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介意（空气）差距 - 成功的TIM
在集成电路应用中的TIM使用的简化说明如图1所示。在系统的这种简化视图中，由高导热金属构建的集成散热器（IHS）将与周围或含量温度构建。硅死亡，当电路活跃时，会产生明显的热量。例如，在数据中心中使用的现代微处理器通常会以每平方厘米100瓦（100W/cm 2）的速度产生功率密度。挑战是将热量从硅死亡中消失，同时最大程度地减少死亡温度的升高（称为连接温度）。TIM的工作是为这种热量提供有效的管道，以逃避死亡。最小化连接温度升高的能力至关重要，因为半导体的有用寿命与其连接温度i成反比。这种现象通常被建模为热电阻，ja，它具有每瓦的开尔文单位（k/w）。当控制环境温度并已知功率耗散时，很容易计算硅连接温度：
对聚磷酸/无机硅酸盐阻燃剂从环氧树脂转移到分层玻璃纤维增强复合材料及其Furnace后弯曲性能
The modification of epoxy resins (EP) systems and glass fiber-reinforced epoxy composites (GFRECs) for flame retardancy applications in these industries is critical, owing to the wide range of material characteristics of these resin systems, including highly desirable mechani- cal properties, easy processing, low shrinkage during resin curing, and good adhesion to glass fibers.2加法 - 由于其允许轻巧的能力，GFREC的需求很高，以减少火车，船只或飞机的总体质量，从而提高燃油效率。3,4这项研究是对双酚A（DGEBA）的二甘油乙醚进行的，该研究因其潜在的通用应用从电气零件到航空航天行业而被选为基质。5但是，DGEBA高度易燃，因此需要使用添加剂来增强其阻燃性。6在纯树脂（NR）中的FRS的加工性存在，特别是对于基于溶剂的系统，例如含有反应性阻燃的部分7 - 9和非反应性磷酸化合物，例如9,10-10-dihydro-9-ihydro-9-oxa-10-oxa-10-磷酸磷酸化合物，尤其是针对基于溶剂的系统。10 - 12
长度缩放对双...中电迁移的影响
通过对不同长度 (L) 的线路进行实验，在不同的电流密度 (j) 下施加应力，并使用技术上可行的三级结构，研究了双大马士革铜互连中的电迁移短长度效应。这项调查是对成熟的双大马士革铜工艺后短长度效应的完整研究。使用寿命测量和随时间变化的电阻衰减来描述这种现象。已经发现，随着电流密度-长度乘积的减小，对数正态分布的 sigma 会增加。临界体积的统计分布很好地符合 sigma 曲线。由于背应力引起的 TTF（失效时间）分散，较低的 jL 2 值显示较大的 sigma 值。提出了一个简化方程来分析特定温度下电流密度和线长的各种组合的实验数据。所得的阈值长度乘积 (jL) C 值似乎与温度有关，在 250-300 C 范围内随温度升高而降低。 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
基于电化学阻抗谱的锂离子电池温度指示器和过热检测
摘要 —锂离子电池因其诱人的优势而成为储能系统的领先技术。然而，锂离子电池的安全性是一个主要问题，因为它们的工作条件在温度、电压和充电状态方面受到限制。因此，监测锂离子电池的状态以保证安全运行非常重要。为此，在目前的研究中，我们分析了电化学阻抗谱 (EIS) 作为估算电池温度的工具。在不同的充电状态下进行 25°C 至 140°C 的过热滥用测试，并在测试期间获得 EIS 测量值。分析了温度对不同频率下电池阻抗的影响并揭示了新的发现。阻抗的实部被确定为通过 EIS 估算电池温度的最佳指标。此外，根据实验结果，提出了实现精确温度监测的最佳频率，避免充电状态变化产生的干扰。最后，EIS 被证明是一种可靠的过温和热失控检测技术。索引词 — 锂离子电池、安全性、电化学阻抗谱、阻抗、温度估算
基于机器学习的无人机救援任务认知工作量监控
摘要 — 在搜索和救援任务中，无人机操作具有挑战性且对认知要求高。高水平的认知工作量会影响救援人员的表现，导致灾难性的失败。为了解决这个问题，我们提出了一种用于实时认知工作量监控的机器学习算法，以了解是否需要更换搜索和救援操作员或是否需要更多资源。我们的多模式认知工作量监测模型结合了从生理信号（例如呼吸、心电图、光电容积图和皮肤温度）中提取的 25 个特征的信息，这些特征以非侵入式方式获取。为了减少信号的主体和日间变异性，我们探索了不同的特征归一化技术，并引入了一种基于支持向量机的新型加权学习方法，适用于特定主题的优化。在从 34 名志愿者获得的未见过的测试集上，我们提出的特定于主题的模型能够在使用传统控制器和新一代控制器控制无人机模拟器时分别以 87.3% 和 91.2% 的平均准确率区分低和高认知工作负荷。
Bogoliubov de gennes Quasi粒子特征状态和平坦带超导两分晶格的普遍关系的隐藏对称性下一年度邻居跳上单个...
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中，我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现，在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角，沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从（π/ 2，π/ 2）沿正常状态费米表面移动到（π，0）时，孔驱引气能量增加，这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似，而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的（π/ 2，π/ 2），而它是靠近的小（π，0）。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小，这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
Mitragyna Speciosa甲醇提取物对适应性免疫的影响：在SRBC诱导的延迟型超敏性小鼠模型中进行了研究
引言：怀孕期间的焦虑是一种精神病，对母亲及其未出生的孩子都有严重的负面影响。有非药物来缓解孕妇焦虑的方法。包括亲自健康教育和产前瑜伽。本研究旨在总结和研究提供健康教育和瑜伽在影响孕妇焦虑方面的有效性。材料和方法：这项研究是一项文献研究。根据该主题的文章是从2018 - 2023年从科学数据库，PubMed和Google Scholar等电子数据库中选择的。研究人员使用Prisma方法进行了文献研究的分析。结果：从总共235篇选定的文章中进行了29项研究，分析中只包括12个合格的文章。结果，六项研究指出，怀孕期间提供的健康教育对减少妊娠焦虑有影响，六篇研究文章还指出，产前瑜伽也是一种使妊娠焦虑症最小化的阳性疗法。结论：产前瑜伽和专业提供的健康教育可以减轻妊娠焦虑。
对2G HTS涂层导体的热点状态的实验观察
摘要 - 由于其高电流携带能力和单位长度高电阻，使用稀土bacuo（Rebco）涂层con污染器非常适合电阻型SFCL（超导故障电流限制器）。然而，如果在临界电流范围内的断层电流范围内，耗散可能会沿着整个长度高度不均匀，从而导致正常区域的局部性温度升高。这种所谓的热点制度是通过模拟工具很好地预测的，但很少以非破坏性的方式进行体验研究。本文提出了两个体验结果，强调了热点制度的存在。首先，通过高速记录与电动测量同步的氮气气泡，可以观察到Rebco胶带上的局部耗散。第二，通过对欧洲项目FastGrid开发的导体进行的测量，研究了限制结束时的最高温度作为前瞻性电流的函数。最高温度在接近coductor𝑰𝒄𝒄的接近的前瞻性电流中被发现最高。
NLP在农业气候适应中的应用
农业部门的气候适应需要为农民和农场顾问提供相关且值得信赖的信息，以帮助提高其对Climeate变革的弹性。我们介绍了我的气候范围，这是一个提问（QA）的原型，该原型综合了来自不同数据源的信息，例如经过同行评审的科学文学和高质量的，与行业相关的灰色文献，以引起参考，以引用给定用户的问题。我们的原型使用开源的生成模型来进行数据隐私和知识产权保护，并为答案发电，接地和出处提供重新生成的生成。虽然有针对质量检查系统的标准评估指标，但没有现有的评估框架适合我们基于LLM的QA应用程序在气候适应域中。我们根据域专家的要求设计了一个具有七个指标的评估框架，以判断12种不同基于LLM的模型的生成答案。通过用户研究通过域专家进行的最初评估显示出有希望的可用性结果。
机器学习在先天性心脏病诊断中的作用：数据集，算法和见解
先天性心脏病是最常见的胎儿异常和先天缺陷。尽管确定了影响其发作的众多风险因素，但对不同人群中其起源和管理的全面了解仍然有限。机器学习的最新进展证明了利用患者数据以实现早期先天性心脏病检测的潜力。在过去的七年中，研究人员提出了各种数据驱动和算法解决方案，以应对这一挑战。本文介绍了使用机器学习对聚集心脏病识别的系统综述，对2018年至2024年之间发表的432份参考文献进行了荟萃分析。对74项学术作品的详细研究突出了关键因素，包括数据库，算法，应用和解决方案。此外，调查概述了机器学习专家使用的数据集用于先天性心脏病识别。使用系统的文学审查方法，本研究确定了将机器学习应用于先天性心脏病的关键挑战和机会。