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半导体直拉生长的最佳对流条件
由于碳浓度对于高功率器件至关重要，因此这些晶体是通过更复杂的垂直浮区工艺生长的。砷化镓主要用于光通信和显示器，以及即将在微电子（高速 FET 和 HEMT 器件）和功率器件（FET 阵列）中应用，到目前为止，砷化镓还无法在商业上生长到所需的质量。通过掺杂和减小生长过程中的温度梯度（液体封装的 Czochralski IILEC“和水平 Bridgman“舟式生长”），位错问题已有所缓解。然而，腐蚀坑密度 (EPD) 小于 * 10 3 cm- 2 的 GaAs 晶体尚未实现商业化，典型的 EPD 在 10 4 和 10 5 cm- 2 之间 • GaAs 的其他问题包括非化学计量、非均匀性。漩涡状缺陷。深能级缺陷 EL2，以及实现用于高速设备的半绝缘材料（没有高度扩散的补偿铬）所需的纯度。人们普遍希望 GaAs 也可以通过 Czochralski 工艺经济地生产（产生首选的圆形晶片而不是 Bridgman 工艺的 D 形晶片）。并且上述大多数问题可以通过适当调整生长参数来解决。一个重要的切克劳斯基生长中最重要的参数是对流，它决定了均匀性和涡流状和 EL2 缺陷的分布（和数量？）。下文将描述切克劳斯基过程中的各种对流方式，并介绍最有希望优化切克劳斯基熔体对流条件的方法。
消费地理与地方经济冲击
1. 我们要感谢 Christian Awuku-Budu、Mary Bohman、Ben Bridgman、Eva De Francisco、Lasanthi Fernando、Dennis Fixler、Aaron Flaaen、Kyle Hood、Matt Knepper、Justine Mallatt 和 Scott Wentland 的评论。我们还要感谢城市经济协会会议（2020 年 10 月）、意大利银行和联邦储备委员会非传统数据联合会议（2020 年 11 月）以及计量经济学会冬季会议（2020 年 12 月）的研讨会参与者。我们还要感谢 Fiserv 使用他们的数据，以及 Palantir 员工的大量工作，他们帮助管理和使用庞大的 Fiserv 数据库，特别是 Albert Altarovici、Brady Fowler 和 Daniel Williams。我们还要感谢 Ledia Guci 对 Fiserv 数据进行的一些初步分析，以衡量区域消费。
热力学是主观的吗？
村里女巫理论与其他理论不同的一点是，许多人质疑她的客观性。例如，杰恩斯（1957）主张熵具有“拟人化”的本质。劳埃德（2006）写道：“熵是我们没有的信息，因此是主观的。”布里奇曼（1941，214）评论说：“热力学带有人类的气息。”与此同时，许多人对热力学推崇备至。爱丁顿有一句名言：“如果你发现（你最喜欢的宇宙理论）违背了热力学第二定律，那我就不给你希望了；它只能在最屈辱中崩溃。”(Eddington 1935，81)如果热力学不客观，有些人会得出严重后果：“这种观点会引发一些深刻的哲学问题，并倾向于破坏科学事业的客观性”（Denbigh and Denbigh 1985，vii）。在本文中，我们认为这些对热力学客观性的挑战是可以克服的。
一种用于中子检测的高级材料-NSF -PAR
本文介绍了合成，晶体生长，检测器制造，辐射硬化研究，MCNP建模以及二依依氏锂或Inse 2的表征。这个新开发的室温热中子检测器具有半导体和闪烁的特性，适用于中子检测应用。liinse 2是从元素li开始合成的，由于Li的高反应性，分为两个步骤。使用垂直Bridgman方法生长了一个含Iinse 2的单晶。使用光吸收测量值发现室温带隙为2.8 eV。散装电阻率。光电导率测量2晶片的光电识别在445 nm左右的光电流中。核辐射探测器是用单晶晶片制成的，并测量了各种偏见的α颗粒的响应。估计了千篇一律的产物。γ辐照研究的吸收剂量范围为0.2126至21,262 Gy。在每次辐照后都进行了两个晶圆的表征。γ辐射产生的光产率降低，这转化为alpha检测光谱质心的较低通道数。它也显示出第一次辐照后的衰减时间大大减少。这些是对这种材料进行伽马辐射硬化的第一批研究。
来自世界投入产出表的证据
被广泛用于描述这种生产过程和由此产生的贸易模式。垂直专业化现象已在文献中得到广泛研究，越来越多的实证证据表明垂直专业化在国家经济中的作用日益增强。例如但不限于：Bridgman（2012 年）、Dean 和 Lovely（2010 年）、Dixit 和 Grossman（1982 年）、Feenstra（1998 年）；Feenstra 和 Hanson（1997 年）、Goh 和 Henry（2005 年）、Leung（2016 年）、López（2014 年）、Jones 和 Kierzkowski（2001 年）、Hogan 等人（2005 年）、Sanyal（1983 年）、Yücer 等人（2014 年）、Vechiu 和 Makhlouf（2014 年）。衡量垂直专业化有三种标准方法。第一种方法使用企业调查，第二种方法使用精细的行业贸易分类，如 Athukorala 和 Yamashita (2006) 所言。第三种也是最流行的方法 (Hummels et al., 2001) 考虑了国家投入产出表 (NIOT)。Hummels et al. (2001) 提出的衡量标准是国内生产中进口投入的数量，通常用于实证分析
利用大数据拓展经济统计前沿
2. 我们要感谢 Opportunity Insights 系列研讨会、经济测量学会 (2023) 和联邦统计方法委员会 (2023) 的参与者以及经济分析局的研讨会参与者。我们要感谢 Ben Bridgman、Ryan Decker、Nathaniel Hendren、Justine Mallatt、Steven Mance、Mahsa Gholizadeh、Ludwig Straub、Henry Hyatt 和 Santiago Pinto 的评论。Jim Spletzer 以及人口普查局和劳工统计局的众多工作人员就工资数据和官方系列的分析提供了宝贵的早期反馈。我们还要感谢 John Friedman、Michael Stepner 和 Raj Chetty 加速了这些数据的分析并促进了统计机构之间的合作。特别是，John Friedman 和 Michael Stepner 在促进有关此主题的研究、数据和讨论方面所花费的时间和精力非常宝贵。我们要感谢人口普查局的 Sonya Porter 在 Opportunity Insights 小组和统计机构之间出色的领导和协调。此外，我们还要感谢 Julie Hatch 和 Joseph Piacentini 的参与和领导。我们还要感谢用于构建本文中各个系列的工资单数据的提供者，这对这项研究工作至关重要。
多尺度实验和用于减轻晶格添加剂制造失败的预测性建模
添加剂制造（AM）赋予了高性能蜂窝材料的创造，强调了对可编程和可预测能量吸收能力的日益增长的需求。这项研究评估了精确调整的融合纤维纤维制造（FFF）过程对通过多尺度实验和预测建模的2D-热塑料晶格材料的能量吸收和失效特性的影响。宏观厚度和薄壁晶格的平面内压缩测试，以及它们的μ-CT成像，揭示了相对密度依赖的损伤机制和故障模式，从而促使开发可靠的预测建模框架以捕获过程诱导的性能变异和损害。对于较低的相对密度晶格，这是一种基于扩展的排水沟 - 武器材料模型的Fe模型，将Bridgman的校正与危机失败标准融合在一起，可准确捕获破碎的响应。随着晶格密度的增加，沿珠珠界面的界面损伤变得占主导地位，因此需要使用微观粘性区模型富集该模型以捕获界面剥离。预测建模引入了增强因素，是一种直接的方法来评估AM过程对能量吸收性能的影响，从而促进了FFF打印的晶格的逆设计。这种方法对如何优化FFF流程进行了批判性评估，以实现最高可实现的性能并减轻架构材料的故障。
2023-2024 年财务信息报表
Name Remuneration Expenses Aberdeen, I 75,902 $ 1,110 $ Afrin, S 107,884 $ 21 $ Akopova, K $ 80,157 - $ Aladi, D 89,581 $ 873 $ Alavian, P 86,625 $ 5 $ Allen, S 93, $ 17, Ambro - $ 77 $ Angeles, M 99,348 $ 1,124 $ Antifeau, L 77,041 $ 3,745 $ Antosko, L 80,817 $ 1,775 $ Aoki, R 107,553 $ 3,109 $ Assiniboine, C 83,209 $ 4,5 A 10 $ Astle, $ 215, Austin $89,948 $984 Ayala-Davidson, A $88,697 $4 Azadeh, A $86,183 $610 $ Azimi, S $77,622 - $ Bai, R $86,488 - $ Baillie, K 116,055 $ 14,75 $ Baker, $21,213 Baker T 167,965 $ 22,128 $ Ball, A 77,698 $ 248 Bard, B 80,385 $ 10,793 $ Barnaby, D 80,186 $ - $ Baskharon, G 83,640 $ 1,088 $ Bean, J 7, 93 $ , $ , 13 , 17 C - Beeren 8 $ Begent-Connors, K 174,044 $ 829 $ Bertrand, J 100,370 $ 7,200 $ Bevan, T 103,101 $ 4,617 $ Bhanot, S 83,790 $ 1,453 $ Bhulji, H 88.00 2 $ 2 $2 $13, Birming, Blackwell, $13 J 97,580 $ - $ Boben, E 88,884 $ 977 $ Bodaghabadi, M 82,210 $ 1,085 $ Borja, V 76,395 $ - $ Boros, C 78,831 $ 346 $ Boskovic, M $ 80,594 - $ 7, Bote, R, $ 19,000 - Bowser $8,082 Brander, T 105,679 $ 52 $ Breakspear, J 208,188 $ 24,947 $ Bridgman, J 93,201 $ 363 $ Brodie, M 100,088 $ 6,143 $ Brown, D 79,501 $ 39, Buyer, N $ 14,414 chanan, C $113,515 $5,504 Buday, I $94,779 - $ Bulmez, D $107,547 $18
Intertak -Ml模型
Ovido de Filippo 1†，Victoria L. Camnn 2†，Corrado Pancotti 3†，Davide DI Vace 2，Angelo Silverio 4，Victor Schweiger 2，Victor Schweiger 2，David Niederser 2，David Niederser 2，Konrad A. Szawan 2吉多。 Parodi 6，Eduardo Bossone 7，Sebastiano Gili 8，Michael Neuhaus 9，Jennifer Franke 1 0，Benjamin Meder 1 0，MiłoszJaguszewski11，Michelel Nouutias 1 2，Michel Nouutias 1 2 2 Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfister 22，Alessandro Cuneo 23，Claudius Jacobshagen 23，Claudius Jacobshagen 24.25，Mahir Karakans 26.27，Mahir Karak.27，3.27，Wolfg。 Koenig 28,29，Alexander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 35，Tuija Vasankari 35，K.E.Juhani Airaksinen 35，L。Christian Napp 36，Rafal Dworakowski 37，Philip Maccarthy 37，Christoph Kaiser 38，Stefan Osswald 38，Leonarda Galiuto 39，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina 40，Christa galie Chriel galie gali galiuto dan999999 1，42，克莱门·德尔马斯43，奥利维尔·莱雷斯43，埃卡特琳娜·吉利亚罗娃44，亚历山德拉·希洛娃44，米哈伊尔·吉利亚罗夫44，伊布拉希姆·埃尔·巴特维45,46，易卜拉欣·艾布拉希姆·阿金（Ibrahim Akarohim akarohim akarolina akarolinapoledniková47davideek 47 davideek 47，ibrahim A Massoomi 48, Jan Galuszka 49, Christian UKENA 50, Gregor Poglajen 5 1, Pedro Carrilho-Ferrairaa 52, Christian Hauccica , Carla Paolini 54, Claudio Bilato 54, Yoshio Kobayashi 55, Ken Kato 55, IWAO Ishibashi 56, Toshihariu Himi 57, Jehangir Din 58, Al-Shammari 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Charanjit S. Rihal 59, kan liu 60, P. Christian Schulze 6 1, Matteo Bianco 62, Lucas Jörg 63, Hans Rickli 63, Gonçalo Pestana 64, Thanh H. Nguyen 65, Michael Boohm 50，Lars S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Monika Budnik 68，Grzegorz Opolski 68，Holger Thiele 69，Johann Bauersachs 36，John D. Hrowitz 65，Carlo di Mario 70，Francesco Bruno 1，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1 1. Mayank dalakoti 71。 Lüscher73,74，Jeroen J. Bax 75，Frank Ruschitzka 2，Gaetano Maria de Ferrari 1，Piero Fariselli 3，Jelena R. Ghadri 2，Rodolfo Citro 5,76，Fabrizio D'Sessenzo 1‡，和Christian Templin 2 *
基于机器学习的 takotsubo 综合征患者住院死亡预测：InterTAK-ML 模型
Ovidio De Filippo 1 † , Victoria L. Cammann 2 † , Corrado Pancotti 3 † , Davide Di Vece 2 , Angelo Silverio 4 , Victor Schweiger 2 , David Niederseer 2 , Konrad A. Szawan 2 , Michael Würdinger 2 , Iva Koleva 2 , Veronica Dusi 1 , Michele Bellino 4 , Carmine Vecchione 4,5 , Guido Parodi 6 , Eduardo Bossone 7 , Sebastiano Gili 8 , Michael Neuhaus 9 , Jennifer Franke 1 0 , Benjamin Meder 1 0 , Miłosz Jaguszewski 11 , Michel Noutsias 1 2 , Maike Knorr 1 3 , Thomas Jansen 1 3 , Wolfgang Dichtl 1 4 , Dirk von Lewinski 1 5，Christof Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfist Ander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 , 拉法尔·德沃拉科夫斯基 37 , 菲利普·麦卡锡 37 , 克里斯托夫·凯泽 38 , 斯蒂芬·奥斯瓦尔德 38 , 莱昂纳达·加利乌托 39 , 克里斯蒂娜·陈 40 , 保罗·布里奇曼 40 , 丹尼尔·博格 4 1 ,42 , 克莱门特·德尔马斯 43 , 奥利维尔·莱雷斯 43 , 叶卡捷琳娜·吉利亚罗娃 44 , 亚历山德拉·希洛娃 44 , 米哈伊尔·吉利亚罗夫 44 , 易卜拉欣·埃尔-巴特拉维 45,46 , 易卜拉欣·阿金 45,46 , 卡罗琳娜·波莱德尼科娃 47 , 彼得·图塞克 47 , 戴维·E·温彻斯特 48 , 迈克尔·马苏米 48 , 扬·加卢斯卡 49 , 克里斯蒂安·乌凯纳 50 , 格雷戈尔·波格拉延 5 1 , 佩德罗Carrilho-Ferreira 52 , Christian Hauck 53 , Carla Paolini 54 , Claudio Bilato 54 , Yoshio Kobayashi 55 , Ken Kato 55 , Iwao Ishibashi 56 , Toshiharu Himi 57 , Jehangir Din 58 , Ali Al-Shammari 58 , Abhiram Prasad 59 , Charanjit S. Rihal 59 , Kan Liu 60 , P. Christian Schulze 6 1 , Matteo Bianco 62 , Lucas Jörg 63 , Hans Rickli 63 , Gonçalo Pestana 64 , Thanh H. Nguyen 65 , Michael Böhm 50 , Lars S. Maier 53 , Fausto J. Pinto 52 , Petr Widimsk´y 47 , Stephan B. Felix 4 1，42，Ruediger C. Braun-Dullaeus 66，Wolfgang Rottbauer 30，GerdHasenfuß24，Burkert M. 70，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1，Mayank Dalakoti 7 1，Yoichi imori 72，ThomasMünzel1 3，Filippo Crea 39，ThomasF.Lüscher73,74，Jeroen J.Bax 75，Frank Ruschitzka 2，frank Ruschitzka 2，Gaetzka 2，Gaetzka de farisel deeria deeria dieria dieria pieria pierari 1，Pierari 1，Pierari 1，i 1， 3、Jelena R. Ghadri 2、Rodolfo Citro 5.76、Fabrizio D'Ascenzo 1 ‡、Christian Templin 2 * ‡