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古巴大学学生的执行功能量表的有效性和可靠性
执行功能（EF）是指一组高级认知过程，这些过程允许个人以目标指导的方式管理和调节自己的思想，情感和行为（Diamond，2013）。这些过程对于各个生命领域的自适应功能至关重要，包括学术成就，社会互动和行为调节（Jacobson等，2011）。ef包括几个关键的认知成分，包括抑制（抑制冲动的能力），认知灵活性（转移注意力和适应不断变化的需求的能力），计划和组织（制定和执行策略的能力），以及工作记忆的能力（在思想中保持和操纵信息的能力（karbach和Unger，2014年）。这些认知能力在学术成功和行为中起着至关重要的作用，研究表明，强大的执行职能技能与更好的学校表现呈正相关，而儿童和青少年的行为问题较少（Jacobson等，2011）。
晶圆级测试对先进 CMOS 互连可靠性评估中电迁移磨损报告的有效性
在本研究中，通过标准晶圆级 (WL) 和 PL (PL) 测试评估电迁移 (EM) 铜线的可靠性。由于这些测试的速度非常快，因此与所有可靠性研究一样，主要问题之一是报告在使用条件下发生的故障现象的有效性。众所周知，WL 已被广泛用于在高应力条件下对大批量进行快速 EM 工艺监控。另一方面，在工艺鉴定方案中使用应力条件较低的 PL 测试。我们将本研究的后续内容作为参考，通过各种工艺评估 WL 测试结果。因此，本文讨论了 WL 与 PL 相比，在有效报告不同 Cu 线工艺修改的可靠性性能变化方面的能力。从寿命变化和标准偏差演变方面比较了 WL 可靠性和 PL 可靠性的结果。仅发现有限的相关性，这表明两种方法的故障机制并不相同。此外，本研究的结果强调了定义与大容量监控兼容的新的可靠的电磁测试结构和方法的必要性。
耦合仿真和加速退化模型的可靠性评估：应用于电压调节器
本文根据低压差稳压器的行为，演示了如何使用数值模拟数据，基于加速退化测试数据进行可靠性性能评估。该稳压器采用 Cadence Virtuoso 软件和 180 nm AMS CMOS 技术设计，并通过模拟评估其输出电压随温度和输入电压的变化。输出电压退化数据是根据环境参数（输入电压和温度）约束生成的，这使得我们能够利用数值模拟模型和所提出的退化模型定义加速条件下的故障阈值。采用退化路径模型确定指定故障标准（5%）下的伪故障时间。然后，我们推导出加速度定律模型，通过执行最大似然估计法来估计可靠性模型参数，不仅可以分析，还可以预测不同电压和温度应力条件下稳压器的寿命数据分布。
摘要：本文旨在评估坦桑尼亚Mbeya地区肥料补贴系统的效率和可靠性，同时探索TH
摘要：本文旨在评估坦桑尼亚MBEYA地区肥料补贴系统的效率和可靠性，同时探索区块链技术在推动这些系统增强功能方面的作用。该研究介绍了基于区块链的电子凭证系统，作为针对这些挑战的创新解决方案，提供了一个强大的框架，该框架结合了建筑设计和算法解决方案，以提高分配过程中的效率。调查结果在解决确定的挑战方面表现出重大改进，包括简化的申请处理，凭证发行和赎回，报销程序以及提高透明度和透明度。所提出的混合体系结构集成了结构良好的算法，以提高运营效率并确保更安全，更公平的分配系统。这些发现强调了对提高农业生产力和粮食安全的新方法的迫切需求，提倡在农业部门内广泛采用区块链技术。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.11许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式访问的文章，并且可以免费下载，复制，重新分配，repost，repost，翻译，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。引用本文为：Mbita，O。d; Nicholaus，M。R; Twahir，R。K.（2025）。J. Appl。SCI。 环境。SCI。环境。评估肥料补贴系统的效率和可靠性：区块链在坦桑尼亚推动增强方面的作用。管理。29（1）79-84日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：电子凭证；补贴肥料；区块链技术；凭证系统；补贴系统肥料在现代农业中至关重要，因为它可以增强土壤生育能力并显着提高作物产量（Lameck等，2019）。随着全球粮食需求的增加，确保肥料的可用性和适当的分配对于维持农业生产力至关重要，尤其是在粮食安全至关重要的地区（SDG.17 UN，2015年）。以其主要是农业经济体，撒哈拉以南非洲在实现这些目标方面面临着独特的挑战，这主要是由于对小农的社会经济限制（Malhi等，2021）。然而，撒哈拉以南非洲的肥料，特别是在坦桑尼亚，仍然是重要的
大学对粮食不安全观点调查的开发、验证和可靠性测试
1 犹他谷大学烹饪艺术学院，美国犹他州奥勒姆，2 杨百翰大学营养、饮食与食品科学系，美国犹他州普罗沃，3 犹他谷医院内分泌与糖尿病诊所，美国犹他州普罗沃，4 马里恩县妇女、婴儿和儿童中心，美国俄勒冈州塞勒姆，5 夏威夷大学马诺阿分校人类营养、食品与动物科学系，美国夏威夷州檀香山，6 杨百翰大学统计学系，美国犹他州普罗沃，7 俄勒冈州立大学公共卫生与人类科学学院，美国俄勒冈州科瓦利斯，8 肯塔基大学饮食与人类营养系，美国肯塔基州列克星敦
智能写入算法可提高 RRAM 宏的性能和可靠性
摘要 — 本文全面评估了各种设计辅助技术对硅基原生 RRAM 固有性能和可靠性的影响。设计和技术的协同优化在取代传统闪存成为主要解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了采用先读后写、电流限制和写入终止技术分别可将编程操作期间的功耗降低 47%、56% 和 13%。通过与写入验证和纠错码机制相结合，这些增强功能共同实现了 83% 的能耗降低和 55% 的访问时间显著减少。这些进步是通过引入一种新颖的智能写入算法 (SWA) 实现的。利用在 130nm CMOS 技术中实现的代表性 128kb RRAM 宏，本研究为 RRAM 在嵌入式应用中的可行集成做出了重大贡献。硅片上的实验评估验证了可靠性的提高，在经过 100 万次循环后，读取裕度达到 28.1µA，没有遇到任何读取错误，保持比特错误率 (BER) 在 10 -7 以下。索引术语 — 非易失性存储器、ECC、智能算法、自适应和可重构系统、变体容忍
可靠性受限的孤立工业微电网中太阳能发电整合挑战概述
减少工业领域的碳排放和电力成本是确保竞争力和遵守新气候政策的一项重大挑战。光伏发电提供了一种有希望的解决方案，但也带来了相当大的不确定性和风险，可能危及供电的连续性和质量。从运营的角度来看，大规模整合太阳能可能会导致需求未得到满足、电力不稳定和设备损坏。传统化石设备的性能和寿命可能会因反复的瞬态操作而改变，因此有必要采用特定的建模工具。控制策略和尺寸方法必须适应强大的可靠性约束，同时处理重大的生产不确定性。此外，传统的缓解技术（如存储和负载灵活性）在这些应用中的潜力有限，如果评估不当，可能会导致高额投资或罚款。本研究通过对从化石发动机热力学到应用于工业系统的控制系统理论的科学文献进行横向分析，概述了这些挑战。通过分析各种工业应用的最新研究并以石油和天然气微电网为启发性例子，确定了可靠性受限微电网的主要特征并提出了概念定义。然后回顾了考虑化石设备、光伏和存储系统的动态行为的挑战，最后确定了几个研究空白。最后，介绍了适用的控制策略和定型技术。
超快速、高可靠性的 SOT-MRAM
摘要 — 本文讨论了一种新的 MRAM 技术，其写入方案依赖于自旋轨道力矩 (SOT)。与自旋转移力矩 (STT) MRAM 相比，它提供了非常快速的切换、准无限的耐久性，并通过解决“读取干扰”问题提高了可靠性，这要归功于独立的读写路径。这些特性允许在系统内存层次结构的所有级别引入 SOT，并解决 STT-MRAM 无法轻松实现的应用程序。我们介绍了这项新兴技术和完整的设计框架，允许在任何抽象级别（从设备到系统）设计和模拟混合 CMOS/SOT 复杂电路。获得的结果非常有希望，表明该技术可以降低电路的功耗，而不会明显影响性能。
燃煤发电机老化带来的挑战以及储能在电网可靠性中发挥的日益重要的作用
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出版详情：Hsu, P.-N.、Shie, K.-C.、Chen, K.-P.、Tu, J.-C.、Wu, C.-C.、Tsou, N.-T.、Lo, Y.-C.、Chen, N.-Y.、Hsieh, Y.-F.、Wu, M.、Chen, C. 和 Tu, K.-N. (2022)。人工智能深度学习用于 3D IC 可靠性预测。科学报告，12，第 6711 篇文章。https://doi.org/10.1038/s41598-022-08179-z
由于 2D IC 的摩尔定律即将终结，三维集成电路 (3D IC) 技术最近备受关注。然而，3D IC 的可靠性受制造过程中互连中的空洞和故障的影响很大，通常需要缓慢测试并依赖于人的判断。因此，对 3D IC 的不断增长的需求引起了人们对可靠性分析和故障预测重要性的极大关注。本研究结合基于卷积神经网络 (CNN) 的 AI 深度学习，对 3D X 射线断层扫描图像进行无损分析。通过使用可靠的收集图像数据库训练 AI 机器，AI 可以根据无损 3D X 射线断层扫描图像快速检测和预测焊点的互连操作故障，准确率高达 89.9%。还揭示了决定回流微凸块“良好”或“故障”条件的重要特征，例如中间横截面的面积损失百分比。