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封装器件 SiC 结的参数纳米电分析
摘要 — 在晶圆级上对电力电子器件芯片结构进行精确而准确的电气特性分析对于将器件操作与设计进行比较以及对可靠性问题进行建模至关重要。本文介绍了一种分立封装商用碳化硅 MOSFET 的二维局部电气特性参数分析。在横截面样品上，使用扫描电子显微镜 (SEM) 中的电子束感应电流 (EBIC) 来定位体二极管的 pn 结，评估电子束能量对该区域成像的影响。采用基于原子力显微镜 (AFM) 的扫描电容显微镜 (SCM) 分析封装碳化硅 MOSFET 器件的结区。提出了一种参数方法来揭示 MOSFET 中所有层的局部电气特性（n 型、p 型、掺杂 SiC 外延层的低、中、高掺杂水平以及 SiC 衬底和硅栅极）。本文的目的是揭示 EBIC 和 SCM 对 SiC 封装器件进行全面特性分析的潜力。研究了 SCM 采集期间施加的电压（V DC 和 V AC ）的影响，以量化它们对 MOSFET SiC 掺杂层分析的影响。尖端/样品纳米 MOS 接触的 TCAD 模拟支持纳米电气实验，以确认碳化硅芯片 AFM 图的掺杂水平解释。
参数增强收入策略
模型方法：增强收入模型（“模型”）于 2008 年 3 月 1 日开始实施，此后一直持续管理。该模型与实时种子资金一起开始实施。该模型以 1,000,000 美元开始实施，并通过股票交易进行历史管理，包括所有公司行动和分配，这些分配应计并记入现金，就像它们是实时账户一样。模型绩效扣除投资管理费（35 个基点）后显示，还反映了估计交易成本的扣除，这些成本来自历史综合月度绩效与模型绩效之间的差异。分配应计并支付给现金，现金在每次定期模型重新平衡期间进行再投资。模型绩效以时间加权为基础。模型定期重新平衡，作为各自策略的唯一模型目标，按比例反映客户账户内进行的所有相应交易。模型交易由 Parametric 的数据供应商在收盘时定价。模型绩效是通过每日生产流程计算得出的，包括证券价格回报、分配应计/支付和公司行动。自模型成立以来，模型管理理念或持续生产没有发生任何重大变化，模型的实施与投资于策略的客户账户管理高度一致。如有要求，可提供其他模型方法。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
太阳能，上下文 - 自适应和...
摘要本研究提出了一个概念和工作流程，用于太阳能，上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制，工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块（例如封面），使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试，评估不断变化的城市场景中的日光，眩光，能量和循环。引入了太阳圆形指示器（SCI），以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中，维持了79％的立面模块，而29％的改变模块被重复使用，得出的SCI为85％。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加（<1％），重新设计的空间日光自治提高了4％。我们的解决方案提供的日光有用2％（100–3000lux）比玻璃外墙多，而眩光少11％。工作流程提供了一个基于循环，基于性能的设计的框架，以保留美学和适应性。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
参数增强收入核心策略
* 超过 1 年的期间按年计算。成立日期：2013 年 8 月 1 日。模型回报来源：Parametric、FactSet Research Systems、Morningstar。CEFA 图表来源：Parametric、Morningstar® 截至 2024 年 9 月 30 日。CEFA 模型表现为假设，仅供说明之用。它并不反映实际投资者的结果，不应依赖它来做出投资决策。模型表现以扣除费用（35 个基点）和估计交易成本后的毛利和净额呈现，并反映收益的再投资。少于一年的期间的表现尚未按年计算。此信息是对此处随附的 GIPS 合规演示文稿的补充。提供指数是为了比较。不可能直接投资于不受管理且不反映费用或开支扣除额的指数。所有投资都面临损失风险。有关更多信息，请参阅披露。
文章 可重复使用火箭发动机应用的涡轮泵参数建模和可靠性评估
摘要：现代可重复使用发射器的发展，例如采用 LOX/LCH4 Prometheus 发动机的 Themis 项目、采用 LOX/LH2 RSR2 发动机的可重复使用 VTVL 发射器第一级演示器的 CALLISTO 以及采用 Merlin 1D 发动机的 SpaceX 猎鹰 9 号，都凸显了对先进控制算法的需求，以确保发动机的可靠运行。这些发动机的多次重启能力对节流阀提出了额外的要求，需要扩展控制器有效性域，以便在各种操作状态下安全地实现低推力水平。这种能力也增加了部件故障的风险，尤其是当发动机参数随着任务概况而变化时。为了解决这个问题，我们的研究使用多物理系统级建模和仿真，特别关注涡轮泵部件，评估了可重复使用火箭发动机 (RRE) 及其子部件在不同故障模式下的动态可靠性。使用 EcosimPro-ESPSS 软件（版本 6.4.34）进行的瞬态条件建模和性能分析表明，涡轮泵组件在标称条件下保持高可靠性，涡轮叶片即使在变化的热负荷和机械负荷下也表现出显著的疲劳寿命。此外，提出的预测模型估计了关键部件的剩余使用寿命，为提高可重复使用火箭发动机中涡轮泵的寿命和可靠性提供了宝贵的见解。本研究采用确定性、热相关结构模拟，关键控制目标包括燃烧室压力和混合比的最终状态跟踪以及操作约束的验证，以 LUMEN 演示发动机和 LE-5B-2 发动机为例。