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异质期望和商业周期
许多中央银行非常规政策工具包的支柱。鉴于中央银行的基于通信工具的频率和强度的增加，一个重要且密切相关的问题是中央银行的信誉及其与ELB商业周期动态的互动。宏观经济文献经常使用理性期望（RE）方法来检查ELB对业务周期的影响。在标准模型中，这种方法假设经济中的代理人完全了解中央银行的目标功能，并相信未来的政策行动将与该目标保持一致。因此，在具有理性期望的模型中，央行信誉的相关性几乎没有空间。在本文中，我们放宽了完整的理性假设，并提出了一个具有有限信息的异质期望模型，在这种情况下，允许代理在两种类型的预测规则之间切换。作为我们的起点，我们使用规范的三方程式混合动力新凯恩斯主义模型，但要受到名义利率的限制。我们向该框架介绍了异质期望，在该框架中，允许代理在锚定的伪理性期望模型和自适应学习模型之间切换，如果满足某些条件，期望可能会降低期望。在模型中，这两种类型的指示之间的开关机制是内源性的，其中相对代理使用每种类型的预测规则共享取决于其过去的预测性能。因此，越来越多的代理放弃了理性期望规则，并转向自适应学习。我们模型的主要新颖性是，当大量的自适应学习者与ELB约束结合使用时，Econmy失去了稳定性。在这些情况下，自适应学习者的份额不断增加，对应于中央银行通过非常规货币政策措施规避ELB约束的能力的丧失。更多自适应学习者的存在从Central Bank所需的利率路径（阴影速率）到置换和输出差距削弱了反馈通道，这会促进静脉压力。与ELB结合使用，这导致了更高的实际利率，并降低了促进的需求。不良冲击会在这种情况下触发静脉螺旋，如果期望在下降
异质废弃物的特征描述：方法和建议
1991 年 3 月，美国环境保护署和美国能源部举办了一次研讨会，探讨了表征受危险化学品和/或放射性核素污染的异质废物的方法。废物规模大或成分各异的场地，包括垃圾填埋场和垃圾场，给试图收集代表性样本以促进场地清理决策的调查人员带来了严重困难。本文件作为研讨会记录。它总结了目前使用的研究规划工具、采样设计策略以及现场和实验室方法，并确定了每种方法的优缺点。此外，还确定了可从方法研究或开发或采用新方法中受益的领域。汇集了相关的监管定义，并补充了实用的工作定义。研究规划过程的讨论强调建立明确、合理的目标，以及决策者以及项目、现场和实验室专家的积极参与。异质废物表征的项目规划是一个迭代过程，每一步都建立在前几步获得的知识之上。有大量统计模型可能对表征这些场地非常有用，尽管只有少数模型得到了广泛应用。标准的环境 QA/QC 方法可以通过多种方式进行调整，以提高异质废物数据的质量。目前采用的现场方法多种多样。这些方法包括挖掘和手工分拣大型物体，以及用于远程表征或污染物筛选的复杂仪器方法。目前有几种有前途的现场技术正在开发中。这些技术强调非侵入性表征，因为出于对工人健康和安全的考虑，通常要求尽量减少与异质废物的接触。在实验室中，处理异质样品的三种基本策略是分离、均质化或分析整个样品。详尽记录样品的外观和状况以及样品制备方法是必不可少的。实验室废物管理和人员安全保障是处理异质废物时需要特别注意的领域。
异构集成路线图，2023 年版
本章中使用的集成电力电子元件 (IPEC) 定义如图 1 所示。IPEC 体现了功率调节的主要功能，包括功率开关半导体、无源电容器和电感器储能元件、带相关电容器的半导体栅极驱动器以及控制器。IPEC 可以作为独立系统组件整体实现，如第 II、III 和 IV 节所述，也可以将其分成多个部分，例如功率开关和控制，在 IP 内实现，而储能则在低成本空间内实现，例如中介层，如第 I 节所述。从第 I 节到第 III 节，对现有电子封装技术和未来发展需求的识别不断建立，尽管封装技术方法之间存在很大的共性，但讨论中的冗余有限。因此，建议读者按顺序从第 I 节移动到第 III 节。第 IV 节是一个不断发展的主题，将在 HIR 的下一次修订中得到扩展，与第 II 节更加一致。此外，第 10 章主要关注 ≤48V/100A 的功率调节。但是，基本技术适用于更高的功率水平。表 1 显示了每个部分所涉及的领域的图形描述。突出显示的“IPEC”如下所述。
异构集成路线图，2023 年版本
异构集成对热管理提出了多项重大挑战，涉及多个尺度，包括热点的热量提取、通过多层材料的热量传递、特定设备/材料的不同目标温度，以及向系统冷却解决方案或周围环境散热。该技术工作组 (TWG) 考虑了热管理的三个领域：• 芯片级；• 封装集成/系统级封装 (SIP)/模块级；• 系统级（仅限于电路板和服务器级）。除了上面列出的物理类别的分类外，本章还将重点从定量（尽可能）和定性的角度阐明以下内容： 具有热挑战的典型问题； 已知解决方案的冷却极限； 高级概念和研究。2.0 具有热挑战的典型问题
表征异质废物：方法和建议
1991 年 3 月，美国环境保护署和美国能源部举办了一次研讨会，研究表征受危险化学品和/或放射性核素污染的异质废物的方法。废物规模大或成分多样的场地，包括垃圾填埋场和垃圾场，给试图收集代表性样本以促进场地清理决策的调查人员带来了严重困难。本文件作为研讨会记录。它总结了目前正在使用的研究规划工具、采样设计策略以及现场和实验室方法，并确定了每种方法的优缺点。此外，还确定了可从方法研究或开发或采用新方法中受益的领域。汇集了相关的监管定义，并补充了实际的工作定义。研究规划过程的讨论强调了制定明确、合理的目标，以及决策者、项目、现场和实验室专家的积极参与。异质废物表征的项目规划是一个迭代过程，每个步骤都基于前几个步骤获得的知识。有大量统计模型可能非常有用于表征这些场地，尽管只有少数模型得到了广泛使用。标准环境 QA/QC 方法可以通过多种方式进行调整，以提高异质废物数据的质量。目前采用了大量现场方法。这些方法包括从挖掘和手工分类大型物体到用于远程表征或污染物筛选的复杂仪器方法。现已有几种有前途的现场技术
高 - ...
本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
300 毫米硅光子学的异质集成...
引言硅光子学和三维 (3-D) 集成是实现更高性能计算设备的新兴技术。与传统电互连相比，使用光子元件的几个主要优势是更低的功耗、更低的延迟和更高的带宽。此外，硅光子学与当前的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术完全兼容，这使得可以直接过渡到集成电路 (IC) 制造 [1-4]。3-D IC 技术通过晶圆（或芯片）堆叠实现了硅光子学与传统 CMOS 技术的异构集成 [5-9]。异构晶圆堆叠是通过直接氧化物晶圆键合和称为氧化通孔 (TOV) 的 3-D 互连来实现的。直接氧化物晶圆键合为下游处理提供了强大的物理系统，并实现了高吞吐量的可制造性。此外，与传统的硅通孔 (TSV) 相比，后通孔方案中集成的 TOV 对 Si 光子学至关重要，因为它们的通孔电容较低，在此工艺中测得每个通孔的电容为 1.45 fF，从而
具有时空侦察的异质水凝胶结构
刺激反应性水凝胶可以感知环境提示并相应地改变其体积，而无需其他传感器或执行器。这可以显着降低所得设备的大小和复杂性。但是，由于水凝胶的响应量变化通常是统一的，因此它们需要局部和随时间变化的机器人应用挑战。在此提出了使用可寻址和可调的水凝胶构建块（称为软素素执行器（SVA） - 具有可编程时空变形的均方根水凝胶结构。svas，利用快速反应速度和PNIPAAM的共溶性特性来生成高度相互连接的水凝胶孔结构，从而使可调的肿胀比，溶胀率和Young的模量在一个简单的，单性的铸造过程中与SVA合成sva sva-sva Uns.sva compatibles compatible compatible compatience compatience compatible compatible cossible。通过设计每个体素的位置和肿胀特性，并激活体素中的嵌入式焦耳加热器，可以实现时空变形，从而实现了可以使异构水凝胶结构操纵物体，避免障碍物，产生行进波和变形的形状。一起，这些创新为可调，不受限制和高度自由度的水凝胶机器人铺平了道路，这些机器人可以适应并应对非结构化环境中不断变化的条件。