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克里斯托弗·P·哈蒙德
投资约 300 亿美元，创建首个半导体共同投资计划，为半导体行业引入新的融资模式；(ii) 与 Apollo 成立 110 亿美元的合资企业，涉及英特尔位于爱尔兰莱克斯利普的 Fab 34 半导体制造工厂；(iii) 与联华电子合作开发 12 纳米半导体工艺平台
国防部微电子共享资源
一个由具有实验室原型设计能力和微电子人才来源的区域实体网络，用于在岸、实验室到工厂的半导体技术过渡，同时确保劳动力培训。中心：• 可以灵活地从任何地区引入成员，以成功完成他们的实验室到工厂的工作。
«击败热量2024»抽象小册子谈话
解决相交危机：高级租户的气候，住房和复杂的健康脆弱性14:30 - 15:00 Stefan Stevanovic等。可持续的城市发展：道路围墙及其对城市林业监测与测量的贡献：103室（Fab 2e）时代作者11:30 - 12:00 Julie Fahy等人。超出土地表面温度：通过结合遥感和野外测量12:00 - 12:30 Elisabeth Tadiri等人来识别城市的热不适区域。实际 - 对极端潮湿的热与健康的研究：一项关于Basse普通成年人口生理条件的天气状况的观察小组研究，冈比亚建模和模拟：101室（Fab 2e）时代作者11:30 - 12:00KutayDönmez等人。Icon Terra_urb中增强的城市气候模拟12:00 - 12:30 Michael Schmutz等。基于模型的建筑降温策略的评估14:00 - 14:30 Franziska Stahl等。模拟冷空气流通风温特特尔-Neuhegi 14:30 - 15:00 Giacomo Falchetta等人。系统性冷却贫困：量化全球南方
抗...
标记标签/抗FLAG系统是一种广泛使用的生化工具，用于蛋白质检测和纯化。抗FLAG M2是针对标志标签的最流行的抗体，因为它的易用性，多功能性和纯形形式或作为珠子结合物。m2结合N末端，C末端和内部标记标签，并且结合是钙独立的，但是Flag-Tag特异性的分子基础和识别尚未解决。在这里，我们提出了与抗FLAG M2的fab中的FLAG肽的原子分辨率（1.17 A）结构，从而揭示了键结合决定簇。八个标志性残基中的五个与副果残基形成了直接相互作用。标志肽与Fab中的复合物采用3 10螺旋形成。这些结构性见解使我们能够合理地在肽和抗体侧引入点突变。我们通过表面等离子体共振进行了测试，这使我们提出了M2抗体的标志标签的较短而又粘合的版本。2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecom- mons.org/licenses/4.0/）。
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
研发人员工作组更新和建议
为 CC 学生、本科生、毕业生、在职员工和退伍军人提供课程、培训和实习机会，帮助他们参与并准备进入 PIC 制造和封装工作队伍 • 在线课程；面对面学院、训练营和研讨会；实习和合作 • 开源设计、制造和验证计划；教育联盟部署课程内容
城市热岛。用于缓解的分析和制造商方法的机器学习模型
摘要学术环境和制造商环境的专业知识的结合可以产生新的有价值的技能和计划，以应对城市热岛（UHI）问题，这会因气候变化而加剧。本文以描述摩德纳大学和雷吉奥·艾米利亚（Reggio Emilia）进行的一项正在进行的UHI分析，该分析是Carpi市的，Carpi市是一个近72千名居民，位于意大利中部Po Valley的Modena附近。该研究采用长期记忆（LSTM）神经网络。同时，扩展了超越学术界限，开放的机器学习开发人员也在同一地区形成。它们通常与公共工厂实验室相连，这些实验室是制造商的空间：致力于数字艺术制造和相关教育的人。因此，在未来的UHI分析和缓解迷你批准的情况下，设想了社会参与。专家分析和工程可以与公民参与数据收集，传感器制造和建筑解决方案原型制作结合使用。所有这些新兴活动都可以丰富已经在全球范围内传播的Fab City运动。
愿景和质量交付 - Julio Bonilla
职业经历 ADI 公司，加利福尼亚州圣何塞 2005 年 12 月 – 2022 年 7 月 上市公司 (纳斯达克股票代码：ADI) 营收 84 亿美元，拥有 12.5 万多名客户，SKU 超过 10 万个，是汽车、消费、国防、工业和医疗设备市场的半导体集成电路 (IC)、软件和子系统制造商。质量工程高级总监 2021 年 8 月 - 2022 年 7 月，执行董事全球供应链质量 2016 年 6 月 - 2021 年 8 月，全球供应链质量总监 2014 年 3 月 - 2016 年 6 月，晶圆厂和代工厂质量高级经理 2011 年 5 月 - 2014 年 3 月，晶圆厂质量经理 2005 年 12 月 - 2011 年 5 月 全球质量领导者，负责管理跨大洲、时区、半球和文化的矩阵组织中供应链的高影响力计划、举措和活动，创造超过 80 亿美元的收入。为多家内部半导体晶圆厂和测试设施、外部代工厂、OSAT 和原材料供应商实现了质量转型。在转型/收购期间获得持续晋升。• 负责开发和维护质量管理体系 (QMS) 和流程的全球高管，包括政策、