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引线键合技术大辩论：球形键合与楔形键合
图 2：典型球/月牙互连的简化表示 自动引线键合机于 20 世纪 80 年代初推出。当时，大多数互连都是使用铝线制作的。随着对高可靠性需求的增加，金线变得更加普遍。随着封装密度的增加，引线互连键合间距减小。细间距的初始解决方案是楔形键合，因为楔形工具设计允许将引线紧密键合（并排）。 细间距互连 在更小的空间内封装更多元件的需求导致 ASIC 设计变得更加密集。人们曾认为，互连细间距封装的最佳方法是通过楔形键合。在 20 世纪 90 年代后期，典型的键合间距从约 110µm 减小到约 90µm。在此期间，平均楔形工具尖端大约是球键合毛细管工具尖端宽度的三分之一。毛细管材料缺乏支持细间距工艺的稳健性。从那时起，改进的材料使细间距设计成为可能，其中尖端尺寸小于 70µm 的情况并不罕见。更小的特征、更高的密度和更多的 I/O 需要细间距。在当今的细间距环境中，任何使用楔形键合机键合的设备都可以使用球焊设备更快地键合。图 3 和图 4 描绘了使用 1.0 mil 导线通过球焊互连的 55µm 细间距架构。
能量转移 - 键 - 挑战者 - 招待会 - ...
2021年8月发表的有关气候变化的IPCC报告提供了一个明显的提醒，人类活动无疑负责地球上的全球变暖和不断变化的环境状况。1这样说，全球政府和公司对净零排放目标的越来越多的承诺既令人鼓舞，这既令人鼓舞，即现在已经了解了世界气候危机的现实，同时也急剧提醒，如果全球温度的升高要限制为本世纪的1.5 o o c。许多机构对实现这一目标进行了各种途径的详细分析，最新的是IEA的“净零”报告。尽管IEA分析仅提出了实现零净目标的潜在途径，但它强调了更普遍的观点，即接下来的三十年将需要大幅度减少和/或撤离，这反过来又需要无与伦比的投资和国际合作水平，因为这是“我们时代最大的挑战（[和需要）所能使我们的能源系统的最大变化，这是我们的经济体系的不足。 2
糖尿病和癌症：扭曲的键
本文概述了与癌症和2型糖尿病（T2DM）相关的各种因素之间的互连。高血糖，高胰岛素血症，慢性炎症和肥胖参与这两种疾病的发展和进展，但缺乏有力的糖尿病与癌症直接因果关系的证据。几项研究描述了在细胞，组织和生物体水平上高血糖与癌症之间的关系，但与此同时，最近的孟德尔随机研究证明只有高血糖和乳腺癌之间的显着因果关系。另一方面，高胰岛素血症与肥胖症与几种癌症类型之间的关联似乎是强大的，如门德尔随机研究所证明的那样。代谢改变，包括沃尔堡效应和肿瘤的过度消耗葡萄糖，强调了饮食限制的潜在影响，例如禁食和低碳水化合物饮食，对肿瘤生长和炎症。最近的数据表明，循环的分支链氨基酸水平可能代表了新型的生物标志物，这可能会导致更好的糖尿病控制和早期胰腺癌检测。了解癌症和T2DM之间的潜在机制和共享风险因素可以为预防癌症，早期发现和管理策略提供宝贵的见解。
GoComet-横滨的AI键...
摘要：我们的世界在隐藏的贸易网络上蓬勃发展，一种发条机制，提供了从衣服到药物的所有东西。但是，当发生意外的干扰时，这种复杂的系统与纸牌屋一样脆弱。苏伊士运河的阻塞，政治冲突，甚至全球大流行者都可能陷入困境。只有可以在这些高风险游戏中占上风的组织才能占上风。Cue GoComet，骑士骑士穿着现代供应链的闪亮盔甲。GoComet的AI驱动平台提供了智能自动化和实时数据，将建模作为生命线。此案件讨论了GoComet如何帮助全球公司的横滨，由于苏伊士运河危机，Yokohama节省了80万美元。，GoComet的模型具有货运可见性，预测分析和自动报告，授权企业能够做出明智的决策，重新货运货物并与客户进行通信。此案还探讨了整个全球供应链的脆弱性，以及GoComet的创新解决方案如何彻底改变全球企业的危机管理。
基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
