工作范围 本文介绍了 Amkor Technology、Panasonic Factory Solutions 和 Spansion 在封装层叠 (PoP) 板级可靠性 (BLR) 领域进行的三方联合研究的结果。[BLR 在行业内也称为二级或焊点可靠性]。虽然 PoP 在手持便携式电子应用中呈指数级增长，但正如 iSuppli [1] 和其他公司所报告的那样，迄今为止，PoP BLR 数据都是针对客户特定的，无法在行业发布。存在大量公司内部和行业数据，可帮助优化 0.5mm 间距、无铅细间距 BGA (FBGA) 或芯片级封装 (CSP) 中的 BLR 性能设计。此外，正如 Scanlan、Syed、Sethuraman 等人 [2] 所报告的那样，0.4mm 间距 CSP 中出现了新的工作。但是，针对从顶部到底部的 PoP - BGA 接口可靠性的行业数据对于设计人员规划新的 PoP 应用或配置至关重要。此外，需要数据来验证当前底部 0.5mm 间距 BGA 到主板接口无铅可靠性性能的最佳实践是否仍然适用于 PoP 堆叠结构。本次合作研究的目标是：• 比较流行的无铅球合金和 BGA 基板焊盘涂层，以确定哪种焊点和 BGA 焊盘涂层结构对 BGA 接口表现出最佳的 BLR 成本/性能平衡。• 建立合作的 PoP 供应链关系，以生成适用的 BLR 数据并使其广泛提供给行业。• 确保生成的 PoP BLR 数据是全面的 - 基于对顶部、底部封装和最终 PWB 组装的大批量设计和可制造性考虑。
使用高温杂交覆层过程的金属堆叠产品的物理特性...
通过将直接能量沉积（DED）和超声纳米晶体表面修饰（UNSM）相结合而开发了一种混合覆层技术。这是一个有效的过程，可以控制金属包装层内的机械性能，但是改善内部特性的范围很低。因此，在这项研究中，在300和600 O C加热时应用了UNSM过程，以提高该混合添加剂过程的有效性。为了验证该方法的特征，对加热时采用横截面特性的研究进行了研究。在300度的混合层覆盖可产生改善 - 比室温下的结果大40％。在600度时，杂种覆层在较大面积上的机械性能提高了近2倍。在这项研究中，分析了室温和高温杂交覆层过程的特征。提出的方法显示出高改进效果，是改善隔层层内部机械性能的有前途的方法。
x系列托盘堆叠器，具有初始升力（DE）
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