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yincae：UF 158重新定义大型芯片的底部填充
uf 158拥有出色的流动性，即使在大型100x100毫米芯片中，也可以轻松地填充小至10微米的空白。其独特的配方可确保在室温下快速固化，从而大大减少生产时间和能源成本。此外，UF 158ul具有出色的可靠性，为热应力，水分和机械冲击提供了强大的保护，从而确保了长期的设备性能。
tpdnet：用于嵌入式机器学习处理器组的微小学生检测神经网络Ethos-u55
摘要。增强现实和虚拟现实（AR/VR）系统包含几个不同的传感器，包括用于手势认可的图像传感器，头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统，需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此，深神经网络（DNN）需要主机平台，这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中，将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络，可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习（ML）Proces-sor Arm Ethos-U55处理，其性能为每秒189帧（FPS），并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗，以获取未来的AR/VR设备。
频率响应评估溶液门控晶体管中的石墨烯 - 电解质界面Leo Salgado a
c生物工程，生物材料和纳米医学（Ciber-BBN）的生物医学研究网络中心，Calle Monforte de Lemos 3-5，马德里，西班牙leo.salgado@csic.es leo.salgado@csic.es基于石墨烯基于求解的溶液基因菲尔德型现场效应晶体管（GSGFET）（GSGFFET）（图。1）在生物医学技术中变得重要。为其应用是对石墨烯 - 电解质界面行为的更好了解[1]。此接口可能会受到几个因素的影响，从而修改最终设备的性能。在第一种方法中，可以将其建模为电容（C INT），该电容与晶体管通道面积成反比[2]。这将其直接观察限制在某些尺寸以下，这主要是由于对连接轨道的寄生作用。在这里，我们已经制造了不同尺寸（50x50，100x100和300x300μm）的独立GSGFET，以测量电化学阻抗光谱谱（EIS），以直接评估界面互动的界面电容，以及通过频率响应的频率效应，通过分析（通过分析频率）进行频率效应（通过分析频率）（通过分析）进行了频率（通过分析）。即使我们期望在频率上具有恒定的电容性行为，EIS结果显示出两个不同的电容响应，由电阻过渡隔开（图2和3）。另外，对于GM结果也观察到了相同的行为，由于这两个不同的耦合能力，即使在较小的GSGFET处，在相同的频率下，有两个不同的收益出现在相同的频率下，在较小的GSGFET下，EIS受寄生效应的限制。最后，在两种方法中，都观察到频率过渡取决于pH（图4），促使以下假设：这种现象可以与GSGFET的SIO 2底物的末端组相互作用。所有这些结果证明，GM频率响应的采用是表征小型制造设备中C INT的有价值工具。使用这种方法获得的数据将非常有用，对于鉴定制造干扰物和改进用于分析GSGFET获得的生物学数据的校准方法。参考文献[1] R. Garcia-Cortadella et al。，Small，16（2020）1906640 [2] E. Masvidal-Codina等人，Nature Mater。，18（2019）280-288个数字