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功率器件 | 提高生产率和产量
在背面金属化之前，晶圆会被减薄，因为基板是设备的功能部分。300 毫米/12 英寸晶圆要么减薄到约 200 微米厚，要么遵循所谓的 Taiko 晶圆研磨原理。在后一种情况下，硅晶圆由一个外部 Taiko 环和减薄的硅膜组成。对于 300 毫米/12 英寸晶圆，该膜会根据设备电压等级减薄到 60、90 或 120 微米。薄基板的热容量低，因此需要严格控制工艺温度。沉积过程中的温度对固有薄膜应力有显著影响。为了最大限度地减少晶圆弯曲，必须最大限度地减少金属层堆栈引入的应力。CLUSTERLINE® 采用特殊的卡盘设计，可控制晶圆温度而不会损坏正面。在标准应用中，使用凹陷卡盘配置。在这种经典设计中，晶圆在沉积过程中位于外环上，从而防止与设备表面接触。然而，尽管凹陷式卡盘是一种经济高效的解决方案，但由于缺乏主动卡盘，热耦合受到限制。因此，对于需要更严格温度控制的应用，独特的 BSM-ESC（用于背面金属化的静电卡盘）是首选。
通过机器学习进行产量预测
过去曾发生过影响玉米产量的重大变化，例如 30 年代后期的双杂交种、50 年代中期的氮肥、60 年代的单杂交种、90 年代中期的转基因生物 (GMO)，以及最近 2010 年的基因选择 [1]。CRISPR-Cas9 等现代基因编辑技术为研究人员和育种者提供了选择高产理想性状的可能性。然而，环境因素会影响作物的产量和生长。这些因素包括温度、降水、土壤成分等。该项目旨在利用机器学习技术发现影响产量的玉米基因与环境条件之间的相互作用。
迈向可持续茶产量
Camellia sinensis植物的叶子用于生产茶，这是全球最消耗的饮料之一，其中包含各种有助于促进人类健康的生物活性化合物。茶种植在经济上很重要，其可持续生产在提供农业机会和降低极端贫困方面会产生重大影响。土壤参数众所周知，会影响所得叶子的质量，因此，对茶园土壤微生物的多样性和功能的理解将为利用土壤微生物群落提供洞察力，以提高茶的产量和质量。Current analyses indicate that tea garden soils possess a rich composition of diverse microorganisms (bacteria and fungi) of which the bacterial Proteobacteria, Actinobacteria, Acidobacteria, Firmicutes and Chloroflexi and fungal Ascomycota, Basidiomycota, Glomeromycota are the prominent groups.优化时，这些微生物在保持花园土壤生态系统方面的功能通过作用于养分循环过程，生物肥料，虫害和病原体的生物防治以及持续有机化学物质的生物修复来平衡。在这里，我们总结了（茶园）土壤微生物作为生物量化剂，生物控制剂以及作为改善土壤健康的生物培养基的研究研究，因此，茶的产量和质量主要集中在细菌和真菌成员上。研究了茶园中各种微生物的分子技术的最新进展。在病毒方面，关于茶园中土壤病毒的任何有益功能的信息很少，尽管在某些情况下，昆虫致病性病毒已用于控制茶叶害虫。这里报道了土壤微生物的潜力，以及用于研究微生物多样性及其遗传操作的最新技术，旨在提高茶厂的产量和质量以实现可持续生产。
利用纳米技术提高农作物产量
纳米技术已成为应对提高作物生产力和确保全球粮食安全挑战的一种有前途的方法。这篇综合评论探讨了在农业中应用纳米技术提高作物生产力的各种策略和结果。我们讨论了纳米材料（如纳米颗粒、纳米肥料、纳米农药和纳米传感器）在改善营养管理、害虫防治、疾病管理和作物监测方面的应用。这篇评论还强调了纳米生物技术通过靶向基因传递、基因工程和植物转化在作物改良方面的潜力。此外，我们还探讨了纳米材料在种子引发、种子包衣和种子发芽增强中的应用。我们还讨论了在农业中使用纳米技术的环境和安全方面，以及面临的挑战和未来前景。这篇评论提供了宝贵的见解，让我们了解纳米技术在提高作物生产力、促进可持续农业和确保粮食安全方面的当前最新进展和未来方向。
提高农作物产量的可持续管理方法......
10:50-11:10 在摩洛哥半干旱气候条件下使用免耕和直接播种种植谷物（教授 Kamal Abrekani，穆罕默德总理大学，摩洛哥）11:10-11:30 可持续地增强加夫萨绿洲 GIAHS 遗址作物的适应能力（教授 Hatem Zitouni，ASM-NGO，突尼斯）11:30-11:50 NPK IndeX：一种利用卫星图像优化小麦生产中 NPK 施肥的人工智能驱动数字工具。（教授 Faissal Sehbaoui，DAUMTECH 首席执行官，摩洛哥）
气候变化对世界各地香蕉产量的影响
补充数据关于模型拟合图的解释的注释（补充图1-7）：为清楚起见，以下模型拟合数字可视化二维表面的二维表面。在每个补充图1-7中，面板（a）是产量与温度的关系，当降水保持恒定时（以估计的最佳为单位）。同样，面板（b）代表当温度恒定时（以估计的最佳量）保持温度时产量与总年沉淀的关系。The amount of scatter in observed yields around the fitted curves in supplementary figures 1-7 is a consequence of (a) viewing the three-dimensional raw data in two dimensions, (b) differences in technological inputs in different regions where data come from, but which share similar climatic conditions, (c) change in technological input over time for the same region, and (d) unaccounted for variability (sources are discussed in the methods部分；有关模型拟合和变化源的进一步详细讨论，请参见附录I。
Giyani 在示范工厂逐步提升产量
“Giyani 的演示工厂正进入生产加速调试阶段，团队将继续坚定地努力实现电池级锰的首次生产。我们的目标是在 2025 年第一季度首次生产 HPMSM。我们的技术和运营团队在应对工厂加速生产时常见的后期调试挑战方面表现出色且适应力强。我们从正在进行的过程中获得的所有经验和确定的调整进一步支持了按照计划中的商业设施 1:10 的比例建造演示工厂的战略决策。这大大降低了最终项目的风险，并为 Giyani 提供了一个独特的平台来了解其计划中的商业设施将如何运作。演示工厂还使 Giyani 能够对其工艺进行研发并确保其保持先发优势。演示工厂是 Giyani 向电动汽车市场提供高纯度电池级锰的长期战略的重要组成部分。这种生产能力为 Giyani 与潜在承购合作伙伴的合作奠定了坚实的基础，因为演示工厂的连续工艺流程将允许
利用机器学习预测作物产量...
摘要：纵观农民目前面临的情况，自杀率逐年上升。其背后的主要原因包括贫困、不可预测的天气、经济问题、父母问题以及印度政府规范的频繁变化。教育也起着重要作用，因为由于缺乏教育，他们不了解土壤质量和气候变化，有时农民不了解可行的作物。由于缺乏知识，他们不了解土壤质量、土壤养分和土壤成分。本文重点研究了基于人工神经网络的现有数据对作物的预测。我们正在实施用于分类和预测的人工神经网络，因为大多数密集计算仅发生在训练阶段，不需要测试阶段。关键词：作物产量、机器学习、人工神经网络、农民、预测
