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巴勒莫大学
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
研究报告：利用声波照射和无人机激励进行浅层地下调查...
致谢................................................................ .................................................. ................................................... 127
汤姆·贝克勒 -
1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
本杰明·斯托勒
human path prediction experiments with realistic perception, contributing a novel error correction module • Leveraged Unity for scene recreation and deep generative modeling for multi-modal, variational predictions TrajAir Aug 2021 – May 2022 • Researched machine learning methods for predicting aircraft trajectories in non-towered airspaces • Utilized clustering and vector field methods to capture movement patterns and infer pilot intent University of密歇根州EFES实验室|密歇根州安阿伯，2019年9月 - 2020年5月•设计和构建了一个系统，可以通过使用符号执行来查找应用程序中的持续记忆错误•在Oracle的NVM直接框架上进行LED调查和实验，发现和报告23个新错误专业经验stack AV |宾夕法尼亚州匹兹堡，2024年3月 - 2024年8月研究软件工程师实习生
安德烈·阿加齐
2024 深度学习理论（比萨大学数学系博士课程）、数理统计（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2023 概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2022 随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2021 概率 (MATH 230)（杜克大学数学系）、统计学习理论 (STA 303)（昆山杜克大学数学系）、随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、2020 概率 (MATH 230)（数学系，杜克大学），随机微积分（MATH 545）（杜克大学数学系），毕业设计指导（杜克大学数学系），2019随机微积分（杜克大学数学系），
ISCC加培训
•ISCC提供了这种自定义的审计程序，该程序基于开发ISCC EU系统文档的经验202-6“非生物出身（RFNBOS）的可再生燃料（RFNBOS）和可回收的碳燃料”和205-1，“非生物源（RFNBO）的可再生燃料（rfnbo）和循环（rfnbo）和corbober fuels Fuels（rfnbo）（RFNBO）（RFNBO）（RC）。相关认证要求。•此审核程序可以与ISCC审计程序“监护链”结合使用（v5.1）。•审核程序是促进ISCC审核期间ISCC要求一致且可比的验证的关键工具。•系统用户可以使用审核程序进行内部评估，内部培训或准备审核。为此目的，审计程序的应用是自愿的，但建议进行。•每个要求都通过验证指南信息和有关提供哪些证据的信息进行补充。•根据经过审核的操作单元的类型，某些（子）章节与或仅是部分相关的。这在每个子章的标题中都明确标记。•如果要求不适用于特定审核，则不得回答（可以标记为不适用）。•对于相关要求，必须用“是”（合规）或“否”（不合格）标记合规性。如果指示，则必须在“查找”列中提供详细信息。•必须在“发现”列中解释每个“否”，并需要定义纠正措施（第6章）。•为每个章节和要求分配一个唯一的数字（由于技术原因，编号可能不连续）。•参考ISCC文档始终请参考ISCC网站上可用的最新版本。•如果一个问题需要可持续材料的陈述，则必须使用ISCC列表的措辞。