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一项关于“各种非耦合机制，侧重于适用于SAR和MIMO系统的超材料和元图原理”的全面调查”
作者的完整列表：穆罕默德的阿里巴赫·希基尼里（Alibakhshikenari）；大学degli studi di roma toor vergta facolta di ingegneria，babaeian，fatemeh;莫纳什大学，克莱顿，澳大利亚，维德，巴尔；伦敦大都会大学A出现，索尼亚；魁北克大学，INRS，UNIV。Quebec Azpilicueta，Leyre；工程与科学学院的Tecnologicco y de Estudios Exporeses de Monterory，See Chan；爱丁堡纳皮尔大学，工程学院和建筑环境Huynen，Isabelle； Cathlique de Louvan大学，信息与通信技术，电子和应用数学（ICTM）Ab-Alhameed，Raed；巴德福德大学，工程学院，弗朗西斯科设计/技术法尔科尼； Univ Publ Naverra，Limi，Ernesto；罗马大学Toor University Vserta，部。电子工程
WiFi 6 中的多用户 MIMO
从图中可以看出，在第二种情况下，由于 STA3 支持 2 个流的探测，因此只有当流总数为 2 时，它才能参与 MU-MIMO 传输。因此，探测能力更佳的 STA4 在与 STA3 分组进行 MU-MIMO 传输时也只能使用一个空间流。这也促使需要根据用户的 MIMO 能力对其进行智能分组，以最大限度地发挥 MU-MIMO 的优势。在 UL MU-MIMO 的情况下，限制与 DL MU-MIMO 中的限制大致相同。参与 UL MU-MIMO 传输的客户端可以传输的最大 STS 数量不能超过 4，并且必须小于或等于客户端支持的 UL SU-MIMO 的最大 STS 数量。此外，STS 的总数（所有用户的总和）小于或等于 8。对于 UL，触发帧包含与客户端相关的流的信息。
Deep Spiking Delayed Feedback Reservoirs and Its Application in Spectrum Sensing of MIMO-OFDM Dynamic Spectrum Sharing
在本文中，我们引入了一种深度脉冲延迟反馈储存器 (DFR) 模型，将 DFR 与脉冲神经元相结合：DFR 是一种新型的循环神经网络 (RNN)，能够捕捉时间序列中的时间相关性，而脉冲神经元是节能且符合生物学原理的神经元模型。引入的深度脉冲 DFR 模型具有节能的特点，并且能够分析时间序列信号。介绍了这种深度脉冲 DFR 模型的相应现场可编程门阵列 (FPGA) 硬件实现，并评估了底层的节能和资源利用率。探索了各种脉冲编码方案，并确定了用于分析时间序列的最佳脉冲编码方案。具体来说，我们利用动态频谱共享 (DSS) 网络中基于 MIMO-OFDM 的认知无线电 (CR) 中的频谱占用时间序列数据来评估所引入模型的性能。在 MIMO-OFDM DSS 系统中，可用频谱非常稀缺，高效利用频谱至关重要。为了提高频谱效率，第一步是确定现有用户未使用的频段，以便次要用户 (SU) 可以使用它们进行传输。由于信道相关性以及用户活动，不同时隙中频带的频谱占用行为存在显著的时间相关性。所引入的深度尖峰 DFR 模型用于捕获频谱占用时间序列的时间相关性，并预测未来时隙中潜在的频谱接入的空闲/繁忙子载波。评估结果表明，与传统的基于能量检测的策略和基于学习的支持向量机（SVM）相比，我们引入的模型在接收者操作特性（ROC）曲线上实现了更高的曲线下面积（AUC）。
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
在金属沉积过程中，MIM顶部金属剥离与过渡流相关的研究Chang'e Weng，Tertius Rivers，Moreen Minkoff，
对金属沉积过程中的MIM顶部金属剥离的研究Chang'e Weng，Tertius Rivers，Moreen Minkoff，Ron Herring，Richard Ducusin，Richard Ducusin，Jinhong Yang Yang和Joseph Chinn Qorvo，2300 Ne Brookwook Wookwwood，Ne Brookwood Parkway，Hillsboro，Hillsboro等503-615-9820关键字：MIM，过渡流，脱皮，溅射，金属，Knudsen编号，电容器泄漏相关测试失败的电容器摘要研究揭示了金属绝缘仪金属金属（MIM）顶部金属剥离和金属沉积工具之间的相关性。简介金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）电容是基于GAA的RF技术的重要组成部分1,2,3,4。MIM电容器由底部金属板，介电层和顶部金属板组成。MIM电容器的制造涉及多个过程步骤。互连金属零层通常用作MIM底板。在该金属下方或顶部的缺陷可能导致MIM电容器缺陷4。氮化硅或氧化物被广泛用作电容器介电层，并使用PECVD过程沉积。介电层厚度和粗糙度的变化直接影响电容器性能。蒸发或溅射的Ti/pt/au金属堆栈通常用作MIM顶部金属。由于MIM顶部金属通过层间介电VIA连接到下一个上部金属层，因此在MIM金属沉积过程中形成的缺陷也可能导致电容器和通过与通过相关的参数故障。由于MIM过程的复杂性，在过程中无法在串联检测到的缺陷可以在各种过程步骤中形成。过程取决于缺陷的性质和位置，过程控制监视器（PCM）和Diesort测试可以筛选出一些有缺陷的模具，但是除非使用更具破坏性的测试，否则可能无法检测到某些缺陷。MIM电容器的缺陷通过PCM和Diesort测试是一个可靠性的问题。手机制造商和RF设备制造公司的研究都表明，MIM电容器故障是许多早期现场故障的主要原因1,3,4。在Qorvo中，开发了一种电压斜坡方法来检测MIM电容器缺陷4。评估每个单个模具，并在低压区域4中筛选出缺陷的模具。通常需要改进过程来解决相关的测试失败。在本文中，我们讨论了迪索（Diesort）在迪索（Diesort）检测到的电容器泄漏故障的研究，该泄漏失败与MIM顶部金属剥离有关。
使用 ArcGIS - MIM 介绍地理信息系统
了解练习的文件结构 ArcCatalog 窗口剖析 设置一些选项 目录树 连接到文件夹 工具栏和状态栏 可选步骤 探索基本 GIS 数据存储模型 将数据复制到个人文件夹 检查表格 从表格中获取信息 对记录进行排序 在表格中查找值 识别地理特征和坐标 查看地理图形 初看元数据 使用 ArcCatalog 将数据放入 ArcMap 使用磁盘上的区域进行自己的工作 将数据复制到个人 IGIS 文件夹 搜索 GIS 数据 探索土壤 但缺少了一些东西 新发现的数据是否适用？从覆盖范围创建个人地理数据库要素类 查看土地覆盖个人地理数据库要素类 进一步检查 Wildcat 船设施区域数据集 查看连接结果 即时帮助按钮：这是什么？（仅适用于 ArcGIS Desktop 10.0 版本）
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Baker-营销书籍.. - MIM
战略：从制定到实施 53 竞争性市场环境的性质 55 营销战略分析的三大战略、四个框框和五种力量的汇编 58 在多元化中寻找成功的通用规则 60 竞争模式：博弈论与进化生态学 62 从时间和空间的差异化发展角度描述营销战略 66 营销战略研究：免费午餐的谬误和可回答的研究问题的性质 70 营销和战略中对流程、人员和目标的依赖 75 新的分析方法：资源优势、共同进化和基于代理的建模 80 结论：相关性的局限性和应用问题 81 参考文献和进一步阅读 82
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