XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHBM
上海海栎创微电子有限公司Hynitron Microelectronics
ESD 范围 HBM （人体静电模式） ------------------------------------------------------------------------------------------- ± 4kV
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
拟议林地计划
划线区域；开放空间作为物种丰富的半天然草地保留，周围有树篱、墙壁、水道和电线，并带有扇贝状边缘。绿地；橡树/鹅耳枥林地：多层林分，以有梗橡树（POK）为主，中层和下层为鹅耳枥（HBM）。橡树和鹅耳枥将混合种植。次要树种包括山毛榉、小叶椴树、桦树、山杨、花楸、野樱桃、欧洲山榆等。树种分布：POK 70 – 90% HBM 10 – 30% 次要树种：< 10%。在连续覆盖制度下进行管理，尽可能利用天然更新。建立：每个集群种植 20 – 30 棵 POK（间距 0.3 – 1 米）。HBM 种植在 POK 集群周围。集群之间以较低的密度种植次要树种。棕色区域；两层林地，主要为悬垂橡树 (POK)，下层为榛树矮林。桦树、野樱桃树、野生山楂树等次要树种主要分布在上层。树种分布：OK 80%，HAZ（丰富矮林），次要树种：< 20%。按照标准系统管理矮林。OK 经过几个 HAZ 矮林轮作管理，自然再生或通过种植，其他树种来自填充。建立：OK：每簇种植 20 – 30 棵 OK（间距 0.3 – 1 米），簇数与预计的 FC 树数相对应。HAZ/MB：自然再生或种植。黄色区域；有潜力成为社区果园（例如）传统苹果树种或其他树种。
COVID-19 疫苗屏障分析调查
障碍分析 (BA) 是一种快速评估（形成性研究）工具，用于识别与特定行为相关的行为决定因素，以便制定更有效的障碍改变信息和活动。该方法基于健康信念模型 (HBM) 和理性行动理论 (TRA)。
iPhone 14 Pro Max规格
发布于2022年9月7日宣布启动2022年9月16日的身体尺寸160.7 x 77.6 x 77.6 x 7.9毫米（6.33 x 3.06 x 0.31 x 0.31英寸）重240 g（8.47盎司）建造玻璃前部（gorilla玻璃），玻璃玻璃（Gorilla玻璃），玻璃架（Gorilla Glass），sim sim sim sim nano sim -esim nano sim -esim nano sim -esim - - 美国双SIM SIM（Nano -SIM，双待机） - 中国IP68防尘/防水性（30分钟内最高6m）Apple Pay（Visa，MasterCard，Amex认证）显示类型LTPO超级Retina XDR OLED，120Hz，120Hz，120Hz，120Hz，120Hz，HED10，HDR11，Dolby Vision，1000 Nits（1000 Nits），1000 Nits（Typ），2000 NITS（典型），2000 nits（2000 nit），〜8 88英寸（HBM），〜8 88英寸（HBM），〜8 88英寸（HBM），屏幕与体型比）1290 x 2796像素，19.5：9比率（〜460 ppi密度）保护抗刮擦的陶瓷玻璃，含有含水的陶瓷玻璃，含有含水量的涂料始终在上方显示平台OS iOS 16芯片组iOS 16芯片组苹果A16 Bionic A16 Bionic A16 Bionic（4 nm）CPU HEXA蛋白（5核图形）存储卡插槽无内部128GB 6GB RAM，256GB 6GB RAM，512GB 6GB 6GB RAM，1TB 6GB RAM NVME NVME主机
人工智能硬件：第二次浪潮（2025-2027）
– 1) ASP 随着每个节点而跳跃。过渡到 HBM3E 预计将使 HBM ASP 每 GB 提高约 25%。HBM4 预计将比 HBM3E 额外获得约 50% 的价格溢价。– 2) 每层 GB 增加：HBM3E 与 HBM3 相比，每层 GB 增加 50%。HBM4E 将再次改进 HBM3E/HBM4。– 3) 层数增加：12Hi 的采用在 2024 年下半年开始，主要采用在 2025 年 Blackwell 加速时。HBM4 预计将在 2025 年年底推出，采用时间为 2026 年。HBM4E 应该会看到 16hi（甚至可能更高），从而进一步增加 GB/单位。– 4) 围绕每个加速器设计了更多 HBM 单元。 HBM3E 12hi 的出货量应在 24 年达到 800 万片，然后在 25 年跃升 7 倍至 5700 万片，然后在 26 年实现 HBM4 12hi 的商业化。图 1 27 年以后，HBM4E 预计将具有 16 至 20 层。SK Hynix 最近表示乐观，认为混合键合可以实现堆叠超过 20 层，而高度不超过 775 微米。
2024 年受益人 – 第 4 季度
菲律宾国家警察 - 振兴后的 Sa Barangay 警察、振兴后的 Sa Barangay 警察 - Barangay Indaluyon 赋权妇女协会 (BIEWA) 和 MSWDO、ISAT U Miagao 校区 HBM 计划初创企业导向、产品标签和包装、产品成本、产品营销和洗洁精及织物柔顺剂技能培训
1 使用自动化测试多个高速通道...
使用自动测试设备 (ATE)、SOC 93K 并行测试多个高速通道 Ratan Bhimrao Umralkar、Li Kangrong。新加坡 A*STAR 微电子研究所 2 Fusionopolis Way, #11 Innovis Tower，新加坡 138634 ratan_bhimrao_umralkar@ime.a-star.edu.sg，li_kangrong@ime.a-star.edu.sg，摘要高带宽存储器 (HBM) 需要在安装在中介层上的 IO 芯片和 IO 到存储器堆栈之间进行高速数据传输。来自不同供应商的 KGD HBM 堆栈和 IO 芯片安装在高数据速率/带宽中介层上。在多芯片设备封装过程中，将测试从最终测试转移到晶圆级需要高昂的设备成本[4]，例如探测器、探测卡，但废品成本较低。就目前的封装技术（如 2.5D/3D 和 Chiplets）而言，较低的废料成本意味着更高的产量。一旦将 KGD 安装在中介层（和基板）上，如果中介层经测试有故障，则无法将其移除，从而浪费整个封装 [4]。本文讨论了在安装 KGD HBM、IO 芯片和其他芯片之前测试中介层上高速数据速率互连的测试方法（见下图 1）。高端 DSO（数字存储示波器）可以相对轻松地测试 1 到 4 个通道。但是，当通道数为 8、16 位总线等组时，使用 ATE 会变得更有优势。其中一个主要优势是，ATE 可以同时测试多个通道，因此使用 ATE 测试多个通道变得更加可行。不同通道的结果可以叠加在单个图上。最终的叠加图提供了有关哪个通道输出影响高速总线整体性能的重要信息。眼图 [2] 是一种重要的信号完整性测试，可用于了解数字系统中通信信道的质量，眼图提供有关传输线质量和信道带宽的信息。本文讨论了如何有效地使用 ATE 来构建眼图，使用 ATE 的 shmoo 图功能，恰当地称为眼图 shmoo 图。此外，由于 ATE 可以同时测试多个通道，因此可以加快大规模测试速度，例如测试整个晶圆。此处开发的测试方法是细间距高速通道项目的一部分，其中使用 24 个高速通道构建晶圆测试，以模拟具有 55um 凸块间距的 HBM（高带宽存储器）应用，以展示使用 ATE 的细间距 [3] 探测和功能。对于同时测试的 24 个通道，结果显示 2 条迹线的眼宽和眼高小于其余迹线，但本文的重点不是这些结果，而是如何在 ATE 级别测试中实现眼图。当前设置使用 Advantest 93K 测试仪和 12 英寸 Tel 探测器。ATE 包含 3 个 PS1600 卡，最大数据速率为 1.6Gbps。对于高达 9G 的更高数据速率，可以使用 PS9G 卡。使用 PS1600 卡，我们能够测试高达 1Gbps 的速度，并为所有 24 条迹线绘制眼图。构建了一个细间距、55um 的探针卡，具有 24 个 HBW 通道，用于测试 HBM 晶圆并验证测试方法。下图 1 显示了使用 shmoo 图为其中一个通道 P9 绘制的眼图。基本参数如
马来西亚 COVID-19 疫苗犹豫不决的关键预测因素
2020 年 3 月 11 日，世界卫生组织宣布由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的冠状病毒病 (COVID-19) 疫情为全球大流行。此后，截至 2021 年 11 月 2 日，全球报告的感染人数和死亡人数分别达到惊人的 2.46 亿和 500 万人 [1]。在最初应对疫情时，许多国家采取了“零感染”策略，在全国范围内实施严格封锁，限制人员流动，以切断传播链。然而，随着病毒“Delta 变种”导致病例死灰复燃，各国已显示出放弃这一策略的迹象。他们转而专注于增加疫苗接种以达到群体免疫，即让足够比例的人口获得免疫力 [2-4]。截至 2021 年 11 月 2 日，马来西亚已报告超过 240 万例 COVID-19 感染病例。由于该国据称无力控制疫情，马来西亚随后在 2021 年彭博新冠疫情复原力排名中位列 53 个经济体中的第 50 位 [5]。尽管如此，尽管疫苗接种起步缓慢，马来西亚已成为全球疫苗接种率最高的国家之一，超过了新加坡、日本、韩国、英国和美国 [6]。然而，尽管该国的疫苗接种率不断提高，仍有一些人对接种疫苗不确定或不太可能接种疫苗 [7]。因此，随着马来西亚新冠疫苗接种运动的快速进展，主要挑战将逐渐从采购和分发疫苗转向确保在所有人群中获得尽可能广泛的接受。在此背景下，我们在本研究中的主要目标是从发展中国家（即马来西亚）的角度研究接种 COVID-19 疫苗意愿的预测因素，其中 COVID-19 和疫苗犹豫已对多个人群产生了不利影响。为此，为了检验疫苗犹豫，我们整合了健康信念模型 (HBM) 和理性行为理论 (TRA) [8] 框架，这两个框架都被独立用于预测疫苗接种意愿 [9-12]。世界卫生组织将疫苗犹豫定义为“尽管有疫苗可用，但仍延迟接受或拒绝接种疫苗”[13,14]。值得注意的是，20 世纪 50 年代开发出来的 HBM 仍然是预测健康行为最广泛使用的框架之一 [15]。在 COVID-19 的背景下，HBM 认为，个人接种疫苗的可能性取决于他们对病毒严重程度和易感性的看法，以及对接种疫苗的障碍和好处的看法。相比之下，TRA 假设个人接种疫苗的意愿受到态度和主观规范的影响 [16]。在本研究中，我们依靠马来西亚全国成年人样本来确定与疫苗接种意愿相关的 HBM 和 TRA 结构。鉴于疫苗态度也受到人口因素的影响 [17]，我们还研究了哪些人口因素可以预测马来西亚的疫苗接种意愿。早期的研究已经评估了马来西亚对 COVID-19 疫苗的接受度 [10,18,19]。然而，这项研究与它们在以下方面有所不同。首先，与