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像素探测器的未来方向：时间和像素大小......
硅传感器研发混合 SoI CMOS 单片 CCPD 演示器 CLICpix Cracov CLIPS (CLIC) ALICE 调查员 CLICTD Malta/Monopix ATLASpix(Mu3ePix) C3DP+CLICpix 传感器平面平面平面 HR-CMOS 标准 HR-CMOS 改进工艺 HV-CMOS 连接至读出电子元件凸块粘合 SoI SoI 单片单片单片 CC 带胶 ASIC 技术 (nm) 65 200 200 180(TJ) 180(TJ) 180(TJ)/150(LF) 180(AMS)/150(LF) 65 厚度 (µm) 50 / 200 300 / 500 100 / 500 100 50 / 100 100 60 50 间距/单元尺寸 (µm x µm) 25 x 25 30 x 30 20 x 20 28 x 28 30 x 300 36 x 36 40 x 130 25 x 25 命中分辨率 (µm) 9 / 3.5 5/2 4 4 12 7 时间分辨率 (ns) 6 < 10 5 7 最大 NIEL (1 MeV neq/cm2)/TID (Mrad) O(10
万亿像素 GeoAI 挑战赛研讨会
AI 人工智能 ANL 阿贡国家实验室 API 应用程序编程接口 AWS 亚马逊网络服务 BigEarth BigEarth 欧洲研究委员会 CADES 科学计算和数据环境 CNCF 云原生计算基金会 CV 计算机视觉 CVPR 计算机视觉和模式识别会议 DARPA 国防高级研究计划局 DARPA STO 国防高级研究计划局战略技术办公室 DHS 国土安全部 DL 深度学习 DOE 能源部 EO 地球观测 FEMA 联邦紧急事务管理局 FPGA 现场可编程门阵列 FTP 文件传输协议 GCP 谷歌云平台 GDAL 地理空间数据抽象库 GeoAI 用于地理知识发现的人工智能 GIS 地理信息科学 HDD 硬盘驱动器 HPC 高性能计算 HTTP 超文本传输协议 IoT 物联网 MIT 麻省理工学院 ML 机器学习 NAIP 国家农业图像计划 NASA 美国国家航空航天局 Navy 海军信息战中心太平洋 NCCS 国家计算科学中心 NDAAS NSG 数据分析建筑服务 NDWI 归一化差异 水指数 NGA 国家地理空间情报局 NISR 巴西 国家空间研究所 巴西
将增强和缺失的像素归合组合
遥感图像分类在各种领域至关重要，包括农业，城市规划和环境监测。但是，有限的标记数据和缺失的像素对实现准确的分类构成了挑战。在这项研究中，我们提出了一个综合框架，该框架使用潜在扩散模型和基于强化学习的基于基于学习的缺失像素插补来整合数据，以增强深度学习模型的分类性能。该框架由三层组成：数据增强，缺少像素的插补以及使用修改后的VGG16体系结构进行分类。基准数据集上的广泛实验证明了我们的框架的重大影响，通过显着提高分类准确性和鲁棒性，超过了最新技术。结果突出了我们的增强和归纳技术的有效性，分别达到97.56％，97.34％和97.34％的骰子得分，准确性和召回指标。我们提出的框架为准确的遥感图像分类提供了一个宝贵的解决方案，解决了有限数据和缺失像素的挑战，并且在各个域中具有广泛的应用程序。关键字：VGG 16，卷积神经网络，扩散模型，遥感，卫星图像。
1024 通道 268 nW/像素 36 × 36 μm
稿件收到日期：2023 年 8 月 31 日；修订日期：2023 年 11 月 14 日；接受日期：2023 年 12 月 9 日。本文经副主编 Mototsugu Hamada 批准。这项工作部分由斯坦福大学吴仔神经科学研究所资助；部分由斯坦福纳米制造设施和美国国立卫生研究院 (NIH) 资助，资助编号为 EY021271 和 EY032900。（通讯作者：Moonhyung Jang。）Moonhyung Jang、Pietro Caragiulo、Athanasios T. Ramkaj、AJ Phillips、Nicholas Vitale、Pulkit Tandon 和 Pumiao Yan 均就职于斯坦福大学电气工程系，斯坦福，加利福尼亚州 94305 美国（电子邮件：moon90@stanford.edu）。Maddy Hays 就职于斯坦福大学生物工程系，斯坦福，加利福尼亚州 94305 美国。 Wei-Han Yu 和 Pui-In Mak 就职于澳门大学微电子研究所，中国澳门。Changuk Lee 就职于加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系，美国加利福尼亚州伯克利市 94720。Pingyu Wang 就职于斯坦福大学材料科学与工程系，美国加利福尼亚州斯坦福市 94305。Youngcheol Chae 就职于延世大学电气与电子工程系，韩国首尔 03722。EJ Chichilnisky 就职于斯坦福大学神经外科和眼科学系汉森实验物理实验室，美国加利福尼亚州斯坦福市 94305。Boris Murmann 曾就职于斯坦福大学电气工程系，美国加利福尼亚州斯坦福市 94305。他现就职于夏威夷大学马诺阿分校电气与计算机工程系，美国夏威夷州檀香山 96822。 Dante G. Muratore 就职于代尔夫特理工大学微电子系，地址：2628 CD 代尔夫特，荷兰（电子邮件：dgmuratore@tudelft.nl）。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2023.3344798 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2023.3344798
Google Tensor Pixel 6 SoC - 产品手册
为了揭示 Google Tensor 芯片的所有细节，本报告进行了多项分析：前端构造分析以揭示三星 5nm 工艺最有趣的特性，以及后端构造分析以了解封装结构。本报告还通过横截面分析对 SoC 芯片进行了详细研究。除了使用 SEM 横截面、材料分析和分层进行完整的构造分析外，我们还展示了三星 Exynos 2100 5nm 的高分辨率 TEM 横截面。还提供了 CT 扫描（3D X 射线）以揭示整个芯片封装的布局结构。此外，还包括 SoC 芯片的平面图，以便清楚地了解 IP 块和通用芯片架构。最后，本报告包含 Google Tensor 芯片的完整成本分析和销售价格估算。
柯达 Prostar 档案处理器 - Pixel Digital Systems
从自动穿线开始。以档案质量完成。使用档案处理器，您无需胶片专家即可获得可预测的高质量结果。它采用了最新的数字监视器和控件、快速恢复、节能待机循环和环保的防虹吸供水。档案处理器提供精确控制的胶片处理，操作员只需极少的培训或经验。只需将胶片连接到自动穿线器并将其插入驱动辊即可。不到一分钟，干燥、处理过的胶片就会开始退出机器。完成一卷后，档案处理器会自动进入省钱的节能模式。
利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
基于钙钛矿的X射线混合像素阵列检测器
复合半导体在用于在光子源的实验室和梁条中的X射线像素探测器的生产中起着重要作用。在过去的几十年中，这些检测器的性能一直在不断提高，但实验仍然受到检测器材料的特性的限制，尤其是在高弹力照明下。钙钛矿晶体的快速发展为新材料用作高度有效的X射线像素探测器的可能性。到目前为止，已发表的数据（传输性能）证明了钙钛矿半导体的巨大潜力。所达到的值与基于CDTE的检测器的值相当。本文介绍了潜在的基于钙钛矿的检测器材料，并将其与最先进的基于CDTE的检测器进行比较。钙钛矿半导体的观点对于生产大面积X射线探测器有希望，但仍然存在一些挑战。
小像素低增益雪崩探测器 (LGAD)
埋层 GL 又是一个位于外延层内一定深度的 +p+ 结。GL 是在外延生长过程中获得的。通过分级外延形成的 GL 还应避免与注入产生的外延缺陷相关的问题。已经确定了一家代工厂，并讨论了技术方面的问题。已经提供了购买 6' 晶圆的报价。