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World File Search System堆叠
突破聚吡咯电化学性能极限，打造稳定的微电子设备
传感器材料配置响应时间（毫秒）循环参考文献 LMs-TPE 管状 50 3500 [S12] 垂直石墨烯 (VGr) 堆叠 180 1000 [S13] MXene/TiS 2 交错 1000 至 5000 2500 [S14] MWCNTs/PVC 堆叠 110 2500 [S15] MXene/CF 交错 50 1000 [S16] PI/CNT 气凝胶堆叠 50 1000 [S17] Ti 3 C 2 T x -MXene 堆叠 98 10,000 [S18] PEDOT-CNT@rGO 交错 0.9 2500 本研究
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
二氧化碳电池可以覆盖大量的用例，因为其持续时间很长，响应时间很快，为客户提供了收入堆叠
•20MW / 200MWH•与威斯康星州的Alliant Energy合作•2027年投入运营•由美国DOE选择50％的成本共享•安装在WI的WI的退休煤炭设施上•美国供应链的ITC和成本降低< / div> < / div>
采用面对面晶圆键合技术的三维堆叠高性能商用微处理器的热分析
摘要 — 3D 集成技术在半导体行业得到广泛应用，以抵消二维扩展的局限性和减速。高密度 3D 集成技术（例如间距小于 10 µ m 的面对面晶圆键合）可以实现使用所有 3 个维度设计 SoC 的新方法，例如将微处理器设计折叠到多个 3D 层上。但是，由于功率密度的普遍增加，重叠的热点在这种 3D 堆叠设计中可能是一个挑战。在这项工作中，我们对基于 7nm 工艺技术的先进、高性能、乱序微处理器的签核质量物理设计实现进行了彻底的热模拟研究。微处理器的物理设计被分区并以 2 层 3D 堆叠配置实现，其中逻辑块和内存实例位于不同的层（逻辑位于内存上的 3D）。热仿真模型已校准到采用相同 7nm 工艺技术制造的高性能、基于 CPU 的 2D SoC 芯片的温度测量数据。模拟并比较了不同工作负载条件下不同 3D 配置的热分布。我们发现，在不考虑热影响的情况下以 3D 方式堆叠微处理器设计会导致在最坏情况下的功率指示性工作负载下，最高芯片温度比 2D 芯片高出 12°C。这种温度升高会减少在需要节流之前运行高功率工作负载的时间。但是，逻辑在内存上分区的 3D CPU 实现可以将这种温度升高降低一半，这使得 3D 设计的温度仅比 2D 基线高 6°C。我们得出结论，使用热感知设计分区和改进的冷却技术可以克服与 3D 堆叠相关的热挑战。索引术语 —3D 堆叠、面对面、热
10 kV SiC 功率模块堆叠基板设计，具有图案化中间层，可减少局部放电
摘要 — 电源模块中的直接键合铜 (DBC) 等基板需要承受足够高的绝缘电压，以提供半导体芯片和冷却系统之间的隔离。当电场超过绝缘材料的临界介电强度时，就会发生局部放电 (PD)，并且它通常是电源模块中的关键退化指标。确保在中高压电源模块封装中没有基板 PD 更具挑战性。与简单地增加单个基板绝缘层的厚度相比，堆叠多个基板似乎是实现高绝缘电压的一种有前途的解决方案。本文研究了堆叠基板的 PD 性能，并提出了在堆叠基板中采用图案化中间层以进一步提高绝缘电压。优化了堆叠基板的金属化之间的偏移量，以实现电场和热阻之间的权衡。基于中间层图案化堆叠基板设计开发了10 kV SiC 功率模块，并通过高达 12.8 kVrms 的 PD 测试验证，与传统堆叠基板相比，最大电场降低了 33%。
NT17肽内的电荷调节亨廷顿聚集和初始脂质结合事件
由于光电中的许多应用，有机材料中的能量转移进行了广泛的研究。分子组件内的电子和振动弛豫可以受到堆叠布置或添加将它们串通的骨架的添加的影响。在这里，我们介绍了二酰亚胺单体的光激发动力学以及面对面堆叠的二聚体和三聚体的计算研究。通过使用非绝热激发态分子动力学模拟，我们表明非辐射弛豫与堆叠分子的数量一起加速。这种效应是由影响其相应非绝热耦合的状态之间的能量分解的差异来解释的。此外，我们对振动动力学的分析表明，通过参与堆叠系统松弛的不同圆锥形交叉点的通道激活了积极的反馈机制。此效果涉及一组狭窄的振动正常模式，该模式通过提高其振动动力学的效率来加速过程。相比之下，由于其参与分子堆叠布置的振动动力学，增加了生物学启发的主链降低了松弛率。我们的结果表明，堆叠布置和常见的骨干是调节基于二酰亚胺的系统和其他分子聚集体的电子和振动松弛效率的策略。简介
eeg-data-Analysis-antals-and-dist-Differentiable-nural- ...
可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
膳食补充剂
a. 产品污染：公司可能并不总是使用最纯净的成分、监控生产或以适当的剂量添加成分。第三方认证可以确保您收到含有正确成分的安全产品。b. 未披露的成分：禁用成分和/或具有重大健康风险的成分很容易添加到产品中，而不会在补充成分标签上注明。c. 堆叠成分和兴奋剂：堆叠补充剂尤其危险，因为潜在的组合和相互作用数量众多。一种危险的堆叠方法是“EAC”堆叠，包括麻黄、阿司匹林和咖啡因，这已被证明是致命的。d. 专有混合物：“专有混合物”就像公司的“秘密武器”。补充剂公司不需要披露其混合物中包含的每种成分的含量，只需披露他们添加到产品中的混合物的含量。专有混合物的其他术语包括“混合物”、“基质”、“复合物”或“专有配方”。
利用人工智能技术提高电动汽车电池制造效率和质量
根据用途，电池有不同的类型和尺寸，如硬币型、袋式、棱柱型或圆柱型电池。然而，制造方面的主要区别在于电极（阳极和阴极）的组装过程。组装过程基本上有两种方式：卷绕或堆叠。在卷绕过程中，电极被卷成圆柱形，有时被压平以适合棱柱形外壳，但主要用于圆柱形电池和硬币型电池。在堆叠过程中，电极片交替堆叠在一起。这种电极组件也经常被称为果冻卷或堆叠。无论哪种方式，阳极片都比阴极电极大。较大阳极与较小阴极之间的距离也称为阳极悬垂或阳极 - 阴极悬垂 (ACO)。阳极悬垂可以从几十分之一毫米到几毫米不等，具体取决于电池尺寸。理想的电池单元具有完美对齐的阴极和阳极水平，从而产生均匀的交流悬垂。