• 为提高性能,晶圆工艺技术的快速发展推动了 HKMG 和 FinFET 等可靠性极限。 • 晶圆上新材料的加速引入:铜、超低 k ILD、气隙、氮化氧化物、高 K 栅极电介质和新互连 • 先进的封装和凸块技术:fcBGA、fcCSP、WLCSP、无铅凸块、铜柱、铜线、微凸块、多层 RDL、TSV/Interposer、3D/2.5D、FanOut WLP 封装和 SiP • 新封装材料:增材制造基板、超低损耗电介质、底部填充材料、塑封材料、基板表面处理、无铅和铜凸块等 • 多级应力相互作用使可靠性失效机制变得复杂 • 日益严格的客户要求和应用 • 快速上市需要可靠性设计以减少认证/批量生产时间
1) 计算权重在软件中可选择熵值法、层次分析法等计算方法; 2) 也可对定性指标进行权重计算。 d) 综合评价 — TOPSIS 分析。 根据软件运行结果,选择评价对象与最优方案接近程度最大的值,该值越大说明越接近最优方案 (系统会根据值的大小自动排序)。
摘要 — 网络犯罪是本世纪主要的数字威胁之一。尤其是勒索软件攻击显著增加,造成全球数百亿美元的损失。在本文中,我们训练和测试了不同的机器学习和深度学习模型,用于恶意软件检测、恶意软件分类和勒索软件检测。我们引入了一种新颖而灵活的解决方案,它结合了两种优化的恶意软件和勒索软件检测模型。我们的结果表明,在检测性能和灵活性方面都有一些改进。特别是,我们的组合模型为使用专门的、可互换的检测模块更容易地进行未来增强铺平了道路。索引词 — 恶意软件、勒索软件、PE 文件、防病毒、网络安全、人工智能
给了我很大的支持,使我完成了论文。感谢我独一无二的母亲,是她成就了今天的我。感谢一直支持我的爸爸。还有我的弟弟。然后,我还要感谢以下的人,没有他们,我就不可能完成这项研究并获得学位!我要感谢我的导师 Romain ROUVOY、Pierre RUST 和 Joel PENHOAT,他们在我完成论文期间给予了我巨大的支持,鼓励我并指导我完成这次冒险。我还要感谢我在论文期间合作过的人,包括 Arnaud DIQUELOU、Chakib BELGAID、Guillaume FIENI、Jean Remy FALLERI 以及参与我研究和采访的其他所有人。最后,我要感谢记者和审稿人,感谢他们同意成为评审团的一员,并在抽出时间阅读和审阅我的作品。
概括性理论是围绕一组变异来源组织的,称为方面。这些是差异的驱动因素(项目,评估者,观察)。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化(学生,对象,观察者)的测量对象是代表真实,系统变化的测量对象,而不是变异的来源。在此实验中,测量学科是学生(S),三个组成部分是任务(T),场合和评估者(R)。根据居登的布伦南(Brennan)(2019年)的说法,这些方面可以分为两个广泛的类别:分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory(2020)将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory(2020)将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
我要感谢 Stoll 教授对这项工作的二级指导以及过去的许多有趣的讨论。我还要感谢 Marco Villa、Eberhard Gill 教授、Jasper Bouwmeester、Bulent Altan 和 Michael Swartwout 教授:你们的建议和批判性问题对我帮助很大,改进了这项工作。我要向众多参与调查的人员和与我分享经验的 CubeSat 开发人员表示衷心的感谢,同时也感谢他们就 CubeSat 错误进行的始终非常公开的讨论。如果没有德国航空航天中心的支持,MOVE-II 和这项工作都不可能实现,在此我要特别感谢 Christian Nitzschke 先生。德国各地各个 CubeSat 项目的毕业生每天都在证明这里有多么出色的太空训练计划。
我要感谢 Stoll 教授对这项工作的第二次监督以及过去的许多有趣的对话。我还要感谢 Marco Villa、Eberhard Gill 教授、Jasper Bouwmeester、Bulent Altan 和 Michael Swarwout 教授:你们的建议以及你们的关键问题对我帮助很大,并改进了这项工作。非常感谢参与我的调查的众多参与者以及与我分享经验的许多 CubeSat 开发人员,并对有关 CubeSat 错误的始终非常开放的讨论表示赞赏。如果没有德国航空航天中心的支持,尤其要感谢 Christian Nitzschke 先生,MOVE-II 和这项工作都是不可能完成的。来自德国各地各个 CubeSat 项目的毕业生每天都在向人们展示这里存在着多么精彩的太空培训项目。
