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打击供应链中的强迫劳动和童工法案报告
Higg 指数由 SAC 开发，是服装行业领先的影响评估工具套件。它促进行业最佳实践和标准化、透明的报告。我们的供应商使用工厂环境模块（“FEM”）和工厂社会与劳工模块（“FSLM”）评估其环境和社会影响。我们还致力于改善 Higg 品牌与零售模块（“BRM”）的结果，该模块评估我们自身运营的环境和社会绩效。自 2022 年以来，我们一直在使用这些工具评估我们的价值链。
引用：Verma, S., Chugh, S., Ghosh, S. 和 Rahman, BM (2022)。用于优化等离子体配对纳米结构光学参数的人工神经网络建模。纳米材料 (巴塞尔)，12(1)，170。doi：10.3390/nano12010170
摘要：人工神经网络 (ANN) 已成为机器学习 (ML) 中一种分析复杂数据驱动问题的有效方法。由于其时间效率高，它在物理学、光学和材料科学等许多科学领域都很受欢迎。本文提出了一种基于 ANN 的计算高效方法来设计和优化电磁等离子体纳米结构的新方法。在本研究中，首先使用有限元法 (FEM) 模拟纳米结构，然后使用人工智能 (AI) 对不同配对纳米结构的相关灵敏度 (S)、半峰全宽 (FWHM)、品质因数 (FOM) 和等离子体波长 (PW) 进行预测。首先，使用有限元法 (FEM) 开发计算模型来准备数据集。输入参数被视为长轴 a 、短轴 b 和分离间隙 g ，它们已用于计算相应的灵敏度（nm/RIU）、FWHM（nm）、FOM 和等离子体波长（nm）以准备数据集。其次，设计了神经网络，其中优化了隐藏层和神经元的数量，作为综合分析的一部分，以提高 ML 模型的效率。成功优化神经网络后，该模型用于对特定输入及其对应的输出进行预测。本文还比较了预测结果和模拟结果之间的误差。该方法优于直接数值模拟方法，可用于预测各种输入设备参数的输出。
微电子可靠性 - TerpConnect
压阻式硅基应力传感器有可能成为汽车电子中数字孪生实现的一部分。增强数字孪生可靠性的一种解决方案是使用机器学习 (ML)。正在监测一个或多个物理参数，而其他参数则使用替代模型进行投影，就像虚拟传感器一样。压阻应力传感器用于测量电子封装的内部应力，采集单元 (AU) 用于读出传感器数据，Raspberry Pi 用于执行评估。在空气热室中进行加速测试以获取应力传感器信号的时间序列数据，通过这些数据我们可以更好地了解封装内部的分层情况。在本研究中，在分层过程中对多个电子封装进行了应力测量。由于刚度的连续变化和局部边界条件导致应力发生变化，应力传感器检测到分层。虽然多个单元中的应力变化可以提供足够的信息来判断是否分层，但其分层区域位置未知。开发了基于神经网络 (NN) 和有限元法 (FEM) 的替代模型，用于预测分层层的平面外应力。FEM 模拟模型通过莫尔条纹测量进行校准，并通过应力差测量在组件和 PCB 级别进行验证。模拟分层区域
往复式泵泄漏与摩擦计算...
使用适当的 FEM 公式对 EHL 问题进行研究，以解决虚构但现实的问题。与无摩擦情况相比，粘性剪切应力导致出行程时膜厚度减小，入行程时膜厚度增加。对于仅允许出现非常薄的膜（“1（j.Lm]”）的密封设计，在 EHL 分析中将粘性剪切应力纳入密封件可能很重要。但是，必须注意，在这种情况下，表面粗糙度效应可能会显著影响计算的实际有效性。研究了密封粗糙度对润滑的影响，
副教授Luke Peh Lu Chang-新加坡
• “Green, Universal and Smart Adoption in Singapore's Landed Houses” (supervisor) • “Data Analytics in FEM” (supervisor) • “Training and Educational Videos for FM – Compliance and CONQUAS” (supervisor) • “Educational Mobile App on Sustainability for Buildings and Events” (supervisor) • “Technology Advances and Impact on Singapore's AEC Firms” (supervisor) • “Leveraging on Internet of Things for a智能连接的家庭”（共同服务员）•“分析管理代理如何管理FM行业的承包商绩效”（审查员）•“设施管理中的工作场所安全与健康”（审查员）（审查员）
Physgnn：一种基于物理驱动的图形神经网络模型，用于预测图像指导神经外科手术中的软组织变形
正确捕获图像引导的神经外科术中的术中大脑移位是将术前数据与术中几何形状对准数据的关键任务，以确保准确的手术导航。虽然有限元方法（FEM）是一种经过验证的技术，可以通过生物力学制剂有效地近似软组织变形，但其成功程度归结为准确性和速度之间的权衡。为了解决这个问题，该领域中的最新作品提出了通过培训各种机器学习算法获得的数据驱动模型（例如，随机森林，人工神经网络（ANN）），并通过有限元分析（FEA）的结果来加快预测的速度。但是，这些方法在训练过程中没有说明有限元（Fe）网格的结构，以提供有关节点连接性的信息以及它们之间的距离，这可以帮助基于与其他网状节点的强力负载点的接近近似组织变形。因此，这项工作提出了一个新颖的框架Physgnn，该模型是通过利用图形神经网络（GNN）来近似于FEM解决方案的模型，该模型能够考虑到网格结构信息，并在未结构化的网格和复杂的拓扑结构上考虑网格结构信息和归纳性学习。从经验上讲，我们证明了所提出的体系结构有望准确且快速的软组织变形近似，并且与最新的ART（SOTA）算法具有竞争力，同时有望增强计算可行性，因此适用于神经外科设置。
高级复合材料和结构
复合材料用于生产多目标结构，例如流体储层，变速箱管，热交换器，由于高强度和刚度与密度比和改善耐腐蚀性而导致的压力容器。数学概念可用于模拟和分析复合材料的生成的机械和热性能，以在实际工作条件下与所需的性能有关。为了解决复合材料中开发的非线性微分方程的精确解，可以应用分析方法。可以使用有限元方法（FEM）对复合复合结构的机械和热分析进行数值分析，以增加在不同工作条件下复合结构的性能。可以分析研究复合负载系统下的复合结构的性能，可以分析研究静态应力以及静态和动态载荷对复合结构设计形状的影响。可以通过使用FEM方法来计算复合载荷下复合材料的应力和变形，以便在复合结构的安全性增强方面使用。为了提高安全水平以及在不同工作条件下复合结构的性能，可以模拟和分析弹性复合材料中的裂纹开发。可以在不同的机械和热载荷条件下根据机械和热性能来开发和优化复合材料变化的过程，可以应用高级机器学习系统。在研究中提出了近期复合材料和结构的审查，还提出了未来的研究工作。因此，为了提高复杂加载系统下的复合材料和结构的性能，可以通过审查和评估已发表论文中的最新成就来提供复合设计和修改程序的先进方法。
BRODCOM AFEM -8200 PAMID-系统加上咨询
忠实于以前的每个iPhone系列迭代的选择，Apple再次选择了创新的射频（RF）前端模块（FEM）作为其旗舰。每年其忠实的供应商Broadcom/Avago都会提高过滤器和创新的包装技术，以与其他市场参与者竞争并维持其合同。今年第二次，Broadcom选择了双侧成型球网格阵列（BGA）包装与新的电磁干扰（EMI）屏蔽相结合，以启用具有频段共享的非常高密度的系统中的系统中包装（SIP）。在2020年，Broadcom仍然是最新版本的Apple iPhone系列12、12 Mini，12 Pro和12 Pro Max的唯一同一模块的供应商。与其前身AFEM-8100一样，AFEM-8200是中间和高频（MB和HB）的长期演化（LTE）和5G FEM。它具有多个模具，包括功率放大器（PA），硅启用器（SOI）开关和膜体积声音谐振器（FBAR）过滤器。过滤器仍在使用Avago的MicroCap键合晶圆块尺度包装（CSP）技术，其通过硅VIA（TSV）可启用电触点和掺杂型氮化铝（ALSCN）作为压电材料。对于此特殊版本，Broadcom在几个方面进行了创新。多亏了双侧成型BGA技术，包装的密度已增加。关键模具，主开关，电源管理集成电路（PMICS）和低噪声放大器（LNA）已经
课程：计算科学与工程硕士
显式有限元方法和瞬态分析 3 BV330008 有限元 5 MW0612 航空航天结构中的有限元方法 (FEM) 4 MW1268 有限元方法 1 6 BV320016 有限元实践课程 4 MW0286 等几何元素 6 BV440005 等几何结构分析与设计 3 BV320007 多体仿真 3 MW0866 多学科设计优化 5 MW0085 多尺度建模 5 MW2359 非线性有限元方法 6 BV320009 优化 6 BV320017 结构动力学 6 BV430008 结构动力学计算机实验室 4 MW2296 使用开源软件进行流体结构相互作用的有限元方法 5 BGU32024
MEMS 近距离电压传感
图 3.（左）我们打算将连接到电力线导体上的传感器模块封装用作传感器电容拾音器的一部分，以最大限度地提高其电容，从而提高灵敏度。（右）电压指的是支持固态电容传感器或 MEMS 传感设备的导体的电压。（电压值从图 2 中的 FEM 模型中获得。）请注意，在距离支撑导体相对较小的地方存在较大的电位差，并且电位差在靠近支撑导体的地方几乎呈线性变化。