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平台数据策略 |谢勒商学院
1 通讯作者。电子邮件：orubel@ucdavis.edu。致谢：我们感谢第 11 届三年一次选择研讨会的组织者举办了一次激动人心的会议，并感谢特刊编辑和两位匿名评论者的宝贵反馈。
Ph.D.计划 - 谢勒商学院 - 佐治亚理工学院教学大纲-Scheller商学院
教学大纲注：这是一个暂定的教学大纲，直到学期开始时都会发生变化。课程概述商业实验室是一门动手，体验式课程，通过设计思维，客户发现，快速原型，枢纽和实验设计来教授基于证据的企业家精神的原则。学生将应用他们在Scheller的多个课程中学到的工具来提出，设计和部署创新的业务模型，以解决他们热衷的问题。该课程针对的所有Scheller College Adjords，与他们的注意力无关。本课程所涵盖的方法和概念与所有旨在发展成为业务领导者所需的企业家信心的学生有关。在本课程结束时学习成果，学生应该能够
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这是一项五年内完成的全日制校园计划。许多博士学位学生已经获得MBA或同等学历，商业知识或以前的研究生工作并不是入学的先决条件。每个学生与由顾问和其他两名教师组成的咨询委员会紧密合作。与咨询委员会一起，学生制定了一项学习计划，以满足其目标，学术要求和职业目标。博士学位计划强调学生，顾问和其他教职员工研究领域之间的持续互动。强烈以研究为导向，该计划强调了早期有效的研究。学生受益于个人关注和与教职员工的紧密互动，他们在课堂外面的学习方面具有很大的重视。
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2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
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1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
