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WiC宪法 22-23
a) 不尊重或骚扰其他成员 b) 在学生事务/行为方面与 RIT 关系不佳 c) 在 WiC 活动、官方 WiC 通信和社交媒体渠道或“WiC at RIT”着装中行为不检 d) 持续违反 WiC 空间要求（IV.C） e) 持续做出无理虚假承诺 f) 诽谤“WiC at RIT”组织 2. 如果上述任何违规行为引起主任或委员会负责人的注意，主任和委员会负责人将对相关成员进行审查，并决定是否可能暂停/取消其会员资格。 3. 根据违规行为的严重程度，暂停期可以是一个学期、一年或终身禁止。这由主任和物流负责人决定。在适当的时候，将与委员会负责人讨论。如果会员被暂停会员资格，活跃会员特权将被撤销，并且他们将无法参加“WiC at RIT”主办的活动。
采购 DiC - DTIC
用于飞机的建造、采购、生产、改装和现代化，设备包括军械、备件和配件；专用设备，公共工厂的扩建，包括必要的土地；以及此类土地和其中的权益，可根据《修订法规》第 355 条的规定在获得所有权批准之前获得并在其上进行建设；以及在公共或私人工厂中采购和安装设备、器具和转速表；储备工厂和政府及承包商拥有的设备储备；9,115,800,000 美元 11,582,300,000 美元
采用 Smart Cut 技术的更环保的 SiC 晶圆
在使用我们的 Smart Cut 技术生产 SiC 基板时，我们发现优化键合步骤对于实现高水平的电导率和热导率至关重要。我们的研究表明，键合界面对总基板电阻的贡献相当于标准 SiC 材料的几十微米。在 Smart Cut 将薄片 SiC 从供体基板分割并转移到载体基板后，我们采用了精加工工艺，以确保通过抛光和退火，我们新形成的基板已准备好进行外延处理并与 SiC 器件加工兼容。请注意，我们的 Smart Cut SiC 技术生产的晶圆顶层没有基面位错（见图 2 和 3）。
在低温条件下通过软伽马射线辐照表征 Si 和 SiC 功率器件中的载流子倍增
载流子倍增因子的特性是设计坚固可靠的功率半导体器件以及评估其对地面宇宙辐射引起故障的敏感性的关键问题。本文提出了一种低温恒温装置，以将使用来自 Am 241 放射源的软伽马辐射的非侵入式电荷谱技术应用于广泛的 Si 和 SiC 器件。本文提供了一种关系，将液氮温度下测得的倍增因子转换为环境温度下测得的倍增因子。本文提出了一种专用的模拟方案，将 TCAD 和 Monte Carlo 工具结合起来，以预测收集到的电荷的光谱并定位倍增因子的热点。最后，在强调了电荷倍增因子与地面宇宙辐射下的功率器件故障率之间的相关性之后，建议将本技术作为评估安全操作区的补充方法。
适用于 X 波段 AESA 雷达应用的 10W GaN on SiC CPW MMIC 高功率放大器，PAE 为 44.53%
本文介绍了一种用于雷达应用的新型 X 波段碳化硅 (SiC) 共面波导 (CPW) 单片微波集成电路 (MMIC) 高功率放大器 (HPA) 设计。在设计中，采用了 0.25 μ m γ 形栅极和高电子迁移率晶体管 (HEMT)，它们采用了碳化硅基氮化镓技术，因为它们具有高热导率和高功率处理能力。此外，在 8.5 GHz 至 10.5 GHz 的频率范围内，反射系数低于 -10 dB，可产生 21.05% 的分数带宽。此外，MMIC HPA 在 2 GHz 带宽内实现了 44.53% 的功率附加效率 (PAE)，输出功率为 40.06 dBm。此外，由于 MMIC HPA 具有高输出功率、宽工作带宽、高 PAE 和紧凑尺寸，因此非常适合用于 X 波段有源电子扫描阵列雷达应用。索引术语 — 有源电子扫描阵列 (AESA) 雷达、共面波导 (CPW)、碳化硅 (SiC) 上的氮化镓 (GaN)、高电子迁移率晶体管 (HEMT)、单片微波集成电路 (MMIC)、高功率放大器 (HPA)。
云母可持续性指标 - ESMA咨询...
，我们还恭敬地提出，如建议 - 当前的总体指标集是不平衡的。有两个“不利指标”表，但没有任何可能将这些指标置于区块链可持续性影响更广泛的背景下。区块链的所有可持续性效应一定都是负面的。例如，越来越多地使用Cogeneration来最大程度地减少某些类型的区块链机制的净效应。5作为良好实践，根据定义，任何尝试了解给定的加密和负面效果的尝试都必须考虑正面和负面影响并将其净化。目前，提出的指标丢失了该方程式的潜在积极方面（有关其他指标的建议，请参见下面的相关问题）。
ICAS 2024演示和面板
今天的气候变化研究依赖于过去的气候信息。温度观察的历史气候记录形成了全球网格数据集，例如在IPCC报告中进行了检查。但是，将测量记录结合的数据集在过去很少，分辨率很低。我们发现，最近成功的图像介绍技术，例如在智能手机上找到的，以摆脱不需要的物体或照片中的人，在这里很有用。使用丢失的值观察掩码，衍生的AI网络能够在任何给定的月份在网格空间中人为地裁剪版本。因此，我们已经通过AI找到了一种技术，从而为我们提供了过去从未用仪器测量的数据。这些技术在气候建模过程中和周围的集成，尤其是在德国气候计算中心（DKRZ）中，展示了它们增强，补充和在某些情况下的潜力，并彻底改变了传统的建模方法。AI通过先进的降压技术在改善气候模型分辨率方面的作用展示了其完善模型模拟的能力。深度学习技术包括U-NET，扩散和视觉变压器模型。
ICOLD 25-计划时间表
10.45 - 11.30全体-2- Srinivasan Raghavan教授，IISC，班加罗尔，功能性氧化物膜与（100）SI的整合：直接和远程外观11.30 - 11.30 - 11.45