• 2.5D IC 与 2D IC 的区别在于,2.5D IC 在芯片和基板之间添加了一个硅中介层,中介层上表面和下表面的金属化层之间通过 TSV 连接。[10] 这样,通过将芯片并排放置,就可以实现不同芯片之间的互连。例如:存储器芯片与逻辑芯片。
摘要:有机发光二极管(OLEDS)被广泛认为是显示和照明技术的前沿技术。现在,全球OLED市场几乎已经成熟,这是由于对智能手机上的出色显示的需求不断上升。 近年来,已经引入并证明了许多策略,以优化孔注入层以进一步提高OLED的效率。 在本文中,阐明了优化孔注入层的不同方法,包括使用合适的孔注入材料来最大程度地减少孔注入屏障并与发射层匹配,并探索新的准备方法以优化孔注入层的结构,等等。 同时,本文可以帮助人们了解当前的研究进展,以及与OLED孔注入层相关的挑战,从而提供了未来的研究方向,以增强OLED的特性。现在,全球OLED市场几乎已经成熟,这是由于对智能手机上的出色显示的需求不断上升。近年来,已经引入并证明了许多策略,以优化孔注入层以进一步提高OLED的效率。在本文中,阐明了优化孔注入层的不同方法,包括使用合适的孔注入材料来最大程度地减少孔注入屏障并与发射层匹配,并探索新的准备方法以优化孔注入层的结构,等等。同时,本文可以帮助人们了解当前的研究进展,以及与OLED孔注入层相关的挑战,从而提供了未来的研究方向,以增强OLED的特性。
1)Wohlers, T.:Wohlers Report 2005, p.157, Wohlers Associate Inc., CO, USA(2005 年) 2)https://www.aligntech.com/solutions(访问日期 2020/02/24) 3)Imagawa, Edagawa 等:Phys. Rev. B, 82(11),115116(2010 年) 4)Niino, Hamajima 等:Biofab, 3(3),034104(2011 年)
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神户大学教育学部毕业后,加入株式会社Intec,任职期间,取得神户大学MBA、经营学博士学位,2016年起担任环太平洋大学经营学部现代经营学系副教授,专业为组织理论、组织行为学。经营学博士、MBA、工程师(信息工程)、信息处理工程师(AU、AN、PM、AE等)
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表(注1) 真核生物:具有细胞核并被核膜包围,且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌,具有比原核生物更复杂的细胞结构。 (注2)内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质,与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离,形成称为凝聚层的液滴。 (注3)液-液相分离:均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物(如天然存在的变性蛋白质)可发生相分离,形成致密相和稀相,或者两种不同组成的致密相(如葡聚糖和聚乙二醇)。 (注4)肽标签:一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中,可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构,使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面,由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合,因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中,一个肽标签附着在IDP上,另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 (注5)分子信标:用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针,具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下,荧光就不会出现,但一旦与序列结合,分子的形状就会发生变化,发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
schwannomas是由Schwann细胞引起的良性周围神经鞘肿瘤。在涉及颅神经时,他们在儿童中很少见。降低神经schwannomas占所有头部和颈部schwannomas的5%,使其在小儿种群中成为异常发现[1,2]。大多数成年中存在的次咽造型患者和儿童期病例极为罕见。腹神经(颅神经XII)控制舌头的运动,其schwannomas通常起源于颅内或性脑性区域。肿瘤的生长会导致相邻结构的压缩,并且取决于肿瘤的位置,症状可能从无痛的宫颈肿块到腹神经麻痹,其特征是同侧舌头无力和萎缩。
① 开发可将患者与医生之间的语音对话转换成文字形式的系统(与子主题A合作) ② 开发应用传感器和AI技术,响应以下情况的实时双向患者解释通信系统患者的理解程度 3)调查导入该制度后医务人员的负担、患者及家属的满意度,并根据结果反馈制度改进建议(衔接分主题D)。 4)建立医疗相关学术信息等的在线数据库,建立包含检索信息等、符合每个患者特征的文档制作系统 ⑤ 建立利用AI技术的诊疗模拟及导航系统 ⑥建立能够纳入人工智能工具的体系 ⑦ 建立运营医疗人工智能平台的规则和商业模式; 8)建立可在医疗人工智能平台上使用的人工智能技术的评估体系; 9)建立自主运营体系2023年医疗AI平台投入运营,项目结束。⑩利用东京大学医学科学研究所Biobank Japan的数据建立诊断候选预测系统⑪进行AI应用分析和诊断的实证测试它的反馈和纠正(子主题 D ⑫ 利用人工智能虚拟形象开发新冠病毒咨询支援系统(仅限2020年)
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