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皮秒雪崩探测器
摘要：皮秒雪崩探测器是一种基于 (NP) 漂移 (NP) 增益结构的多结硅像素探测器，旨在实现带电粒子跟踪，具有高空间分辨率和皮秒时间戳功能。它使用传感器体积深处的连续结来放大薄吸收层中电离辐射产生的一次电荷。然后，在较厚的漂移区内移动的二次电荷会引发信号。IHP 微电子公司使用 130 nm SiGe BiCMOS 工艺生产了一个概念验证单片原型，该原型由间距为 100 µ m 的六边形像素矩阵组成。探测站和 55 Fe X 射线源的测量表明，原型机可以正常工作，并且显示雪崩增益，最大电子增益可达 23。雪崩特性研究（经 TCAD 模拟证实）表明，55 Fe 源的 X 射线转换产生的较大初级电荷引起的空间电荷效应限制了有效增益。
皮秒雪崩探测器
摘要：皮秒雪崩探测器是一种基于 (NP) 漂移 (NP) 增益结构的多结硅像素探测器，旨在实现带电粒子跟踪，具有高空间分辨率和皮秒时间戳功能。它使用传感器体积深处的连续结来放大薄吸收层中电离辐射产生的一次电荷。然后，在较厚的漂移区内移动的二次电荷会引发信号。IHP 微电子公司使用 130 nm SiGe BiCMOS 工艺生产了一个概念验证单片原型，该原型由间距为 100 µ m 的六边形像素矩阵组成。探测站和 55 Fe X 射线源的测量表明，原型机可以正常工作，并且显示雪崩增益，最大电子增益可达 23。雪崩特性研究（经 TCAD 模拟证实）表明，55 Fe 源的 X 射线转换产生的较大初级电荷引起的空间电荷效应限制了有效增益。
平行板的自动优化...
图像来自Julien Donini -seminaire lpnhe-2022/2022图像julien donini -seminaire -seminaire lpnhe -14/02/2022 6
碎石雪崩丘的形态分析......
图 5：研究区域提取的丘陵地图（n = 65）。蓝色至紫色显示逆向 DEM 上的洼地填充区域，指示局部丘陵和山脊的位置。黑色实线表示已识别丘陵的丘陵边界。请注意，根据对正射影像和实地观察的解释，并非所有洼地填充区域都被识别为丘陵。山体阴影图像来自 RPAS 得出的 36 厘米 DEM（前景）和 10 米 PRISM-DEM 5
小像素低增益雪崩探测器 (LGAD)
埋层 GL 又是一个位于外延层内一定深度的 +p+ 结。GL 是在外延生长过程中获得的。通过分级外延形成的 GL 还应避免与注入产生的外延缺陷相关的问题。已经确定了一家代工厂，并讨论了技术方面的问题。已经提供了购买 6' 晶圆的报价。
加拿大冰川国家公园的雪崩地形建模
第四章：雪崩的统计偏差建模.....................................................................................................................91 4.1 简介..............................................................................................................................91 4.2 数据来源回顾..............................................................................................................93 4.3 alpha-beta 偏差模型................................................................................................96 4.4 数据集描述.........................................................................................................................98 4.4.1 异常值的识别.........................................................................................................98 4.4.2 残差的正态分布检验....................................................................................100 4.4.3 用于回归分析的数据集的描述性统计.............................................................101 4.4.4 回归模型变量之间的相关性....................................................................104 4.5 方法.............................................................................................................................107 4.5.1 雪崩剖面和确定最佳拟合模型.....................................................................108 4.5.2 Alpha-beta滑行模型结果................................................................................................110 4.6 验证...................................................................................................................115 4.7 将三个预测因子（公式 4.6）应用于高速公路雪崩路径的示例......................................................................................................116 4.8 在偏远地区仅应用 beta 值的示例（公式 4.7）.............................................................119 4.9 讨论......................................................................................................................119 4.9.1 潜在的错误来源....................................................................................................123
个体的雪崩临界性、流体智力和工作记忆
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2021 年 1 月 11 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.08.24.260588 doi: bioRxiv preprint
编程雪崩空间级双 QSPI P-SRAM ...
如下面的窗口 1 所示。单击“Programmer”按钮。 2. 从下拉菜单中，选择“Avalanche Technology”作为制造商 3. 选择设备容量：1Gb/2Gb/4Gb 4. 选中“Program”框和“Verify”框 5. 选择 30MHz 的“Clock Rate” 6. 选择“3.3V”电压 7. 单击“Browse”按钮 8. 选择“All File (*)” 9. 选择要编程到 Dual QSPI P-SRAM 的 BIN 文件 10. 单击“Run”进行编程和验证 11. 编程测试和验证测试应报告“PASS”
个人的雪崩临界性、流体智力和工作记忆 1
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 10 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.08.24.260588 doi：bioRxiv 预印本