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上海复旦微电子集团股份有限公司
海外监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司证券上市规则第13.10B 条的规定刊发。 兹载列本公司于上海证券交易所网站刊发的《第九届董事会第十六次会议决议公告》， 仅供参阅。
回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
微电子和分布式能源的硅电沉积：简要回顾
摘要：由于硅在自然界的普遍性和其特殊的性质，它是各行各业中最受欢迎的材料之一。目前，冶金硅是通过石英的碳热还原获得的，然后对其进行氢氯化和多重氯化以获得太阳能硅。这篇小型综述简要分析了通过电解熔盐获得硅的替代方法。综述涵盖了决定熔盐成分选择的因素、通过电解熔盐获得的典型硅沉淀物、对将电解硅用于微电子的可能性的评估、在锂离子电流源成分中使用电解硅的代表性测试结果以及将电解硅用于太阳能转换的代表性测试结果。本文最后指出了实际实施电解生产硅的方法、开发用于能源分配和微电子应用的新设备和材料需要解决的任务。
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海外监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司证券上市规则第13.10B 条的规定刊发。 兹载列本公司于上海证券交易所网站刊发的《关于股东所持部分股份被司法处置的进展公告》，仅供参阅。
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主席蒋国兴中国，上海， 2022 年1 月18 日于本公告日期，本公司之执行董事为蒋国兴先生、施雷先生、俞军先生及程君侠女士； 非执行董事为章倩苓女士、吴平先生、孙峥先生及刘华艳女士；独立非执行董事为郭立先生、曹钟勇先生、 蔡敏勇先生及王频先生。 *仅供识别
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监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司海外证券上市规则第13.10B条的规定刊发。兹载列公司于上海证券交易所网站刊发的《2022年度内部控制审计报告》，参见。
硅芯CX1084微电子5A低压差...
CX1084 系列可调和固定电压调节器旨在提供 5A 输出电流，输入输出差压低至 1V。器件的压差在最大输出电流时保证最大为 1.5V，在较低负载电流时降低。片上微调可将参考电压调整至 1%。电流限制也经过微调，最大限度地减少过载条件下调节器和电源电路的应力。CX1084 器件与较旧的三端调节器引脚兼容，采用 3 引线 TO-220、2 引线 TO-252 封装以及 3 和 2 引线 TO-263（塑料 DD）封装。
M. Tech。微电子 b''
co1应用与统计推断有关的概念，例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率，动态概率。 状态分类，马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。 泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。 排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。 参考：1。 Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，CO2根据样本估算分布的参数，并进行假设检验，回归分析，相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率，动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识，提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程，估计排队系统统计推断的各种性能度量：随机抽样，抽样分布，参数估计和假设检验，回归，相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率，动态概率。状态分类，马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性，限制行为，随机步行。泊松过程：假设和衍生，相关分布，出生和死亡过程。排队系统，一般概念，M/M/1模型和M/M/S，稳态行为，瞬态行为。参考：1。Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。 J.Medhi，“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，Hogg＆Craig（1975），“数学统计概论”，第4THEDN。，MACMILLAN，2。J.Medhi，“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai，概率，随机变量和随机过程，A. Papoulis和S.U.Pillai，概率，随机变量和随机过程，