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优化芯片与表面增强引线框架的连接，以实现 QFN 封装的 MSL-1 性能
扁平无引线 (QFN) 半导体封装是增长最为稳定的芯片载体类型之一，随着原始设备制造商 (OEM) 努力将更多的信号处理功能放入更小的空间，预计 QFN 封装将继续增长。由于 QFN 封装体积小、尺寸紧凑、输入/输出高、散热性好，因此成为芯片组整合、小型化和高功率密度芯片的热门选择，尤其是汽车和射频市场。与任何封装一样，可靠性至关重要，由于 QFN 封装被广泛接受，OEM、集成设备制造商 (IDM) 和外包组装和测试供应商 (OSATS) 要求继续提高 QFN 封装的可靠性。化学工艺处理铜引线框架的表面，以增强模塑化合物的附着力，并减少芯片封装中的分层，从而提高 QFN 封装的可靠性。这些化学工艺导致铜表面微粗糙化，同时沉积一层耐热薄膜，增强环氧封装材料和引线框架表面之间的化学键合。通常，这种工艺可以可靠地提供 JEDEC MSL-1 性能。虽然这种化学预处理工艺在分层方面提供了更好的性能，但它会给引线框架封装商带来其他挑战。表面粗糙度的增加会加剧芯片粘接粘合剂渗出（环氧树脂渗出或 EBO）的趋势，导致银填充粘合剂分离并对封装质量和可靠性产生负面影响。此外，渗入引线框架表面的任何环氧树脂都会干扰其他下游工艺，例如向下粘合或模塑料粘合。
身份识别毫无意义：量子参考系、事件定位和量子洞论证
研究量子参考系 (QRF) 的动机是考虑我们在描述物理系统时明确或隐含使用的参考系的量子特性。与经典参考系一样，QRF 可用于相对地定义时间、位置、动量和自旋等物理量。与其经典类似物不同，它相对化了量子系统的叠加和纠缠概念。在这里，我们通过将其追溯到叠加中不同分支之间如何识别配置或位置的问题，为叠加和纠缠的框架依赖性提供了一种新颖的解释。我们表明，在存在对称性的情况下，系统在分支之间是处于“相同”还是“不同”的配置取决于 QRF 的选择。因此，相同性和差异性——以及因此产生的叠加和纠缠——失去了绝对意义。我们将这些想法应用到叠加半经典时空的背景下，并使用四个标量场的巧合来构建不同分支中时空点之间的比较图。这使我们能够确定给定事件是位于叠加时空中的“相同”点还是“不同”点。由于此功能取决于 QRF 的选择，我们认为事件的定位不应被视为事件的固有属性。这缓解了之前提出的担忧，即 QRF 变化可能会对干涉实验产生经验后果，例如 Bose 等人 -Marletto-Vedral 的提议。此外，它意味着在量子控制因果序的平坦和弯曲时空实现中，事件的数量相等。我们以“量子空洞论证”作为爱因斯坦著名空洞论证的量子背景的概括，认为在量子对称性存在的情况下，不仅时空点，而且它们的识别和叠加流形中事件的定位都失去了绝对的物理意义。
对QFN软件包MSL-1性能的表面增强的铅框架的模具优化（第2部分）
UAD Flat No-Leads（QFN）半导体软件包代表了最稳定的芯片载体类型之一，预计随着原始设备制造商（OEMS）努力将更多的信号处理放入较小的空间中，它们可以继续生长。由于它们的低调，凝结的外形，高I/O和高热量耗散，因此它们是芯片组合固结，微型化和具有高功率密度的芯片的流行选择，尤其是对于汽车和RF市场。与任何软件包一样，可靠性至关重要，并且由于其广泛接受，OEM，集成设备制造商（IDM）以及外包组装和测试供应商（OSAT）的需求继续提高QFN的可靠性。处理铜铅框架表面，增强霉菌复合粘附并减少芯片包装中的分层的化学过程，可提高QFN的可靠性。这些化学过程会导致铜表面的微型粗糙，同时沉积热稳健的膜，从而增强了环氧封装剂与铅框架表面之间的化学键。通常，这种类型的过程可以可靠地提供JEDEC MSL-1性能。虽然这种化学预处理过程在分层方面提供了改进的性能，但它可以为铅框架打包器带来其他挑战。增加表面粗糙度放大了模具的趋势附着在流血（环氧树脂流出或EBO）上，从而导致充满银色的粘合剂，以分离和负面影响包装质量和可靠性。此外，在铅框架表面出血的任何环氧树脂都可以干扰其他下游过程，例如下键或霉菌化合物粘附。
使用 CNN 特征跟踪连续视频帧中的关键点以用于太空应用
摘要：太空任务中的严格时间限制带来了许多自主任务的快速视频处理问题。视频处理涉及分离不同的图像帧、获取图像描述符、应用不同的机器学习算法进行物体检测、避障以及航天器自动操纵中涉及的许多其他任务。这些任务需要在时间限制内对图像进行最翔实的描述。在流量估计应用中，需要从连续图像帧中跟踪这些信息点。SIFT 和 SURF 等经典算法是特征描述开发的里程碑。但计算复杂性和高时间要求迫使关键任务避免在实时处理中采用这些技术。因此，本文选择时间保守且复杂度较低的预训练卷积神经网络 (CNN) 模型作为特征描述符。使用预训练的 VGG 模型参数设计和实现 7 层 CNN 模型，然后使用这些 CNN 特征匹配月球下降视频连续图像帧中的兴趣点。系统的性能是基于视觉和经验关键点匹配来评估的。然后使用 CNN 特征将视频中两个连续图像之间的匹配分数与 SIFT 和 SURF 等最先进的算法进行比较。结果表明，对于太空任务的关键点跟踪应用，在时间关键的视频处理任务中，CNN 特征更可靠、更稳健。关键词：人工智能；卷积神经网络；特征描述符；机器学习；太空任务 1 引言
城市流动性和基础设施
končar今天是全面铁路解决方案的提供商，提供了一套从开发和设计到制造，改造和维护用于铁路，工业，区域，地区和城市郊区应用程序的滚动库存的产品和服务。我们的多样化投资组合包括电动机车，电池多个单元（BMU），电池电动多个单元（BEMU），电动多个单元（EMU），柴油多个单元（DMU），低地板电车和特殊车辆。除了滚动库存之外，我们的专业知识还扩展到关键组件和子系统的设计，开发和制造，包括电源和仪器变压器，控制和通信系统，用于主驱动器和辅助驱动器的静电电压转换器，高级控制和信号传动设备，牵引力设备，牵引力设备，牵引力设备，以及基本的结构组件，例如汽车体和bogie frames frames frames frames frames frames frames frames frames frames。
来自有限时钟参考框架的量子纠错码的连续横向门组
在介绍参考帧纠错任务 [ 1 ] 之后，我们展示如何通过使用参考帧与时钟对齐，将一组连续的阿贝尔横向逻辑门添加到任何纠错码中。据此，我们进一步探索一种绕过 Eastin 和 Knill 的无行定理的方法，该定理指出，如果局部错误是可校正的，则横向门组必须是有限阶的。我们可以通过在解码过程中引入一个小错误来做到这一点，该错误随着所用帧的维数而减小。此外，我们表明，这个误差有多小与量子钟的精确度之间存在直接关系：时钟越精确，误差越小；如果时间可以在量子力学中完美测量，则会违反无行定理。在多种参考系和误差模型的场景下研究了误差的渐近缩放。该方案还扩展到未知位置的误差，我们展示了如何通过参考系上的简单多数投票相关误差校正方案来实现这一点。在展望中，我们讨论了与 AdS/CFT 对应和 Page-Wooters 机制相关的结果。
标题“Siri，给我看 AI 的恐怖图像”：基于文本的框架和视觉效果对人工智能支持的影响
人工智能（AI）——定义为模仿人类思维的计算机程序或系统（Russell & Norvig，2003；Turing，1950）——在媒体信息中被描绘成社会进步的工具和充满危险的潘多拉魔盒（Chuan 等人，2019；Obozintsev，2018）。在过去的半个世纪里，《2001：太空漫游》（1968 年）、《终结者》（1984 年）、《黑客帝国》（1999 年）和《我，机器人》（2004 年）等电影都描绘了威胁人类的人工智能（Perkowitz，2007 年）。然而，近年来，人工智能已成为日常生活的一部分，其应用范围广泛，从 Siri 和 Alexa 等虚拟助手到医疗诊断工具。鉴于人工智能日益突出，不仅要了解公众如何看待这项技术，还要了解是什么影响了他们对这项技术的看法，这一点很重要 (Fast & Horvitz, 2017; Neri & Cozman, 2019)。几项全国性调查显示，美国公众对人工智能的看法不一，认为它既有希望，又有潜在的威胁 (Northeastern University & Gallup, 2018; West, 2018; Zhang & Dafoe, 2019)。同样的调查还强调了人口统计、政治倾向和宗教信仰如何预测人们对这项技术的看法。例如，这些调查显示，男性、拥有大学学位的人、年轻人、民主党人和宗教信仰较少的人对人工智能的看法比女性、没有大学学位的人、老年人、共和党人和宗教人士更为积极。相比之下，研究较少关注媒体信息是否（如果是，又是如何影响）对人工智能的看法。然而，媒体对公众对其他新兴技术的看法产生影响的研究结果表明，这些信息可能在促进对人工智能的支持或反对方面发挥重要作用，包括生物技术（Priest，1994）和纳米技术（Brossard 等，2009；Lee & Scheufele，2006）。考虑到这一点，本研究报告借鉴了科学技术的框架和公众舆论理论（Nisbet，2009；Nisbet & Mooney，2007），以探讨不同类型的信息如何影响对人工智能的支持。具体而言，它以先前关于人工智能新闻报道的研究结果为基础（Chuan 等人，2019 年；Obozintsev，2018 年），测试了两种框架对该问题的影响：支持人工智能的“社会进步”框架和反对人工智能的“潘多拉魔盒”框架。该研究还以竞争性框架研究为基础（Chong & Druckman，2007a，2007c；Nisbet 等人，2013 年），通过测试接触竞争性框架对人工智能的影响。同时，它与大多数框架研究（参见 Bolsen 等人，2019 年；Feldman 和 Hart，2018 年；Hart 和 Feldman，2016 年；Powell 等人，2015 年）不同，它研究的是图像（在本例中是现实世界的虚拟助手、现实世界的个人机器人和恐怖电影中的人工智能）如何塑造人们对人工智能的看法，无论是通过图像本身还是与基于文本的框架结合形成的看法。
“人们没有死，因为官员没有在训练中进行培训。 ‘这是因为他们是。”：加拿大媒体中心理健康危机中个人的警察降级
社会建构主义........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21社会问题......................................................................................................................................................................... Frames ................................................................................................................................... 25 Why Social Constructionism and Social Problems Theory as a Guiding Framework?....................................................................................................................................................................................................................................................................
人口普查局四项关键举措第一阶段整合计划
Frames 计划设想在 EDL 中增加各种链接数据集。虽然其中一些数据集已经作为独立实体存在于人口普查局（例如，主地址文件 [MAF]、商业登记册 [BR]），但 Frames 方法将把这些数据集和任意数量的精选数据集放在一起，并提供一种简单有效的方法来链接它们，以实现熟悉的目的（例如，提供量身定制的调查框架）和意料之外的目的（例如，回答有关工作和 COVID 疫苗接种率的新问题）。集中化和“可链接性”将提高效率，减少维护和管理数据的重复工作，并大大扩展我们在多个地理范围内回答有关人口和经济的关键问题的能力。这些链接、增强和不断更新的数据集将提供更全面的方法来维护和更新我们国家地址、工作、企业、人员和其他链接数据的清单。它们将用作我们人口普查和调查的改进收集和抽样框架，并使用来自链接来源的增强信息。