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三维热分析模型...
硅通孔技术是一种有前途的、可优先实现三维集成电路（3-D IC）可靠互连的方法，可将多个芯片的热量沿垂直方向传递到热沉。本文提出了一种新的硅通孔（TSV）通用模型来研究3-D IC的热性能。首次研究了锥环TSV的传热特性。详细比较和分析了不同侧壁倾角和TSV绝缘层厚度对3-D IC散热的影响。正如预期的那样，我们提出的模型与现有模型的结果一致性很好，这表明考虑横向传热和TSV结构的模型可以更有效、更准确地预测温度分布。此外，研究发现锥环TSV具有更优异的散热性能。关键词 : 3-D集成电路，解析热模型，
了解患者对使用技术管理糖尿病的信念：基于国家网络样本的路径分析模型
背景：有4.25亿个人患有糖尿病，至关重要的是支持这种威胁生命的疾病的自我管理。但是，遵守和与现有技术的互动不足，需要进一步研究。目的：我们研究的目的是开发一个综合信念模型，该模型有助于确定预测使用糖尿病自我管理装置检测低血糖症的意图的重要构造。方法：居住在美国的1型糖尿病的成年人是通过Qualtrics招募的，以获取基于网络的问卷调查，该问卷评估了他们对一种监视其震颤的设备的偏好，并提醒他们低血糖症的发作。作为该问卷的一部分，该部分着重于从健康信念模型，技术接受模型等中引起其对行为构建的反应。结果：总共有212名合格的参与者对Qualtrics调查做出了回应。通过4个主要构建体可以很好地预测使用设备来自我管理糖尿病的自我管理（R 2 = 0.65; F 12,199 = 27.19; P <.001）。最重要的结构是感知的有用性（β= .33; p <.001）和感知的健康威胁（β= .55; p <.001），然后提示行动提示（β= .17; p <.001），以及对变化的抵抗力的负面影响（β= −19; p <.001）。年龄较大（β= .025; p <.001）导致他们感知到的健康威胁的增加。该模型也预测了使用糖尿病自我管理装置的意图，其中几种结构很重要。结论：要使个人使用这种设备，他们需要将其视为有用的，将糖尿病视为威胁生命的糖尿病，并经常记住采取行动来管理自己的状况，并表现出较小的变化抵抗力。这种心理建模方法可以通过与物理原型设备进行现场测试并纵向评估其与设备的相互作用来补充未来的工作。
在不确定性下，针对电信行业的供应商绩效评估的鲁棒性数据包络分析模型
摘要。任何组织的主要活动都依赖于最短的时间和最高质量的所需商品和服务的采购。在此基础上，供应商评估，排名和选择的问题被认为至关重要。数据包络分析是该领域众所周知且成功的方法。在这项研究中，我们提出了一个健壮的数据包络分析模型，以衡量不确定性下决策单位的效率。我们通过标准和倒置模型在弹性和敏捷性方面衡量效率。为了证明所提出的模型的实际潜力，我们将模型应用于具有90个决策单位的伊朗电信行业的案例研究。数值结果表明，人力资源和现金资产是最重要的输入标准。此外，输出指标（包括适应性，可靠性，可见性和协调）在衡量决策单位的效率方面具有很高的重视。应注意的是，采用健壮的优化方法会导致控制不确定参数的波动，并在不同情况下保持理想的最佳效率效率水平。结果表明，该模型足以评估电信行业的供应商的性能，可以在不确定的条件下使用，并且可以纳入决策者的不同偏好。从这项研究中得出的管理见解表明，在短期内，供应商的整个评估过程中的不确定性通常会导致决策单位的效率降低。但是，在不确定性下运行与长期相关的几个优势，例如提高决策一致性和提高了应对不确定性的重要能力。
环形扇区传导形状因子的新分析模型
传热设备，例如热管，蒸气室，热通道，微通道散热器和毛孔冷却板，依靠二维稳定的稳定热传导来热管理电信，航空航天，航空航天和微电极的热传播组件。传导形状因子可以评估这些设备的二维稳定热传导。设备的nulus的几何形状及其在热生成组件上的机械附件可能会有所不同。鉴于单面加热和冷却的突出性，二维热传导通常是通过纳鲁斯扇形进行的。第一次开发了一个分析模型来预测环形扇区的传导形状因子。本模型是先前开发的等效圆形环模的扩展，并应用了等效的同心圆形环扇门。该模型的定量是参数边界几何的有限元元素建模的结果，在相对差异10％的相对差异之内捕获了大多数数据。目前的模型为同心形状的等温边界之间形成的环形扇形的形状因子提供了模拟，封闭形式的分析解决方案。更重要的是，它为设计和优化新型传热设备提供了一个统一的平台。
使用混合多标准决策方法开发可持续发展的综合社会、经济、环境和技术分析模型
为大型基础设施项目选择合适的地点是一个困难的情况。它必须满足可持续性指标，并在多个利益相关者的多个目标之间建立和谐。在这种情况下，多标准决策技术可以评估定性和定量属性，分析和消除主观偏见，并有助于做出客观决策。然而，单一的多标准决策技术可能不是产生具体结果的有效工具，因为没有对结果进行验证。通过利用混合多标准决策方法，可以精确地整合、衡量和评估一系列社会、经济和环境影响，并通过其他方法验证结果来获得准确的结果。因此，本文开发了一种称为社会、经济、环境和技术评估模型的模型。它结合了四种模糊多标准决策技术，即模糊逐步加权评估比率分析、通过比率分析的模糊多目标优化、模糊加权
信函 TSV 电感器的交流电感和品质因数分析模型
片上电感是射频集成电路 (RFIC) 中的重要无源器件 [1]。利用硅通孔 (TSV) 的 3-D 封装技术开创了片上电感、电容、滤波器等无源元件的实现 [2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19]。与传统的 2-D 电感相比，基于 TSV 的 3-D 电感具有电感密度高、体积小的优势 [20、21、22、23、24]。一些研究主要针对基于 TSV 的电感的直流电感建模。基于 3-D 全波仿真获得的 Y 参数，提出了经验近似表达式 [25, 26]。但它很耗时并且在物理上不严谨。[27] 提出了一种基于 TSV 的螺旋电感直流电感的解析模型，该模型据称很简单，但用该模型确定电感是一项非常困难的任务，因为它需要至少 4 N + 2 C 2 N + 1 次计算才能获得 N 匝电感的电感，其中 C 2 N 表示组合，它取决于电感匝数。此外，据我们所知，尚无关于基于 TSV 的螺旋电感的交流电感和品质因数的解析模型的报道。在本文中，提出了基于 TSV 的螺旋电感的直流电感公式。基于该公式及等效电路模型，建立了TSV基螺旋电感的交流电感及品质因数的分析模型
电子通过非...传输的分析模型
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基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
低轨道卫星太阳能发电分析模型
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赢得民心战略的分析模型
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