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World File Search System建模结果
通过不同温度条件下的封装变形建模了解封装脱层
封装脱层是半导体封装中存在的问题之一。了解特定情况下的脱层机理对于找出根本原因和实施稳健解决方案非常重要。在本研究中，进行了封装变形建模，以分析基板或封装在不同热条件下的变形。将建模结果与存在脱层问题的封装的实际封装变形进行了比较。结果发现，通过实际横截面分析观察到的变形与回流温度条件下的建模结果相符。因此，可以得出结论，脱层发生在封装回流期间，而不是在后模固化或先前工艺之后。关键词：封装脱层；变形建模；芯片粘接膜；回流；热条件。1.引言在半导体封装中，界面脱层是一个常见问题。它是不同芯片界面之间的分离
最小信息设置以启用可验证的理论...
4您是否讨论了建模结果中潜在不确定性，可变性和错误的所有来源及其对定量结果和定性趋势的影响？您是否讨论了建模（和数值）输入的敏感性，例如材料属性，时间步长，域大小，神经网络体系结构等。它们是可变还是不确定的地方？
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Dan Ma Office电话：电子邮件：madan@smu.edu.sg（+65 ... nah fui hoon“ fiona” OUH ENG LIEH电子邮件：elouh@smu.edu.sg 80 Stamford Road ... Ma Yunshan-计算与信息系统学院 Robert Deng 研究声明
在软件服务市场中的成本效率策略：Kauffman，Robert J。的建模结果和相关实施问题；玛，丹。（2013.0）。网格，云，系统和服务的经济学：第10届国际会议，2013年Gecon，西班牙Zaragoza，2013年9月18日至20日。程序，（pp。16-26）西班牙Zaragoza：Springer Verlag International Publishing。http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02414-1_2（发布）http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02414-1_2（发布）
91 gan中的晶体极性区分...
总而言之，提出的DFT研究表明，在晶状体底物上的N止极gan结构在能量上比GA极极可取。在群集中Ga和N原子的不同可能构型中，仅N止痛器一个是稳定的，而最初的GA极性结构则证明了AB-Initio优化期间的极性变化。DFT建模结果与在硅底物顶部在石墨烯层上生长的GAN纳米线的独家N极性的实验观察一致[2，3]。
波罗的海状态的热泵电势
本章概述了与波罗的海地区相关的先前项目的建模结果。对当前建模热泵性能和投资的方法进行了简要描述，而该项目的建模方法已详细介绍。详细描述了对波罗的海区域的能量系统进行建模的结果。基于社会经济分析，探索了波罗的海能源系统未来发展的各种可能场景，直到2050年。结果的重点是用于实施大型热泵和用于此的热源的实施。结果可用于了解将来可以安装多少个热泵，以及哪些热源与使用最相关以及在哪个地区供暖区域。
神经影像 - JuSER - 于利希研究中心
动态全脑模型的开发是为了将结构 (SC) 和功能连接 (FC) 链接在一起形成一个框架。如今，它们被用于研究大脑的动态机制以及它们与行为、临床和人口统计特征的关系。然而，鉴于经验 FC 的可变性，尚未对建模结果的可靠性和受试者特异性进行全面研究。在这项研究中，我们表明，这些模型的参数可以根据建模范式的具体实施，具有“差”到“好”的可靠性。我们发现，作为一般经验法则，增强的模型个性化会导致模型参数越来越可靠。此外，我们没有观察到通过对线性、相位振荡器和神经质量网络模型的单独采样结果评估的模型复杂性的明显影响。事实上，最复杂的神经质量模型通常产生与简单线性模型相当的“差”可靠性的建模结果，但显示出模型相似性图的增强的受试者特异性。随后，我们表明这些模型模拟的功能在可靠性和受试者特异性方面均优于经验功能。对于结构功能关系，可以从与经验 SC 的相关性中识别出个体受试者的模拟功能，准确率高达 70%，但对于非线性模型则不然。我们对 8 个不同的大脑分区和 6 个建模条件的所有研究结果进行了抽样，并表明分区引起的效应对于建模结果比对于经验数据更为明显。总之，本研究对动态全脑模型的可靠性和受试者特异性进行了探索性说明，可能对其进一步开发和应用具有重要意义。特别是，我们的研究结果表明，动态全脑建模的应用应与结果可靠性的估计紧密相关。
溶剂法回收多层塑料包装材料
2.1 引言 ................................................................................................................................................ 12 2.2 方法 ................................................................................................................................................ 15 2.2.1 计算方法 ................................................................................................................................ 15 2.2.2 实验方法 ................................................................................................................................ 18 2.2.3 技术经济分析（TEA） ............................................................................................................. 20 2.2.4 生命周期评估（LCA） ............................................................................................................. 22 2.3 结果 ............................................................................................................................................. 24 2.3.1 采用多层膜 A1 的 STRAP-A ............................................................................................. 24 2.3.2 计算建模结果 ............................................................................................................................. 25 2.3.3 采用多层膜 A1 的 STRAP-B ............................................................................................................. 27 2.3.4 用 STRAP-A 和 STRAP-B 回收的固体特性 ............................................................................................. 28 2.3.5 采用多层膜 A2 的 STRAP-C 及回收固体的表征 ............................................................................. 30 2.3.6 技术经济分析 ...................................................................................................................... 34 2.3.7 了解 STRAP-A、B 和 C 的环境效益 ............................................................................. 39 2.4 结论 ...................................................................................................................................... 41 2.5 参考文献 ...................................................................................................................................... 42
光伏风电场储能系统附加运行优化模型
摘要。本文讨论了用于综合利用太阳能和风能的光伏和风力发电厂的建模和优化方法。给出了太阳能电池和风力发电厂特性对输入参数依赖性的建模结果。考虑了输出电压安培和功率参数随环境条件的变化。介绍了发电厂数学建模的各种编程方法。介绍了通过连接分流二极管来优化太阳能电池输出特性的方法。基于过程的数学建模分析了太阳能电池板的运行。研究了天气条件、温度和光照对太阳能装置输出参数的影响。还考虑了太阳能和风能装置与储能系统综合使用的优势。我们考虑基于各种分布函数的风速预测。
分级监督
认知神经科学的研究越来越多地使用了机器学习算法和多变量模式分析（MVPA）来对脑行为关系进行建模。这些算法通常属于两种主要类型：无监督或监督。在认知神经科学中，大多数研究都认为大脑状态以线性，一对一的方式映射到行为。如果存在此类映射，则无监督和监督的方法应导致结论。但是，当映射更为复杂时，结论差异。不幸的是，脑行为关系的基础真理很少（即使有的话）事先知道，因此，当科学家使用由一组可能没有合理性的假设引导的模型方法时，可能得出了不正确的结论。在本文中，我们引入了可能的解决方案。我们将无监督和歧视性的监督模型与模型比较策略相结合，并将这种方法应用于已知的地面真相脑行为关系的模拟数据。组合的建模方法学习了一个潜在空间，该空间模拟了模拟大脑状态的分布（类似于无监督的方法）。同时，潜在空间包含可用于预测行为的信息，从而有助于脑行为特征（类似于监督方法）。我们使用四个模拟数据集，这些数据集在脑行为关系的线性和均匀性上有所不同，以比较每个模拟数据集沿连续体的建模结果，从完全不受监督到完全监督。更重要的是，我们检查了由于在建模过程中应用于数据集的错误假设而导致的潜在空间发生了什么。我们进一步展示了我们的框架如何以一种完全无监督的v。完全监督的方法对各种大脑行为的关系进行建模，这不是通过比较每个模拟数据集的建模结果，从完全无监督到完全监督的连续性。