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计算机协会的乳胶课程
2用户指南3 2.1安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2调用和选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3最高问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.4 ACM的最高材料参与材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5 ACM盖页。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6国际化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.7算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.8数字和表格。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.9图像的描述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2.1010定理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2.11仅在线和离线材料。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2:12关于匿名模式的注释。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.13致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.14参考书目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.14.1使用Bibtex处理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 2.14.2使用Bibl A Tex进行处理。 。 。 。 。 。 。 。 。24 2.14.1使用Bibtex处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.14.2使用Bibl A Tex进行处理。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 2.15颜色。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 2.15.1手册参考书目。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29 2.16船尾著名的软件包和印刷备注。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29 2.17计数单词。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>28 2.15.1手册参考书目。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 2.16船尾著名的软件包和印刷备注。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 2.17计数单词。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。30 2.18禁用或禁止命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.19向导的注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.20当前支持出版物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
基于 PNP 的温度传感器，具有连续时间读出和 $\pm$ 0.1 $^{\circ}$ （3） $\sigma$ ) 不准确之处 $-$ 55 $^{\circ}$ C至125 $^{\circ}$ 碳
摘要 — 本文介绍了一种基于 PNP 的温度传感器，它既能实现高能效，又能达到高精度。两个电阻将基于 PNP 的前端产生的 CTAT 和 PTAT 电压转换为两个电流，然后由连续时间 (CT) 16 调制器将其比率数字化。斩波和动态元件匹配 (DEM) 用于减轻元件失配和 1/f 噪声的影响，同时在室温 (RT) 下对 V BE 和两个电阻比率的差异进行数字调整。该传感器采用 0.18 µ m CMOS 工艺制造，面积为 0.12 mm 2 ，电源电压范围为 1.7 至 2.2 V，耗电 9.5 µ A。对同一批次的 40 个样品进行测量表明，在 − 55 ◦ C 至 125 ◦ C 范围内，其误差为 ± 0.1 ◦ C (3 σ )，相应的电源灵敏度仅为 0.01 ◦ C/V。此外，该传感器还具有较高的能效，分辨率品质因数 (FoM) 为 0.85 pJ · K 2 。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。
氦离子暴露对MGB $ _ {2} $和NBN检测器的单光子灵敏度的影响
摘要 - 超导纳米电视单光子探测器（SNSPDS）的可伸缩性，可重复性和操作温度一直是自设备首次提出以来的主要研究目标。最近将氦离子辐照作为SNSPD的后处理技术的创新可以使高检测效率更容易复制，但仍然知之甚少。此外，从高-T C材料中以微米范围的尺度制造探测器可以分别提高可伸缩性和工作温度。同时，在宽电线和诸如Diboride镁之类的更高T材料中制造成功的设备已被证明已被证明。在这项工作中，我们比较了硝酸氮化物和二吡啶镁探测器中的氦离子辐照，并与不同的材料堆栈进行了比较，以便更好地了解辐照的机制以及在有效剂量上封装层的实际意义。我们检查了实验有效剂量测试的效果，并将这些结果与相应材料堆栈中模拟预测的损伤进行了比较。在两种材料中，辐照都会导致计数率的提高，尽管对于硝酸盐而言，即使在测试最高的剂量为2的最高剂量下，这种增加也没有完全饱和。6×10 17离子/cm 2，而对于抗封闭的二氨基镁，即使是测试的最低剂量为1×10 15离子/cm 2的最低剂量似乎高于最佳。我们的结果证明了氦离子辐照到截然不同的设备和材料堆栈中的一般适用性，尽管具有不同的最佳剂量，并显示了这种后加工技术在显着提高SNSPD效率方面的可重复性和有效性。
采用原子层沉积封装提高原子层稳定性 $_{\text{2}}$ 这 $_{\text{3}}$ 晶体管的可靠性特性
摘要 — 超薄 In 2 O 3 和其他最近探索的低热预算超薄氧化物半导体已显示出用于后端 (BEOL) 兼容逻辑层和单片 3-D (M3-D) 集成的巨大前景。然而，这些富含缺陷的原子级薄通道的长期稳定性和可靠性尚未得到深入探索。在这里，我们通过室温正偏压不稳定性 (PBI) 和负偏压不稳定性 (NBI) 实验研究了具有 1.2 纳米厚原子层沉积 (ALD) 生长的 In 2 O 3 通道的晶体管的长期可靠性。观察到的行为很大程度上可以用陷阱中性能级 (TNL) 模型来解释。已经开发出一种减少参数漂移的方法，使用顺序封装并通过 O 2 等离子体处理进行 VT 工程。经过处理后，正、负栅极偏压应力下的长期 VT 偏移幅度均有所降低，而负偏压应力下的其他晶体管参数也趋于稳定。在所有情况下，亚阈值摆幅 (SS) 都不会随时间而变化，这表明应力引起的界面缺陷形成于导带下方很远的地方（如果有的话）。
0.0023 毫米$^2$/ch. 具有刺激伪影抑制功能的增量编码、时分复用混合信号 ECoG 记录架构
摘要 — 本文展示了一种可扩展的时分复用生物电位记录前端，能够实时抑制差分和共模伪影。增量编码记录架构利用了皮层脑电图 (ECoG) 记录的功率谱密度 (PSD) 特性，结合了 8 位 ADC 和 8 位 DAC，以实现 14 位动态范围。利用数字反馈架构的灵活性，将 64 个差分输入通道时分复用到共享混合信号前端，与最先进的技术相比，通道面积减少了 2 倍。用于增量编码的反馈 DAC 还可以通过片外自适应环路消除差分伪影。本文包括对该架构的分析以及 65 nm CMOS 测试芯片实现的硅片性能测量（包括工作台和体内）。