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一种具有增强驱动能力的新型沟槽型三栅极晶体管
摘要 — 本文介绍了 40 nm 嵌入式非易失性存储器技术中新型高密度三栅极晶体管的设计、实现和特性。深沟槽用于集成与主平面晶体管并联的两个垂直晶体管。由于内置沟槽，所提出的制造工艺增加了晶体管的宽度，而不会影响其占用空间。平面 MOS 结构的电压/电流特性与新型三栅极晶体管的特性进行了比较。新架构提供了改进的驱动能力，导通状态漏极电流是其等效标准 MOS 的两倍，并具有较低的阈值电压，适用于低压应用。最后，在工作电压范围内验证了栅极氧化物和结的可靠性。索引术语 — 多栅极晶体管、MOS 器件、沟槽晶体管、驱动能力、闪存。
有效道路安全活动的消息传递建议：饮料驾驶活动的形成性研究的教训
通常，专业研究机构会签约进行消息测试研究。在大多数情况下，这些研究纳入了定量（使用单个评级问卷）和定性（进行小组讨论）方法中的定量性方法。组和参与者的数量由地理范围和研究形式确定。每项研究通常由10至12个焦点小组组成，每个人组中约有10名参与者，每个在线组中有4至6名参与者。一项研究中的焦点小组参与者按年龄，性别，社会经济水平和道路使用者类型分为小组，以最大程度地提高小组讨论的相关性。
通过大脑 - 计算机界面检测情绪时，分析驾驶任务的影响
抽象的交通事故是年轻人中死亡的主要原因，这个问题今天造成了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是大脑计算机界面（BCIS）是最有前途的。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者在驾驶场景中的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图来检测情绪。此外，已经设计了一个用例，其中有两种情况。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驾驶模拟器的主要任务。以这种方式，旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可用于检测两种情绪（非刺激和愤怒）的准确性99％，三种情绪（非刺激性，愤怒和中性）的93％，四种情绪（非刺激性情绪（非刺激）（非刺激性，愤怒，中立和快乐）的精度为75％。
通过创新推动金融包容性
移动货币计划 移动货币计划致力于构建一个包容、创新和安全的数字金融生态系统，其规模可支持商业可持续发展的行业，惠及社会上最弱势的群体。过去 10 年来，GSMA 移动货币计划在推动金融包容性和支持移动货币行业发展方面发挥了关键作用。通过提供行业数据和见解、在新兴和不断发展的监管环境中倡导行业需求以及支持移动货币提供商构建和扩展数字金融平台，我们通过创新用例和改善生活的金融产品和服务帮助惠及世界上最弱势的群体。移动货币计划由盖茨基金会和 Visa 资助，并得到 GSMA 及其成员的支持。
推动增长
重要信息这是营销通信。在做出任何最终的投资决定之前，请参考UCITS和KID/KIID的招股说明书。这些文件可提供英语，儿童以当地语言获得，可以在www.vaneck.com，Vaneck Asset Management B.V.（“管理公司”）或在适用的情况下免费获得您所在国家 /地区的指定设施代理。对于瑞士的投资者：Vaneck Switzerland AG，在瑞士苏黎世8002号Genferstrasse的注册办事处已被管理公司任命为瑞士的Vaneck产品的分销商。可以在我们的网站www.vaneck.com上找到最新的招股说明书，文章，关键信息文档，年度报告和半年度报告，也可以从瑞士代表免费获得：Zeidler监管服务（瑞士）AG，NeudtaDtgasse 1A，1A，8400 Winterthur，瑞典，瑞士。瑞士付款代理：Helvetische Bank AG，CH-8008Zürich的SefeldStrasse 215。对于英国的投资者来说：这仅是专业投资者的营销传播。零售客户不应依靠提供的任何信息，也不应向IFA寻求所有投资指导和建议的帮助。英国投资者应咨询注册在英国分销的可用ETF。Vaneck Securities UK Limited（FRN：1002854）是授权
谁在开车？游戏理论路径的AGI开发风险
控制着人工通用智力（AGI）的发展的人可能比我们处理控制自己的工作的方式重要。我们将这个“方向盘问题”形式化为人类的近期生存风险可能不是源于未对准的AGI，而是源于竞争发展的动力。就像在到达任何目的地之前，乘客在车轮上锻炼的车祸一样，灾难性的结果可能是由于AGI存在之前的开发量。尽管技术一致性研究重点是确保安全到达，但我们展示了开发过程中的协调失败如何推动我们效果。我们提出了一个游戏理论框架建模AGI开发动态，并证明了可持续合作社的条件。在考虑AGI独特特征的同时，我们提出了具体机制，包括预注册，共享的技术基础设施以及自动威慑，以稳定合作。我们的关键见解是，AGI在安全方面创建网络效果：随着参与的增长，共享的投资变得更加有价值，从而使合作主导的机制设计使机制设计占主导地位。这项工作桥接了正式的方法论和政策框架，为AGI竞争风险的实际治理提供了基础。
气候变化驱动印度的绿色经济
日益增长的漏洞促使城市地区采用绿色建筑法规和节能冷却技术。诸如国家制冷行动计划（NCAP）之类的举措旨在将冷却能源需求减少20-25％到2037 - 38年，将可持续性纳入城市经济增长。绩效，实现和贸易（PAT）计划激发了行业的能源效率，而可再生能源出口区则促进了绿色制造。催化绿色创新的水稀缺性：随着印度人均水的供应性从1951年的5,177立方米下降到2022年的1,486立方米，气候引起的水压力刺激了绿色经济活动，例如废水回收和太阳能灌溉。
OmniHd-Scenes：用于自动驾驶的下一代多模式数据集
摘要 - 深度学习的快速进步加剧了对自动驾驶算法使用的全面数据的需求。高质量数据集对于开发有效数据驱动的自动驾驶解决方案至关重要。下一代自动驾驶数据集必须是多模式的，结合了来自高级传感器的数据，这些数据具有广泛的数据覆盖率，详细的注释和不同的场景表示形式。为了满足这一需求，我们提出了OmniHd-Scenes，这是一个大规模的多模式数据集，可提供全面的全向高清数据。OMNIHD-SCENES数据集结合了来自128束梁雷达，六个摄像机和六个4D成像雷达系统的数据，以实现完整的环境感知。数据集包含1501个夹子，每个夹子长约30秒，总计超过450K同步帧和超过585万个同步传感器数据点。我们还提出了一个新颖的4D注释管道。迄今为止，我们已经注释了200个剪辑，其中有超过514K精确的3D边界框。这些剪辑还包括静态场景元素的语义分割注释。此外，我们还引入了一条新型的自动化管道，以生成密集的占用地面真理，从而有效利用了非钥匙框架的信息。与拟议的数据集一起，我们为3D检测和语义占用预测建立了全面的评估指标，基线模型和基准。这些基准测试利用环绕摄像机和4D成像雷达来探索用于自动驾驶应用的具有成本效益的传感器解决方案。广泛的实验证明了我们的低成本传感器构型及其在不利条件下的鲁棒性的有效性。数据将在https://www.2077ai.com/omnihd-scenes上发布。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。