通过 ALD 循环次数可以实现区域选择性沉积 (ASD)。然而,对薄膜生长的横向控制,即区域选择性沉积 (ASD),对于 ALD 来说要困难得多。尤其微电子应用需要 ASD 来满足制造要求,因为关键特征尺寸缩小到纳米级,而且通过自上而下的光刻方法进行图案化变得越来越具有挑战性。[2,3] 光刻掩模需要以纳米级精度对准,即使是最轻微的掩模错位也必然会导致边缘位置误差 (EPE)。在 ALD 中实现 ASD 的传统方法可分为三大类:1) 非生长区域钝化;2) 生长区域的活化;3) 使用固有选择性沉积化学。在类别 (1) 中,非生长区域用钝化自组装单分子层 (SAM) 或聚合物膜进行功能化。 [4,5] 通常,当前体吸附在非理想组装或部分降解的 SAM 上时,会发生选择性损失。吸附在 SAM 上的前体分子作为后续前体剂量的反应位点,从而丧失选择性。[2] 在下一个处理步骤之前,还必须完全去除钝化层。在类别 (2) 中,生长区域表面在 ASD 之前进行功能化,以实现薄膜生长。[6–7] 然后,薄膜仅沉积在功能化表面上,而其他区域保持清洁。这种方法规定了非生长和功能化生长表面上的薄膜成核的明显对比。因此,它主要限于金属 ALD 工艺,因为金属表面比其他表面更容易成核。此外,需要仔细控制剂量以维持生长选择性。由于 ASD 的活化层被 ALD 膜掩埋,因此下一个处理步骤可以直接进行。在类别 (3) 中,即固有选择性 ALD,选择性完全由前体与基底上不同材料表面之间的反应决定。在正在制造的薄膜器件结构表面上,不同的材料暴露于 ALD 前体,但薄膜仅生长在某些优选材料上,从而定义生长区域。这是真正的自下而上的处理,将整体图案化步骤减少到最低限度。由于图案自对准,因此排除了 EPE。出于这些原因,(3) 是 ASD 的一个非常有吸引力的选择,但控制表面化学以在几个 ALD 循环中保持 ASD 极具挑战性。因此 (3) 主要限于金属的 ASD。[8–9]
设施平面图。应在设施平面图上勾勒/突出显示第 5 节中确定的拟用作“冷却区域”的区域。 证明备用电源足以运行维持室内温度所需的设备以符合规则的信件。(可由专业电气工程师或有执照的电气承包商提供)。 如果居民将被重新安置到避难区,则需要提供一封证明该地区的 HVAC 设备足以维持室内温度的信件,符合规则,为该地区服务的居民人数提供服务。(可由专业机械工程师或有执照的机械承包商提供)。 燃料协议
所收集的数据集与《太阳能辅助区域制冷系统设计和运行优化》[1] 论文相关。部分数据是关于系统的主要和常见组件的。其中包括太阳能集热器的单价(美元/平方米)、类型和效率;吸收式制冷机的容量(千瓦)、类型、初始成本(美元)和 COP;热水/冷冻水热能储存罐的类型、初始成本(美元)和容量(千瓦时);辅助锅炉的初始成本(美元)、容量(千瓦)、类型和效率。另一部分数据是关于卡塔尔国全年每小时制冷需求(千瓦)、卡塔尔国全年每小时全球太阳辐照度(瓦/平方米)以及生产和储存冷冻水和热水的变动成本(美元/千瓦时,美元/千瓦)。数据收集自不同的资源,例如政府网站、商业网站、政府部门、期刊和实际案例研究。这些数据的价值在于,进行此类研究所需的大部分数据都集中在一个资源中。此外,一些数据(例如年度每小时制冷需求和全球太阳辐射)无法在线获取。此外,收集的数据已经过过滤,单位一致,随时可用。最后,考虑的数据
20491573,2023,1,由罗格斯大学图书馆、威利在线图书馆于 [20/01/2024] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sta4.625 下载。有关使用规则,请参阅威利在线图书馆的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions);OA 文章受适用的知识共享许可约束
Gong,J.,Zhang,Z.,Zeng,Z.,Wang,W.,Kong,L.,Liu,J. &Chen,P。(2021)。 石墨烯量子点有助于剥落原子上的2D材料和AS -Formed 0d/2d van der waals heterojunction。 碳,184,554‑561。 https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.08.063Gong,J.,Zhang,Z.,Zeng,Z.,Wang,W.,Kong,L.,Liu,J.&Chen,P。(2021)。石墨烯量子点有助于剥落原子上的2D材料和AS -Formed 0d/2d van der waals heterojunction。碳,184,554‑561。https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.08.063https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.08.063
当紧急/紧急需要开始药物治疗并且不可能在VA药房填写处方时,提供商可能会为14天的供应(而没有补充)编写脚本。可以在零售CCN药房中填充处方,以提供14天的供应,除了预先包装的药物预先批准的VA预先批准的药物将在没有补充的情况下将其分配在较大的供应中。(阿片类药物最多允许7天的供应或状态限制,以较低者为准。)
摘要 本研究考察了巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能 (AI) 辅助研究写作工具的认知水平。本研究采用调查研究设计,旨在了解将人工智能技术融入学术写作实践的认知差距和潜在改进领域。一个研究问题和一个零假设指导了这项研究。研究对象为 11,040 名学生。采用分层比例随机抽样技术抽取 1104 个样本。数据收集工具是一份结构化问卷,题为“人工智能研究辅助工具认知问卷 (AAIRATQ)”。该工具经过专家面对面验证,具有很高的可靠性(Cronbach's alpha = 0.81)。研究结果显示,学生的整体意识水平较低,这反映在平均分数上。建议包括有针对性的宣传活动、AI 模块的课程整合以及提高学生熟练程度的研讨会。该研究为旨在培养技术娴熟的学术环境的干预措施提供了宝贵的见解。关键词:人工智能、研究写作、意识、学生参与、学术技术。简介 人工智能 (AI) 无疑已成为各个行业中无处不在的力量,对任务执行产生了重大影响并改变了传统方法。在学术领域,人工智能在研究写作中发挥着越来越重要的作用,提供了各种精心设计的工具来提高效率和提升学术成果的质量。本研究致力于深入研究巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能辅助工具的认识和使用情况,对影响其采用的潜在因素提供启发性见解(Russell 和 Norvig,2010 年)。人工智能包括开发具有执行传统上需要人类智力的任务的能力的计算机系统。在研究写作的背景下,人工智能有效地利用自然语言处理、机器学习和数据分析等尖端技术,通过使用人工智能研究辅助工具为研究过程各个阶段的用户提供支持。几种著名的人工智能研究辅助工具值得关注,每种工具都配备了其独特的功能。首先,Grammarly 作为一款强大的人工智能写作助手,会认真检查语法和拼写,提升句子结构,并且
在正常业务过程中,公司花费大量精力阅读和解释文件,这是一个高度手动的过程,涉及繁琐的任务,例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂,而且这些文档有各种格式(扫描图像、数字格式)并具有不同程度的内部结构(电子表格、发票、文本文档),这进一步加剧了复杂性。我们提出了 DICR,这是一个端到端、模块化且可训练的系统,可自动执行文档审查的日常工作并允许人工执行验证。该系统能够加快这项工作,同时提高提取信息的质量、一致性和吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中(从仪表板到问答再到报告生成)。