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根据故障时间进行模具裂纹故障机理调查
芯片裂纹失效机制的质量和可靠性问题需要在供应链的每个步骤中得到解决，从晶圆供应商、半导体制造、封装组装、一级制造商组装到最终客户应用。找到芯片裂纹的关键因素对于根本原因调查至关重要，从而可以实施准确的纠正措施。可以采用的各种分析方法有很多，从标准 FA 技术（主要是 SAM 和断口分析）到先进技术，如热莫尔分析或有限元模拟。应用级分析、问题解决和持续改进方法也是解决此类问题的关键成功因素：故障树分析和石川图将实现完整的流程评估，包括封装和芯片完整性、装配流程、表面贴装技术 (SMT) 流程以及最终客户应用的应力条件。本文首先介绍了不同的、互补的 FA 技术，然后介绍了三个案例研究，这些案例研究说明了根据故障时间确定此类模具裂纹原因的难度。© 2015 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
对侧与同侧疫苗的增强...
对侧mRNA covid-19增强抗体的幅度，以改善COVID-19 Vac-scine免疫反应，Fazli等人。的研究检查了在相同或对侧臂中施用助力剂量的影响（9）（图1）。与最近的一些发现（10）相反，当前的研究报告说，在先前使用初次疫苗的人中，辉瑞技术NT162B2促进了抗体反应的高幅度。在第三次疫苗接种后大约五个月后，在最后一个时间点分析了这种差异最为明显。notably，该研究的重点是中和抗体反应，包括针对Omicron变体的反应（B.1.1.529），揭示了具有对侧增强的增强抗体。较高的抗体水平也与改善变异菌株的跨义中和化有关（11），面对不断发展的病毒威胁，解决了至关重要的关注点。该研究的强大方法论涵盖了大型和彻底的参与者入学和人口统计分析，可以增强其发现的可靠性。这项工作为疫苗的优化提供了宝贵的见解
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。
模拟代理中的可供性和主动运动控制推理
灵活、目标导向的行为是人类生活的一个基本方面。基于自由能最小化原理，主动推理理论从计算神经科学的角度形式化了这种行为的产生。基于该理论，我们引入了一种输出概率、时间预测、模块化的人工神经网络架构，该架构处理感觉运动信息，推断其世界中与行为相关的方面，并调用高度灵活、目标导向的行为。我们表明，我们的架构经过端到端训练以最小化自由能的近似值，开发出可以解释为可供性图的潜在状态。也就是说，新出现的潜在状态根据本地环境发出信号，表明哪些动作会导致哪些效果。结合主动推理，我们表明可以调用灵活的、目标导向的行为，并结合新出现的可供性图。因此，我们的模拟代理可以灵活地穿越连续空间，避免与障碍物发生碰撞，并首选能够以高确定性到达目标的路径。此外，我们还表明，学习后的代理非常适合跨环境进行零样本泛化：在少数固定环境中训练代理后，这些环境中的障碍物和其他地形会影响其行为，它在程序生成的环境中的表现同样出色，这些环境包含不同数量的障碍物和不同位置的各种大小的地形。
抗螺旋内乳房蛋白质抗螺旋体ZEA菌株的染色体规模基因组组装蛋白
Helicoverpa Zea（鳞翅目：夜养科）是北美洲和南美主要种植作物的害虫。该物种适应了不同的宿主植物，并对几种杀虫剂产生了抗性，包括苏云金芽孢杆菌（BT）杀虫蛋白在转基因棉和玉米中。Helicoverpa Zea种群在热带和亚热带地区全年持续存在，但是季节性迁移到温带地区增加了相关作物损害的地理范围。为了更好地了解这些生理和生态特征的遗传基础，我们为来自BT抗性菌株的单个H. Zea雄性HAZSTARK_CRY1ACR生成了高质量的染色体水平组装。HI-C数据用于将最初的375.2 MB重叠组装脚手架成30个常染色体和Z性染色体（支架N50 = 12.8 MB和L50 = 14）。SCAF折叠组件是通过新型管道PolishClr对错误校正的。线粒体基因组通过改进的管道组装并注释。对该基因组组装的评估表明，鳞翅目基准通用单拷贝直系同源物集的98.8％是完整的（98.5％作为完整的单副本）。重复元素约占组装的大约29.5％，其多数（11.2％）被归类为恢复元素。这个针对H. Zea的染色体规模参考组件，Ilhelzeax1.1，将促进未来的研究，以评估和增强可持续的作物生产实践。
根植国家，建设未来。
去年，意大利经济及其众多企业遭受了新冠疫情带来的前所未有的危机，导致整个产业链中许多生产部门完全瘫痪。这场卫生紧急事件对经济和社区产生了广泛影响，但与此同时，停工也给环境带来了暂时的好处，例如减少了排放、改善了空气质量。疫情造成的经济损失和环境改善凸显了经济与环境之间的权衡，凸显了可持续消费的问题。在这种情况下，传统企业不可避免地会衰落，从而为创新商业模式留下空间，以应对未来的挑战。因此，新冠疫情可以看作是规划向更可持续经济转型的起点。在这一转型过程中，企业必须发展和革新其商业模式，使其更具可持续性和弹性。疫情还凸显了数字化和创新的重要性，电子商务的扩张、新型敏捷工作模式的广泛采用以及绿色证书审核新技术的使用都证明了这一点，这些都使企业更容易重新开始运营。
电动汽车电池组的自动拆卸过程中的挑战
摘要 - 全球电动汽车（EV）的开发和采用激增是许多国家正在密切关注的趋势。这不可避免地意味着大量电动电动电池很快就会达到其寿命（EOL）。这个迫在眉睫的问题揭示了一个显着的挑战：目前缺乏管理锂离子电池（LIB）的可持续策略，当它们达到EOL阶段时。由于其错综复杂的设计，拆卸这些电池组的过程很具有挑战性，涉及几种不同的材料和组件，以进行性能和安全性。因此，有效的拆卸和随后的回收程序需要高度专业的方法和设备，并涉及重大的安全和健康风险。此外，现有的回收技术通常无法恢复所有有价值的危险材料，从而导致经济和环境损失。本文提供了概述和分析，对自动电池拆卸和回收EOL电池的回收范围内产生的可能挑战。我们提供了对拆卸过程的洞察力以及对拆卸序列的优化，以最大程度地降低整体成本和环境足迹。索引条款 - 电动车；自动电池拆卸；电池回收。
HG-CAD：计算机辅助设计中的材料预测和建议的层次图
为了支持智能计算机辅助设计（CAD），我们介绍了机器学习体系结构，即HG-CAD，该体系结构通过使用层次图表表示，建议通过联合学习身体和装配级特征来提出装配体材料。特别是，我们将材料预测和建议过程作为节点级别的分类任务，这是CAD模型的新型分层图表示，其低级图形捕获了身体几何形状，可捕获体内几何形状，这是一个高级图形的组合图，是组件的高级图表，并具有批处理掩码的随机化随机化效果。这使我们的网络能够从人体和组装水平汇总几何和拓扑特征，从而导致竞争性能。对Fusion 360画廊组装中提议的体系结构的定性和定量评估 - 显示了我们方法的可行性，表现出色的计算机视觉和人类基线，同时在应用程序场景中显示出希望。提议的HG-CAD体系结构统一了多模态CAD特征的处理，编码和联合学习，这表明有潜力作为设计自动化的建议系统，并提供了未来工作的基准。[doi：10.1115/1.4063226]
心肌梗塞（STEMI）和非ST段高程心肌梗塞（NSTEMI）。可以通过研究揭示院前心电图的重要性来显着改善患者预后，以及时诊断和降低死亡率。虽然计算机心电图已广泛可用，而且即将来临的AI-ECG也可能是可能的，但两种应用都有重大限制，并且要求有能力的医疗专业人员来查看ECG报告。传统的教学方法，例如教学讲座和书面材料，而没有促进深刻的理解。在线模块之类的创新表现出了希望，并且异步电子模块证明有效地改善了课后测试分数。3D打印模型还成为增强ECG教学的宝贵工具。研究表明，它们比传统方法的优越性，对复杂的心脏结构有了越来越多的了解。3D打印模型提供了心脏解剖结构的经济高效，准确的表示，有助于更好地理解。应对心电图理解中的挑战需要创新的教育方法，例如合并3D印刷模型，以提高信心和能力，并希望能够获得患者的结果。
网络安全在全球经济中的关键作用
信息技术的改进导致了几个不同国家的国家安全造成了新的危险。在军事历史的大部分时间里，两个相对方面存在着巨大的权力差异。在整个年鉴中都是如此。这种不平等的资源分配可能是由于各种情况，包括经济状况，技术进步，甚至只是相关各方规模的差异。现代战场正在越来越多地将其重点转移到关注信息操作的范围内。在这个特定的领域，所有战士都使用相同的武器，由计算机组成。这些天，计算机和网络连接是组成网络空间的原因，它是仍在发生的战争的战场。目前，这场战争发生的法律背景是由国际法塑造的，其框架仍在形成。这场冲突不仅是关于收集或保护机密材料；它还涉及保存负责国内安全和经济预先服务的关键基础设施和机构。赌注不可能更高。今天将要进行的演讲将在网络安全扮演的角色及其对经济安全的影响力的背景下捍卫我们的重要基础设施的工作。这将在今天将要进行的演讲的背景下进行。