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利用 ... 实现芯片到晶圆键合的替代方法
本文介绍了一种无需依赖载体晶圆即可直接放置芯片到晶圆的替代方法，该方法专门针对混合键合、3DIC 和集成光子学应用而设计。芯片到晶圆键合是异质垂直集成设备制造中的关键工艺，通常涉及在集成到目标晶圆之前将各个芯片放置到载体或处理晶圆上的中间步骤。这种传统方法增加了成本、复杂性、潜在的兼容性问题和工艺步骤。在本研究中，我们提出了一种简化的工艺，消除了对载体晶圆的需求，从而简化了集成并减少了制造步骤。利用大气等离子清洗，我们清洁并激活芯片和目标晶圆的表面，以促进直接放置键合。通过实验验证，我们证明了这种方法的可行性和有效性。我们的研究结果展示了成功的芯片到晶圆键合，界面污染最小，键合强度增强。此外，我们还探讨了大气等离子清洗参数对键合质量的影响，为工艺优化提供了见解。这项研究为芯片到晶圆键合提供了一种有前途的替代方案，提高了垂直集成电路制造的效率和简便性，特别是在混合键合、3DIC 和集成光子学应用领域。
High-Spatial-Resolution Distributed Acoustic Sensor Utilizing a Positive- and Negative-Swept Pulse
摘要 - 提出并使用脉冲压缩相位敏感的光学时间域重骨（φ-OTDR）提出并证明具有单时间表空间分辨率的分布式声传感器（DAS）。使用正扫向脉冲和负脉冲脉冲来扩大杂作差DAS系统的频率调制范围，以实现高空间分辨率。使用雷利增强的单模纤维（ESMF）来放大反向散射信号并抑制褪色的噪声。脉冲压缩和ESMF的组合使系统可以完全量化高空间分辨率为1.2 cm，应变分辨率为1.46Nε / Hz。另外，还显示了以120 〜130 kHz的频率检测和定位。因此，这项工作中提出的高空间分辨率DAS系统有可能用于用于大型设备的结构健康监测，例如航天器，高超音速车和深海潜水员。
使用Fabry的气体传感器制造和分析...
光纤和灵敏的薄膜涂料材料，以开发多种化学传感平台。我们利用了逐层合成技术，以及特定的治疗后方法，以创建高效的非孔金属有机框架（MOFS），特别是ZIF-8，范围从纳米尺度到微米比例（800 nm至110μm）。此外，我们在厚度为25μm和50μm的单模纤维（SMF）的两侧成功培养了ZIF-8。在一个单独的实验中，我们成功地在光纤的一侧生长了ZIF-8，达到10μm的厚度。传感器对乙醇表现出显着的敏感性，随着乙醇浓度从30 ppm增加到70 ppm，边缘谷从1602 nm转移到1606.8 nm。减少MOF涂层的厚度导致了响应和恢复时间的显着改善。具体来说，对于10μm的腔长，响应时间降至17秒左右，恢复时间降至50秒，而110μm的腔体需要1分钟才能响应，并且在室温下恢复了4分钟。索引项 - 金属有机框架，外部Fabry Perot干涉仪（EFPI），光纤，气体传感器，光传感器。
利用创新结构工程解决方案的生成设计算法
摘要。本研究论文研究了生成设计算法在结构工程领域的应用。这种新方法通过其创新解决方案改变了结构工程领域。算法和AI在生成工程中的集成使人们可以研究广泛的设计可能性，以提高生产率，环境可持续性和美学对建筑的吸引力。当前的研究研究了有效实施生成设计算法，以处理困难的结构问题以生成创造性的解决方案。文本探讨了数学方法中的文本包括其对可持续设计的影响，以及整个结构工程领域的定制潜力。本研究还探讨了正在成功实施生成设计的案例研究，从而为其现实世界的利益和局限性提供了宝贵的见解。主要目的是证明生成设计算法在设计过程中的后果，以及它们参与提高的创造力，效率以及在建筑工程领域的环境可持续性。
现在利用人工智能软件进行乳房X光检查
我们已经确定，通过利用该软件作为辅助工具，患者可能会受益于更高的准确性、更快的结果和更低的召回率。该软件旨在与放射科医生同时工作，而不是作为独立选项。约翰霍普金斯大学已经在使用计算机辅助检测软件，因为这是行业标准，这款人工智能软件是一种更先进的选择，使我们能够继续提供高质量的患者护理。
利用机器学习来增强最佳库存管理 - 案例：航空业Spart Parts
本文解决了全球航空平台面临的库存管理挑战。特别重点是案例公司GA Teleasis，这是一家全方位服务的空中维护和组件服务提供商。探索了优化库存水平的策略，包括根据历史用法，成本和汇总的发动机模型对项目进行分类，以识别关键项目并利用ABC/XYZ分析以及机器学习以进行库存管理。定量研究方法学通过机器学习模型进行了动作研究方法，该模型具有自回归的整体移动平均值（ARIMA），支持向量机器（SVM），线性回归（LR），毕业增强（GB），统计技术和统计技术，包括平均误差（ME），平均误差（ME），均值误差（ME），MASE绝对（RMSE），MME（MME），MME（MME），MME（MME）根据案件公司的IFS系统采购记录采购的基于数值数据的需求。此外，对关键人员的访谈还提供了对公司面临的现实世界挑战的见解，允许该研究提出专门针对解决这些问题的解决方案。这项研究的关键发现是Arima模型在需求预测中表现出卓越的性能，证实了现有文献并验证了其在航空部门中的有效性。
利用数字双胞胎进行医学教育的转变
尊敬的编辑I正在接受医学教育中，将学生转变为合格的专业人员，而新的数字方法则提供了多样性和丰富性。为了确保医学教育的成功，将新颖的教学，学习和评估技术整合至关重要（1）。模拟是一种在医学教育中获得认可的创新策略。它涉及用带导的模拟替换或补充现实经验。许多系统的评论报告说，作为教育干预措施的模拟在学习和实现护理和治疗技能方面的能力方面具有比传统方法更大的影响，同时还可以确保患者的安全性（2）。但是，模拟中的忠诚度存在挑战。一个限制是，模拟可能无法完美地复制现实生活中的情况，从而强调了仔细的场景设计的需求。不切实际的场景持续时间是另一个缺点。尽管涉及高昂的成本，但可预防的患者伤害和死亡仍以惊人的速度继续发生。这表明仅预定的情景不足以满足教育目标，并提高预期的安全和护理质量（3）。关于
利用生成AI进行图形大数据分析的创新方式
生成AI创建的合成数据可以用于分析图形大数据的多种用途。首先，它有助于数据增强，使研究人员和分析师能够以现实的合成替代方案来补充有限或不完整的数据集[11]。增强过程将培训数据的多样性扩展到机器学习模型中，有助于提高其概括和预测性能。其次，它减轻了与现实世界数据相关的隐私问题，并创建了一个没有与隐私相关的风险的测试和实验环境[12]。这使研究人员能够操纵数据并生成合成图，以探索不同的选项并评估分析技术的鲁棒性。
使用机器学习算法TAREQ ALQALLAI 1* 1电气ELEC
抽象电动电动机（IM）被认为是当代工业环境中高度重要且广泛使用的机械类别。通常，强大的电动机通常是工业流程必不可少的电动机，配备了集成的条件监控系统，以支持主动维护和识别故障。通常，鉴于其相对较低的替代成本，这种功能的成本效益限制为小型电动机，其功率输出率少于十马力。尽管如此，值得注意的是，大型工业设施通常使用了几个小型电动机，主要是操作冷却风扇或润滑泵，以支持大型机械的功能。可以将多个小型电动机分配到单电路，因此创建一种情况，即一个电动机中的故障可能会损坏与同一电路连接的其他电动机。因此，有必要实施小型电动机收集条件监控技术的必要性。本文介绍了旨在开发机器学习驱动解决方案的连续努力的全面概述，以识别众多小型电动机中的故障。
利用区块链技术和机器学习...
摘要： - 在现代农业供应链中，确保产品的质量和真实性对于维持消费者信任和最大化价值至关重要。本文提出了一种新颖的方法，该方法将区块链技术和机器学习集成为农业供应链中的质量评估。区块链技术提供了一个分散且不可变的分类帐系统，可在整个供应链中透明和防篡改交易和产品信息。通过利用区块链，利益相关者可以跟踪农产品从农场到餐桌的旅程，包括有关耕种，收获，运输和存储条件的信息。使用机器学习算法来分析存储在区块链上的大量数据并确定与产品质量相关的模式。这些算法可以从历史数据中学习，以预测潜在的质量问题，例如污染，变质或掺假，并向利益相关者提供早期警告。提出的系统通过实时监控和验证产品质量来提高透明度，可追溯性和对农业供应链的信任。通过及时确定和解决质量问题，利益相关者可以最大程度地减少损失，提高效率，并最终向消费者提供更安全，更高质量的产品。总体而言，区块链技术和机器学习的整合提供了一种有希望的解决方案，以增强农业供应链中的质量评估，从而在整个过程中促进了更大的问责制和可持续性。