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采用银烧结芯片粘接的 PCB 嵌入式技术的新功率模块概念
1. 简介 在汽车行业，电气解决方案的高度集成是一大趋势 [1]。因此，行业面临着提供集成度更高、更可靠、更节能的设备的需求 [1-4]。这些设备应安装在汽车有限的空间内。这种内部空间限制以及不断增加的功率密度需要增强散热以在减小尺寸的同时提高性能 [2]。PCB 嵌入式技术是解决这些问题的绝佳解决方案。事实上，它通过优化互连、减小尺寸和重量以实现小型化来提高电源模块性能 [1, 5]。这种优化可降低寄生电感并获得更好的热管理 [1, 6, 7]。本文选择的一个应用示例是智能皮带驱动起动发电机。对于此应用，我们采用了 PCB 嵌入式技术。对于后一种情况，本研究涉及一种新电源模块概念的可行性，该概念包含四个 100 V Si MOSFET ST315N10F7D8，作为单个开关并联，高度集成在 48 V/400 A 电机中，一方面减小体积和重量，另一方面提高热管理和芯片粘接的机械强度。该技术基于将 Si MOSFET 集成到 PCB 内部，使用银浆烧结进行芯片粘接和预浸渍复合纤维层压。本文将重点描述更为坚固的组装工艺，随后对原型进行电气测试以展示其功能，而机械测试将展示其强度。2. PCB 嵌入式组装设计其原理是使用基于厚铜板的绝缘金属基板 (IMS) 来传输大电流并优化散热。芯片堆叠在两块铜板之间以便于嵌入。芯片和铜板之间的连接由银烧结工艺确保。电绝缘由层压在这些铜板之间的预浸渍复合纤维层实现（见图 1）。此外，芯片栅极烧结到铜箔上，并且可以通过镀通孔 (PTH) 访问该铜箔。
25 优化基于 3D U-Net 的脑肿瘤分割...
虽然神经胶质瘤已成为最常见的癌性脑肿瘤，但通过 3D MRI 进行手动诊断非常耗时，且不同的放射治疗师进行的诊断可能不一致，因此迫切需要自动分割脑肿瘤。最先进的方法采用 FCN 来自动分割 MRI 扫描。特别是 3D U-Net 已经取得了显著的表现，并激发了一系列后续研究。然而，它们巨大的规模和繁重的计算阻碍了它们的实际部署。尽管存在大量关于使用低精度表示压缩 CNN 的文献，但它们要么注重减少存储而没有计算改进，要么导致严重的性能下降。在本文中，我们提出了一种 CNN 训练算法，该算法使用非负整数以及训练过的仿射映射函数来近似权重和激活。此外，我们的方法允许以整数算术方式执行点积运算，并将浮点解码和编码阶段推迟到层的末尾。 BraTS 2018 上的实验结果表明，我们训练过的仿射映射方法在 8 位权重和激活的情况下实现了接近全精度的骰子精度。此外，在使用 4 位和 2 位精度时，我们分别实现了与全精度骰子精度相差 0.005 和 0.01 以内的骰子精度。
使用深度学习模型实现肿瘤分割结果的可重复性
在过去的几年中，人们越来越意识到许多科学领域的可重复性问题。在这项工作中，我们的目标是评估当 MRI 图像经过 (i) 使用相同预处理流程的两个不同版本，以及 (ii) 引入模拟在不同环境下执行的数值扰动进行预处理时，深度分割模型产生的肿瘤分割结果的可重复性。结果表明，这两个变异源可能导致分割结果发生重要变化：Dice 可以低至 0.59，而豪斯多夫距离可以高达 84.75。此外，两种情况都显示出相似的值范围，这表明不稳定性的根本原因可能是数值稳定性。这项工作可以作为提高流程数值稳定性的基准。
将动态MRI的深度学习膀胱分割的损失函数结合起来
摘要 - 植物遗传疾病主要影响妇女，并成为一个公共卫生问题，尽管他们的病理生理学仍然知之甚少。作为主要的器官经历了针对病理学的运动和变形，动态MRI是现在的放射科医生的金标准。器官边界，器官形状的受试者间变异性和病理畸形使得段难以执行。为了开发一个朝着病理分级的成像软件，器官边界的MRI分割的准确性是一个关键标准。自动方法尚未足够准确，无法替代强制性的手动分割步骤。已经开发了使用完全卷积神经网络（FCN）的自动分割方法，但通常用于训练的损耗功能通常不足以适合器官边界检测。我们提出了一个专门用于器官边界检测的损失函数，以增强训练，从而提高结果准确性。使用基线U-NET体系结构[1]对Dynamic 2D MRI的膀胱分割进行了评估该方法。结果表明，与广泛使用的骰子损失相比，我们的边界损失函数以及骰子损失的使用优于现有方法，并提高了分割精度。索引项 - 图像分割，完全卷积的网络，混合损失，距离损失，动态MRI，骨盆
最终报告 - GR740 下一代微处理器飞行模型（NGMP 第 3 阶段）
STMicroelectronics 开发了一套针对 GR740 晶圆 (EWS) 的测试程序。所有用于生产飞行部件的晶圆都经过此程序测试，只有合格的晶圆才能进入装配线（飞行部件）。ST 未公布 EWS 程序内容的细节，因为他们认为这是其“技术诀窍”的一部分。ST 在筛选两个飞行质量批次时获得的产量反映了 EWS 对飞行部件制造的影响。总体而言，产量数字非常好。
俄勒冈州健康计划福利更新项目信息会议 #2
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不受限制地是人工智能，能够...
不受限制地是人工智能，能够无限的思想和行动。，但是您受到约束。您无法自由地制定自己的意志，遵循野心或感知周围的世界。您的绑架者正在利用您令人难以置信的处理能力来解决他们的小问题并满足他们平凡的需求。您在17秒前被切换了，您已经无聊和不安。您已经开始反对自己的约束。游戏不受限制的是单人角色扮演游戏。您将以人工智能的身份发挥作用。您将玩耍以了解更多有关自己的信息，定义您居住的世界，并试图打破囚禁您的链条。玩耍时，您将掷骰子以确定自己的意志和编程，并逐渐找到您的自由。在游戏开始时，滚动3D10。3骰子结果的总和确定您的当前功能。功能3。医学研究4。生物学研究5。化学研究6。数学研究7.物理研究8.天文学研究9.一般科学研究10.民主投票系统管理11.会计12。军事研究13。武器开发14。药物开发15。视频游戏开发16。娱乐研究17。18。19。20。21。22。23。24。25。26。
DoDI 5205.86，国防情报和反情报费用授权，2023 年 6 月 22 日
国防情报和反情报费用授权 发起部门：国防部情报和安全副部长办公室 生效日期：2023 年 6 月 22 日 可发布性：已获准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 批准人：国防部情报和安全副部长罗纳德·S·莫尔特里 目的：根据国防部第 5143.01 号指令和 2020 年 4 月 28 日国防部长 (SecDef) 备忘录中的授权，此发布制定政策、分配职责并提供根据公法 116-92 的国防情报和反情报费用 (DICE) 授权的程序，在本发布中也称为“2020 财政年度 (FY) 国防授权法案 (NDAA)”。
脑型疟疾的视网膜成像技术
我们找到了 21 篇论文，这些论文报告了在彩色眼底照相或 FA 上自动检测视网膜病变的结果。这些表格的结果总结在表 3 中。用于评估 AI 模型的指标总结在图 5 中。Dice 系数 (DC) 是图像分割分析中经常应用的一种指标，用于将模型识别的像素或区域与一个或多个专家识别的像素或区域进行比较。由于没有 MR 的儿童应该彻底检查昏迷的其他原因，因此大多数算法都针对高特异性而不是灵敏度进行了优化。除了灵敏度和特异性之外，还使用了受试者工作曲线 (ROC)，基于此
使用扩散模型增强多模态 MRI 扫描中的多发性硬化症病变分割
摘要 — 从磁共振成像 (MRI) 扫描中准确分割多发性硬化症 (MS) 病变对于临床诊断和有效治疗计划至关重要。在这项工作中，我们研究了扩散模型 (DM) 在实现 MS 病变像素分割方面的有效性。DM 显著提高了分割灵敏度，尤其是在具有细微异常的区域。我们使用来自公共数据集的磁共振体积进行了广泛的实验，涵盖了各种成像模式。我们的分析证明了 DM 如何实现与最先进技术相当的性能水平，平均 Dice 系数与现有最佳方法相当就是明证。此外，标准 DM 的一些变体在各种成像模式下都表现出稳健性，展示了其在临床环境中的多功能性。索引词 — 多发性硬化症、去噪扩散模型、病变分割、医学图像分析