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通过WhatsApp消息传递应用程序（WEDMA）模块遵守糖尿病药物的健康教育：内容有效性研究
简介：药物不遵守仍然是糖尿病患者改善健康结果的重大挫折。基于健康信念模型（HBM），使用WhatsApp消息传递应用程序称为Wedma的实用健康教育模块是开发出了马来西亚不受控制的II型糖尿病患者的糖尿病药物依从性的重点。本研究旨在检查使用系统方法的模块内容的有效性。方法：不受控制的II型糖尿病患者的糖尿病药物依从性的健康教育模块由12个领域组成，由一组专家小组系统地验证，用于连续六个步骤进行内容验证。使用评级为3或4的专家的比例用于计算项目内容有效性指数（I-CVI）。I-CVI的平均值以创建规模内容有效性指数（S-CVI/AVE）和基于通用协议（S-CVI/UA）的比例内容有效性指数作为工具评估模块。结果：对于Wedma模块的12个域中的所有36个项目，I-CVIS介于0.86至1.0之间，表明内容有效性可接受。S-CVI/AVE得分为0.98，S-CVI/UA得分为0.83，满足可接受的值。结论：内容验证的研究表明，新开发的wedma模块是可接受的良好模块，可用于基于HBM的WhatsApp消息传递应用APP健康教育干预措施，以改善实用糖尿病自我管理中的糖尿病药物依从性。
文章 利用人工智能预测健康信念模型和 COVID-19 疫苗接种率（使用来自美国护士的调查文本）
摘要：我们通过研究医疗保健提供者的开放式文本评论，研究了人工智能 (AI) 如何揭示影响他们 COVID-19 疫苗犹豫的因素。我们从 2020 年春季开始对三个国家队列中的 38,788 名现任和前任女护士进行了一项纵向调查，以评估疫情如何影响了她们的生计。在 2021 年 1 月和 3 月至 4 月的调查中，参与者被邀请发表开放式文本评论并回答有关 COVID-19 疫苗接种的具体问题。调查中的一个封闭式问题确定了疫苗犹豫 (VH) 参与者，他们要么无意接种 COVID-19 疫苗，要么不确定是否接种。我们收集了 1970 条来自 VH 参与者的评论，并训练了两种机器学习 (ML) 算法来识别与 VH 相关的行为因素。第一个预测模型将每条评论归类为与采取疾病预防活动相关的三个健康信念模型 (HBM) 结构（障碍、严重性和易感性）之一。第二个预测模型使用 1 月份评论中的单词来预测 2021 年 3 月至 4 月 VH 的疫苗状态；疫苗状态预测的正确率为 89%。我们的结果表明，35% 的 VH 参与者提到了接种 COVID-19 疫苗的障碍，17% 提到了严重性，7% 提到了易感性。在 HBM 结构中，提到障碍（例如过敏反应和副作用）的 VH 参与者的疫苗状态从 VH 到后来接种疫苗的变化最为相关。
Mariya Toneva – 卡内基梅隆大学计算机科学学院
• Courtois Neuromod 项目：一个深度、多领域 fMRI 数据集，用于构建个体 2022 大脑模型 J. Boyle*、B. Pinsard*、V. Borghesani、M. Saint-Laurent、F. Lespinasse、F. Paugam、P. Sainath、S. Rastegarnia、A. Boré、J. Chen、A. Cyr、E. Dessureault、E. DuPre、Y. Harel、M. Toneva、S. Belleville、S. Brambati、J. Cohen-Adad、A. Fuente、M. Hebart、K. Jerbi、P. Rainville、L. Wehbe 和 P. Bellec (HBM 2022) 人脑映射 [口头报告]
先进封装季度市场监测 2021 年第 4 季度
• 供需 • 最终用户应用和关键增长动力/领域 • 工艺技术 • 设备应用组合 • 生产、资本支出、收入和封装 ASP • 3D 堆叠封装包括逻辑和 DRAM 晶圆：3D 堆叠封装包括 HBM、3DS DRAM、3D NAND、3D SoC/SoIC、3D 堆叠 CMOS 图像传感器 • 收入和 ASP 仅反映封装。不包括最终测试。 • **RF-SiP 封装中使用的 WLCSP 组件不包含在 WLCSP 类别中 - 这将在监视器的未来更新中提供 • SiP 封装级市场规模正在确定，不包括 SiP 晶圆级市场。
高级包装季度市场监视器Q3 2021
• Supply and demand • End-user applications and key growth drivers/areas • Process technologies • Device application mix • Production, CapEx, revenue and package ASP • 3D stacked package includes Logic & DRAM wafers: 3D Stacked package includes HBM, 3DS DRAM, 3D NAND, 3D SoC/SoIC, 3D stacked CMOS Image Sensors • Revenue & ASPs reflect packaging only.不包括最终测试。•** RF-SIP软件包中使用的WLCSP组件不包含在WLCSP类别中 - 这将在未来的Monitor更新中提供•SIP软件包级市场的大小，不包括SIP WAFER级市场。
强大的声学和振动数据处理系统...
HBM Prenscia 是全球领先的技术和工程软件产品和服务提供商，致力于提供可靠性、耐用性和性能。我们提供广泛的工程解决方案，为我们的客户提供设计和开发可靠、强大的系统的强大价值，并降低机械和电子硬件和软件（机电一体化）的生命周期成本。通过提供一系列行业领先的软件（nCode 和 ReliaSoft）、培训和服务（Prenscia Solutions 和 Omnicon），我们使公司能够通过设计和认证、优化流程、数据管理和处理以及 CAE 模拟来提高投资回报和运营成功率。有关更多信息，请访问 www.hbmprenscia.com
Brüel 和 Kjær
作为新任总裁，如果我不对未来发表评论，那我就太失职了。Beyond Tomorrow 项目产生了一项愿景研究，该研究专注于我们迈向 2030 年时产品测试的作用和方法。结果（接受采访的绝大多数行业领导者和专家小组表达的观点）表明，单一解决方案涵盖了整个测试范围。随着 Brüel & Kjær 和 HBM 的合并，我们正在朝着这一目标迈进。正如本期文章所暗示的那样，该公司将朝着测试趋势和需求的方向发展和进步——但始终拥有坚实的基础，并始终决心在数据质量和以解决方案为中心的思维方式方面引领潮流。
准备芯片供应链和异质IC包装
处理器和记忆的组合已经存在了多年，最终以高端处理器和高带宽记忆（HBM）达到最终，以解决一个快速增长的人工智能市场（AI）算法培训。现在，将模具功能的功能分区分为chiplets正在使人们对未来的设计产生更广泛，更有效的影响。chiplet方法允许产品性能提高以在仍然令人信服的成本点继续进行。总硅成本可以降低，这是由于较小的芯片的产量更好，并且有机会使用硅工艺节点的混合物来进一步优化硅的成本。用于异质和chiplet方法的集成电路（IC）包装更昂贵，但是包装成本的上升被硅的总支出减少和有利的上市优势所抵消。
chip-scale-review_september-october_2023-digital.pdf
方法，具有不同的I/O密度，I/O音高取决于目标应用程序的要求，性能和成本（图1）。在我们最近的报告[1]中，我们将以下内容视为AP平台：扇形（FO）包装，晶圆级芯片尺度包装（WLCSP），F Lip-Chip Ball-Grid阵列（FCBGA），FLIP-CHIP CSP（FCCSP），系统内部包装（SIP）和2.5D/3D的包装，包括（CMOS）使用混合键，高带宽内存（HBM），3D堆叠的动态随机访问存储器（DRAM）（3DS），3D System-on-Chip（3D-Soc），3D NAND，SI Interposers和嵌入式SI Bridges的图像传感器（CIS）。AP的重要性不能被夸大，尤其是在新兴技术和应用的背景下。以下各节列出了助长对AP的主要驱动因素。
乌克里电池生态系统资金案例研究
AI人工智能ASIC应用特定的集成电路AQNMOL先进的量子纳米材料和光电实验室B2B业务B2C业务向消费者CS COS复合半导体CSA CSA复合半导体应用CPU CPU中央处理单位CMOS辅助金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化型。dbt商业和贸易系科学系，创新和技术部DRAM动态随机记忆EDA电子设计自动化EIS企业投资计划ETRI电子和电信研究所欧洲欧盟欧盟FET FET国内生产总值HBM高带宽内存HBT异质结双极晶体管IC集成电路ICT信息和通信技术IIT工业Internet