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World File Search System分析模型
随机振动下多层功率模块封装行为分析
论文 [5] 提出了一种非线性和基于时域的分析模型，用于在统一振动机制下获得 SMP 的寿命。这项研究表明，对于弹性范围内的材料，振动频率越高，损坏程度就越大。然而，对于非弹性范围，低负载频率会在每个循环中对焊料造成更大的损害。此外，[6] 提出了一种热循环和动态振动负载对 SMP 的影响模型，该模型使用叠加规则，并分别针对这些影响获得焊料的疲劳寿命。这项研究表明，振动和热应变对焊料互连具有弹性和非弹性行为，在 SMP 的疲劳研究中应同时考虑，尤其是对于汽车和军事应用等移动系统。
机器学习可观察性 101
ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。
船舶电力系统数字孪生技术体系
数字孪生技术近年来受到广泛关注，被列为十大战略技术趋势之一，被洛克希德·马丁公司列为未来防务与航天六大前沿技术之首。除工业应用外，数字孪生技术在军事领域也被列入发展重点和应用案例[1-4]。例如，美国国家航空航天局（NASA）将数字孪生技术应用于飞机、飞行器、运载火箭等飞行系统的健康管理[5]。美国空军研究实验室（AFRL）利用数字孪生技术对飞机结构进行了基于数字孪生的寿命预测[6]。美国通用汽车公司利用数字孪生技术开发预测性可维修性服务，在飞行过程中收集飞行数据、环境等数据，建立分析模型，通过仿真提供
使用熔岩流不一致和蒙特卡洛计算方法来约束火星上奥林巴斯蒙斯山顶上的岩浆存储条件
出于地貌理由放置了另一个可能的入侵地点，但是当人们认识到奥林巴斯蒙斯山顶附近的一些熔岩流也不一致[5]。mogi风格的分析模型用于检验[5]的假设，即这种不一致是由于Caldera Complex的东南部东南部的岩浆体的通货膨胀引起的，虽然这种岩浆系统是合理的，但观察到的不和谐模式可以更好地归因于East [3,6,6]。不幸的是，尽管这些最初的见解令人兴奋，并支持了山顶附近存在岩浆岩体的身体的观念，但可以从Mogi式的方法中推断出来的，因为该方法无法考虑关键元素，例如诸如大厦大厦的详细表面形态，岩浆身体的几何形状，是否表面故障（是否
为亚洲血管伤口图像开发可解释的人工智能模型
关键信息 • 鉴于血管伤口的复杂性和动态性，其评估仍然具有挑战性；人工智能和机器学习方法可以帮助进行伤口分析。• 利用 2957 张亚洲血管伤口图像，开发了机器学习模型来分析伤口图像。使用可解释性方法来解释人工智能决策推理。• 伤口图像分析模型对伤口图像的分类准确率为 95.9%（AUC 0.99），自动估计深度分类和伤口测量准确率为 85.0%（AUC 0.97）和 87.1%（AUC 0.92），伤口分割准确率为 87.8%（AUC 0.95）。• 随着进一步发展，它可以用作临床决策支持系统并集成到现有的医疗保健电子系统中。
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数字孪生技术近年来受到广泛关注，被列为十大战略技术趋势之一，被洛克希德·马丁公司列为未来防务与航空航天六大前沿技术之首。除工业应用外，数字孪生技术在军事领域也被列入发展重点和应用案例[1-4]。例如，美国国家航空航天局（NASA）将数字孪生技术应用于飞机、飞行器、运载火箭等飞行系统的健康管理[5]；美国空军研究实验室（AFRL）利用数字孪生技术对飞机结构进行基于数字孪生的寿命预测[6]；美国通用汽车公司利用数字孪生技术开发预测性可维修性服务，在飞行过程中收集飞行数据、环境等数据，建立分析模型，通过仿真提供预测性可维修性评估的依据[7]。
全球经济史导论（F000798）
通过对当代经济全球化进行批判性和历史性的分析，深入了解资本主义作为世界经济和社会体系的出现、发展和运作。a. 学生将面对社会和历史科学中最重要的分析模型，以解释和理解经济结构和社会进程；b. 学生将从全球和长期的角度深入了解经济过程和结构的作用和性质；c. 学生可以评估关于经济模型的辩论，并将其应用于历史或当代发展；d. 学生理解不同的解释模型，并能够以批判性的方式对其进行评估。本课程包含国际化@国内（I@H）的元素。I@H 是指在本国大学获得的国际和/或跨文化学习经历。
荟萃分析的一般软件包
说明用户友好的通用软件包提供了用于元分析和支持Schwarzer，Carpenter和Rücker，``````` - 几个地块（森林，漏斗，Galbraith / Radial，L'Abbe，Baujat，Bubble）； - 三级荟萃分析模型； - 广义线性混合模型； - 对罕见事件的逻辑回归，并受到惩罚的可能性； -Hartung-Knapp方法用于随机效应模型； -Kenward-Roger方法用于随机效应模型； - 预测间隔； - 漏斗图不对称的统计测试； - 评估荟萃分析偏置的修剪和填充方法； - 元回归； - 累积的荟萃分析和一对荟萃分析； - 从“ Revman 5”导入数据； - 生产森林图，总结了几个（亚组）荟萃分析。
用于模拟神经网络在线训练的铁电场效应晶体管 (FET) 计算效率高的紧凑模型
制造了用于存储器和神经形态应用的具有 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 栅极绝缘体的三栅极铁电 FET，并对其进行了多级操作表征。电导和阈值电压表现出高度线性和对称的特性。开发了一种紧凑的分析模型，以准确捕捉 FET 传输特性，包括串联电阻、库仑散射和垂直场相关的迁移率降低效应，以及阈值电压和迁移率随铁电极化切换的变化。该模型涵盖亚阈值和强反转操作。额外的测量证实了铁电切换，而不是基于载流子捕获的存储器操作。紧凑模型在用于深度神经网络在线训练的模拟平台中实现。