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经济制裁作为贸易条件操纵的理论
近期，包括美国和欧盟成员国在内的许多国家都对俄罗斯实施了严厉的经济制裁，以报复其入侵乌克兰。尽管其中一些制裁是金融性质的——冻结俄罗斯资产或阻止金融交易——但其他制裁则直接限制国际贸易。2 如何设计这些贸易限制措施，以在制裁国承受有限成本的情况下实现其目标？大量关于制裁设计的文献已经探讨了这个问题，但很少从纯粹的经济角度进行探讨。这类文献的一个分支汇编了详细的案例研究，最近还汇编了综合数据库，强调成功和不成功的历史制裁的制度背景（见 Hufbauer、Schott 和 Elliott（1990 年）；Pape（1997 年）；Felbermayr、Kirilakha、Syropoulos、Yalcin 和 Yotov（2020 年）；Demena、Reta、Jativa、Kimararungu 和 van Bergeijk（2021 年））。 Førland (1991) 和 Cortright 等人 (2002) 等其他研究则探讨了制裁应如何针对特定的“战略性”商品（例如用于发动战争的武器或可能有助于未来军事力量的技术）或特定的政治权力行为者。另一个关注点是制裁如何影响民族国家之间以及民族国家内部、统治精英与普通公民之间的博弈论互动（见 Eaton 和 Engers (1992)；Morgan 和 Bapat (2003)；Baliga 和 Sjöström (2022)）。与这些文献不同，我采取了典型的经济学视角，探讨哪些国际贸易限制措施能够以制裁国成本最低的方式使受制裁国的经济成本最大化。3 虽然这在学术文献中尚属新鲜事物，但这种经济视角在政策制定者的语言中显而易见：
原料浓度对 WO3 纳米结构晶相、形貌及光学性质的影响
[1] N. Li, T. Chang, H. Gao, X. Gao 和 L. Ge, 纳米技术, 2019, 30, 415601。[2] P. Hasse Palharim、B. Lara Diego dos Reis Fusari、B. Ramos、L. Otubo 和 AC Silva Phocheiram、J. Costa Teitoxeiram光生物学。织物。 ，2022，422，113550。[3] YM Shirke 和 SP Mukherjee，CrystEngComm，2017，19，2096-2105。 [4] D. Nagy、D. Nagy、IM Szilágyi 和 X. Fan，RSC Adv. ，2016，6，33743–33754。 [5] 王晓燕，张红，刘琳，李伟，曹鹏，Mater.莱特。 ，2014，130，248–251。 [6] 顾哲，翟天临，高斌，盛晓燕，王燕，傅华，马英，姚建军，J. Phys.织物。 B, 2006, 110, 23829–23836。 [7] T. Peng, D. Ke, J. Xiao, L. Wang, J. Hu 和 L. Zan, J. Solid State Chem. ，2012，194，250-256。 [8] FJ Sotomayor、KA Cychosz 和 M. Thommes，2018 年，18。[9] M. Gotić、M. Ivanda、S. Popović 和 S. Musić，Mater。滑雪。英语。 B，2000，77，193-201。 [10] H.-F.庞晓燕. 项哲杰.李Y.-Q.傅和 X.-T.祖，物理。 Status Solidi A，2012，209，537–544。 [11] B. Gerand 和 M. Fjglarz，J. Solid State Chem. ，1987，13。[12] C. Hai-Ning，智能窗应用的光学多层涂层的制备和表征，米尼奥大学，2005 年。[13] RF Garcia-Sanchez、T. Ahmido、D. Casimir、S. Baliga 和 P. Physra.，J.织物。 A，2013，117，13825–13831。
印度负责任的人工智能开发者手册
该剧本极大地受益于以下利益相关者和主题专家的见解和反馈：Abhik Chaudhuri，塔塔咨询服务公司数字化转型治理专家 • Abhijnan Chakraborty 博士，印度理工学院 Kharagpur 分校计算机科学与工程系助理教授 • Abilash Soundararajan，PrivaSapien 创始人兼首席执行官 • Abhishek Upperwal，Socket Labs 创始人兼首席执行官 • Ajit Ashok，飞利浦创新园区数据与人工智能卓越负责人 • Akbar Mohammed，Fractal 分形维度负责人 • Amrita Sengupta，互联网与社会中心研究与项目负责人 • Amritendu Mukherjee 博士，NeuroPixel.AI Labs 联合创始人兼首席技术官 • Anand Venkatanaryanan，DeepStrat 首席技术官 • Andeed Ma，新加坡风险与保险管理协会会长兼理事会主席 • Anwesha Sen ，Takshashila 机构助理项目经理 • Arti Khanijo，United We Care 产品主管 • Ashutosh Kumar，Corrosion Intel 工程总监兼主管 • Atul Gandre，塔塔咨询服务公司 AI.Cloud Microsoft Practice 技术主管 • Avik Sarkar 博士，印度商学院莫哈里分校高级研究员兼客座教授 • Avinash Babu M.，Samasti Health Technologies 首席执行官 • Axel Beelen，数据保护和人工智能法律顾问 • Ayushi Agarwal，United We Care 数据科学与分析主管 • Bhavana Mittal，Bert Labs 联合创始人、执行董事兼首席增长官 • Bishakha Bhattacharya，AWS 印度和南亚公共政策主管 • Devesh Raj，富达投资人工智能和数据科学总监 • Errol Finkelstein，ChipX Limited 联合创始人兼首席运营官 • Jeyandran Venugopal，首席产品和Flipkart 的技术官 • Jyothi VK，Aditya Birla Fashion and Retail 总法律顾问兼高级副总裁 • Karen Silverman，The Cantellus Group 创始人兼首席执行官 • Karthik Rao Bappanad，Deep- Strat 网络安全和公共政策顾问 • Krity Kansara，博世全球软件技术公司负责任 AI 产品经理 • M. Chockalingam，nasscom ai 技术总监 • Markus Krebsz，联合国欧洲经济委员会 AI 和其他数字嵌入式技术项目负责人 • Merve Hickok，AIethicist.org 创始人 • Michael Borelli，AI & Partners 总监 • Nehaa Chaudhari，Ikigai Law 合伙人 • Nita Khare，塔塔咨询服务公司 AI.Cloud Microsoft Practice 技术冠军 • Pavan M. Laxmeshwar，博世全球软件技术公司 AI 项目经理 • Preethika Pilinja，Zensar Technologies 高级经理（法律） • Prinkan Pal，LEGOAI Technologies 联合创始人兼首席执行官 • Ravi Vijaya Raghavan，Flipkart 首席数据与分析官兼高级副总裁 • Rohit Kochar，Bert Labs 创始人、执行主席兼首席执行官 • Rubal Chib，qZense Labs 联合创始人兼首席执行官 • Ryan Carrier，ForHumanity 执行董事 • Sachin Baliga 博士，Fortis Healthcare 顾问精神病医生 • Saikat Saha 博士，nasscom ai 技术总监 • Sameep Mehta 博士，IBM Research 杰出工程师 • Satish Grampurohit，Cogniquest Technologies 联合创始人兼首席执行官 • Saurabh Singh，AWS 印度和南亚技术政策负责人 • Sendil Kumar，礼来公司高级分析和数据科学高级总监 • Shweta Gupta，微软工程高级总监 • Sivaramakrishnan R. Guruvayur 博士，aaquarian.ai 首席 AI 科学家，
宽带隙器件特刊社论：设计、制造和应用
新兴的宽带隙 (WBG) 半导体有望推动全球产业发展，就如同 50 多年前硅 (Si) 芯片的发明推动了现代计算机时代的到来一样。基于 SiC 和 GaN 的器件正开始变得更加商业化。与同类的基于 Si 的元件相比，这些 WBG 器件更小、更快、更高效，在更严苛的操作条件下也能提供更高的可靠性。此外，在此框架下，一种新型微电子级半导体材料被创造出来，其带隙甚至比之前建立的宽带隙半导体（如 GaN 和 SiC）还要大，因此被称为“超宽带隙”材料。这些材料包括 AlGaN、AlN、金刚石和 BN 氧化物基材料，它们在理论上具有更优越的性能，包括更高的临界击穿场、更高的工作温度和潜在的更高辐射耐受性。这些特性反过来又使得革命性的新器件可用于极端环境成为可能，例如高效功率晶体管（因为巴利加品质因数有所提高）、超高压脉冲功率开关、高效 UV-LED、激光二极管和 RF 电子设备。本期特刊发表了 20 篇论文，重点关注基于宽带隙的器件：设计、制造和应用。三篇论文 [1-3] 涉及未来 5G 应用和其他高速高功率应用的 RF 功率电子设备。其中九篇论文 [4-12] 探讨了宽带隙高功率器件的各种设计。其余论文涵盖了基于宽带隙的各种应用，如用于提高 GaN 基光子发射器光子提取效率的 ZnO 纳米棒 [13]、InGaZnO 薄膜晶体管 [14]、宽带隙 WO3 薄膜 [15]、银纳米环 [16、17] 和 InGaN 激光二极管 [18-20]。特别是在 RF GaN 器件方面，Kuchta 等人 [1] 提出了一种基于 GaN 的功率放大器设计，该设计降低了透射率畸变。Lee 等人 [2] 展示了一种用于 2.5 至 6 GHz 干扰系统的紧凑型 20 W GaN 内部匹配功率放大器，它使用高介电常数基板、单层电容器和分流/串联电阻器实现低 Q 匹配和低频稳定。 Lin 等人 [3] 通过集成厚铜金属化层实现了 Ka 波段 8.2 W/mm 的高输出功率密度。关于 GaN 功率器件，Wu 等人 [4] 研究了一种双 AlGaN 势垒设计以实现增强模式特性。Ma 等人 [5] 介绍了一种使用 GaN 的数字控制 2 kVA 三相分流 APF 系统。Tajalli 等人 [6] 通过进行缓冲分解研究了 GaN-on-Si 外延结构中垂直漏电和击穿的起源。可以确定每个缓冲层与垂直漏电和击穿电压相关的贡献。Sun 等人 [7] 研究了 GaN-on-Si 外延结构中垂直漏电和击穿电压的分布。[7] 提出了一种利用 TCAD 实现常关型 GaN HEMT 的新方法。该概念基于将栅极沟道方向从长水平方向转置为短垂直方向。Mao 等 [8] 在 IGBT 的集电极侧引入了一部分 p-polySi/p-SiC 异质结，以在不牺牲器件其他特性的情况下降低关断损耗。Kim 等 [9] 实现了 SiC 微加热器芯片作为下一代功率模块的新型热评估设备，并评估了其耐热性能。
3.3-kV SIC MOSFET性能和通道长度相关的短路能力
1俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国，xing.174@osu.edu 2基因半导体公司，美国弗吉尼亚州斯特林市，弗吉尼亚州斯特林，ranbir.singh@genesicsemi.com 3 sandia国家实验室，美国新罕布什尔州阿尔巴克基，美国，美国，satcitt@sandia.gov--- 5-A SIC MOSFET由基因制造。涉及静态特征和短路可持续能力。在不同的门电压下以2.2 kV的排水偏置探索它们的饱和电流。在2.2 kV和18-V门电压的排水电压下测量两种设备的短路承受时间。将短路测试结果与来自四个供应商的1.2 kV SIC MOSFET进行了比较。测试结果表明，在SC事件中，通道长度和较高电压等级的SIC MOSFET具有更长的持续时间。此外，开发了短通道设备的设备模型。所有测试均在室温下进行。简介和动机 - 中型电压宽带隙（WBG）半导体大于3 kV对于功率转换应用具有吸引力，以提高性能。尽管这些设备中的大多数仍在出现，但价格明显较低，并且很容易从基因上获得设备。需要评估这些设备的性能和可靠性，以确保将来会有大量的市场吸引力。在本文中，评估了新一代3.3-kV，5-A SIC MOSFET的基因。根据测试结果开发了香料模型。SC测试的电路图如图4。与针对相似设备的静态和动态评估的先前报告相比，在这种情况下，有两种具有不同通道长度的设计类型。结果和意义 - 第一象限I-V曲线和阈值电压如图1-2所示。在其排水量泄漏电流，闸门源泄漏电流和电容中没有明显差异。如图3所示，测量额定电压（2.2 kV）和三个不同的栅极电压下的饱和电流。最初设置了2.2-KV，18-V v g„的SCWT测量。A 1-1.TS增量。图5-6中显示了每个回合的设备故障波形和SC电流。从四个不同供应商的1.2 kV SIC MOSFET也以额定电压（0.8 kV）和18-V V GS的2/3进行测量。比较图如图7所示。与短通道设备相比，长通道设备的RDSON有1.23倍的RDSON，0.49个时间ID（SAT），18-V V g„和1.4倍SCWT。对于诱导设备故障的脉冲，短通道设备在5范围内消散了约900 MJ，而长通道设备在7 TTS内消散了799 MJ。由于两个设备的模具尺寸几乎相同，因此具有较大SC能量的短通道设备比长通道设备更早。将V GS拉到零后，这两个设备都失败。这种故障机制可以是通过设备的熔融铝穿透[2]。与1.2 kV设备相比，3.3-kV脱离显示更长的SCWT。由于末端电容没有差异，因此仅针对短通道设备执行动态评估，如图8所示。在2.4-kV DC电压和6-A I DS电流时，打开损失为850 TD，为25 kV/ps，关闭损耗为150 µJ，为53 kV/ias。用于香料建模零件，使用级别1，级别2和降压电荷模型[3]（图9）。拟合结果表明，降压电荷模型更适合这种中电压功率SIC MOSFET。车身二极管特性和末端电容也被建模并在图10中显示。参考 - [1] H. Wen，J。Gong，Y。Han和J. Lai，“ 3.3 kV 5 A SIC MOSFET的表征和评估，用于固态变压器应用”，2018年亚洲能源，电力和运输电气化会议（APTICERAIGT），2018。[2] K. Han，A。Kanale，B。J。Baliga，B。Ballard，A。Morgan和D. C. Hopkins，“ 1.2KV 4H-SIC MOSFETS和JBSFETS和JBSFETS的新短路故障机制”，2018 IEEE第6次IEEE第6届宽带电源设备和应用程序（WIPDA）（WIPDA）的第6届研讨会，2018年。[3] N. Arora，“ VLSI电路模拟的MOSFET模型”，计算微电子学，1993。