XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemstacking
先进封装的当前趋势和挑战
注意：• 此饼形图代表所有先进封装平台（扇入/扇出 WLP、倒装芯片包括 2.5D/3D 和嵌入式芯片）的叠加。• 倒装芯片值作为总产能输入，扇入、扇出、3D 堆叠和嵌入式芯片作为总产量输入。• 客户未提供倒装芯片产量值 – 全球利用率约为产能的 85-90%。
300 毫米硅光子学的异质集成...
引言硅光子学和三维 (3-D) 集成是实现更高性能计算设备的新兴技术。与传统电互连相比，使用光子元件的几个主要优势是更低的功耗、更低的延迟和更高的带宽。此外，硅光子学与当前的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术完全兼容，这使得可以直接过渡到集成电路 (IC) 制造 [1-4]。3-D IC 技术通过晶圆（或芯片）堆叠实现了硅光子学与传统 CMOS 技术的异构集成 [5-9]。异构晶圆堆叠是通过直接氧化物晶圆键合和称为氧化通孔 (TOV) 的 3-D 互连来实现的。直接氧化物晶圆键合为下游处理提供了强大的物理系统，并实现了高吞吐量的可制造性。此外，与传统的硅通孔 (TSV) 相比，后通孔方案中集成的 TOV 对 Si 光子学至关重要，因为它们的通孔电容较低，在此工艺中测得每个通孔的电容为 1.45 fF，从而
配电网中的储能系统
本博士论文研究了通过实施服务堆叠将储能系统用于多种服务的可能性，特别强调配电网中的拥塞管理。可再生能源份额增加的转变与社会的持续电气化相结合，将给电力系统的所有部分带来挑战。为了确保整个电力系统具有足够的灵活性，储能应该成为讨论的一部分，作为支持平衡和稳定性的重要工具，同时也有助于或解决当地和区域挑战。储能集成发展的一个重要步骤是形成更复杂的商业模式，其中使用相同的存储单元提供多种服务，这被称为服务堆叠。这增加了存储容量对电力系统的可用性，可以在本地、区域和系统层面产生价值。尽管如此，储能投资的主要障碍之一是高昂的投资和运营成本。通过实施服务堆叠，创造有利可图的商业案例的机会增加了，应该在储能实施的所有情况下都加以考虑。目标研究问题集中在绘制全球服务堆叠实施的现状、比较实施调度优化工具的不同方法以及评估不同服务组合的技术和经济绩效。根据所附论文结果的趋势，能源存储系统有可能将服务堆叠为大规模集中式单元以及小规模分布式单元，并且可以应用于所有存储技术。存储单元的利用率越高，由于循环老化导致的退化程度就越高，但这种增加的幅度在很大程度上取决于服务组合的组成和允许的循环强度。未来的工作可以集中在多目标优化、扩展服务组合和多个时间尺度的调度上，包括季节性存储和日内交易。
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
通过道路进行重大变化和修正的危险货物运输
在6.1.1.4或6.5.4.1下的包装或IBC制造商的质量保证计划应包括在包装或IBC上的6.1.5或6.5.6中的适当机械设计类型测试，并从包装或IBC上进行，并从每批再生塑料材料中制造。在此测试中，可以通过适当的动态压缩测试而不是静态负载测试来验证堆叠性能。
![arxiv：2502.03106v1 [cond-mat.mes-hall] 5月5日2025年2月](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e129c2227d34a158b3e60a8fe2500203f87bef82.webp)
arxiv：2502.03106v1 [cond-mat.mes-hall] 5月5日2025年2月
对称性在托管迪拉克电子的材料中起着关键作用，并以我们通过调整物理参数（例如在范德华异质结构中扭曲）来完全弄平了狄拉克锥的能力。乍一看，扭曲的双层中的出现的moir'e模式乍一看，与初始堆叠顺序无关，因此只有当一层相对于另一个层翻译时，才会改变。但是，当扭曲角度很大时，在扭曲的双层石墨烯的情况下，在晶格和电子结构的水平上都可以看到差异。在这项工作中，我们首先解决了扭曲的kagome双层的问题，并表明高对称性kagome双层的旋转和二面对称性均用于所有相称的扭曲角，具有6倍对称的扭曲中心。因此，我们证明了小扭曲角系统的精确对称性取决于双层的初始堆叠。我们将方法的原理进一步应用于具有3倍对称扭曲中心的扭曲双层石墨烯，以恢复[E. J. Mele，物理。修订版b 81，161405（2010）]。
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
聚合物
使用Ni和PD催化剂合成的乙烯基成像铸造过程中的聚集结构和形成机制S（p（nb/hnb）S）使用Ni和Pd催化剂合成，由宽和小型X射线散射 - 散射 - 散布 - 技术。讨论了这些数据与玻璃转换温度（T G）的相关性。The single-chain conformation of P(NB/HNB)s was a flexible, stretched structure with respect to the Gaussian chain in a good solvent, as characterized by an exponent of the Mark – Houwink – Sakurada equation, and P(NB/HNB)s formed thin-rod aggregates with a length of 30 nm in semi-concentrated toluene solution via interchain stacking of the rod-like链。p（NB/HNB）从甲苯溶液中铸造的薄膜表现出链订单结构，距离为0.9至1.7 nm，具体取决于NB/HNB的比率。这些发现表明，链排序是由棒状链的堆叠驱动的，这导致了膜中高度有序的链结构。根据链结构，PD催化的聚合物膜比Ni-Cataly催化的聚合物膜高20℃。之间的链排序结构与T g之间存在很强的相关性，这表明p（nb/hnb）s的t g主要受主链之间的范德华相互作用的影响。
HP ProCurve Switch 1600M 和 2424M 安装指南
Switch 1600M 和 2424M 分别具有 16 和 24 个自动感应 10/100Base-T 端口。两种交换机均具有模块插槽，可安装任何受支持的交换机模块。这些模块提供扩展的网络连接以及介质和网络速度灵活性。对于 Switch 2424M，可以安装 HP ProCurve 千兆堆叠模块，允许最多七台交换机堆叠并与高速主干网互连。
洛斯阿拉莫斯国家实验室熔盐研究能力：2022 年状态更新
• 质量：将样品质量增加到 4-11 克（更高的炉子，更高的样品）• 半径：先用水测量半径，再用盐测量• 高度：更高的样品管（~30 厘米）• 像素分辨率：更高质量的相机、图像堆叠、图像减法。 开发一种更高通量的推杆膨胀法——最近在液态盐容器方面取得了成功（定制石墨支架） 为钚做准备……