摘要:报道了一种采用临时键合技术制备的微型压阻式压力传感器。在SOI(Silicon-On-Insulator)晶片的器件层上形成传感膜,将传感膜与硼硅酸盐玻璃(Borofloat 33,BF33)晶片键合支撑,经硼掺杂和电极图形化后通过Cu-Cu键合剥离。将处理层减薄、刻蚀后键合到另一片BF33晶片上。最后采用化学机械抛光(CMP)减薄衬底BF33晶片,降低器件总厚度。切割后用酸溶液去除铜临时键合层,剥离传感膜。制备的压力传感器芯片面积为1600 µ m×650 µ m×104 µ m,传感膜尺寸为100 µ m×100 µ m×2 µ m。在0~180 kPa范围内获得了较高的灵敏度36 µ V / (V · kPa)。通过进一步减小宽度,所制备的微型压力传感器可以轻松安装在医疗导管中用于血压测量。
虚拟现实 (VR) 是过去三十年来计算机和显示技术快速发展和巨大进步的产物之一 [1]。VR 允许用户开发和体验各种各样的环境(例如[2]),并且已用于许多应用,例如在规划新建筑期间进行可视化,作为需要受控刺激的治疗的一部分,当然还有各种游戏。头戴式 VR 显示器最近复兴,质量和价格比以往任何时候都高。它是体验和与高度图形化和沉浸式的计算机生成环境交互的绝佳选择 [3]。但是,一些限制和弱点阻碍了更广泛的采用。最突出的缺点之一是使用耳机时可能会出现模拟晕动症,通常是由于快速的光学运动、缓慢或无响应(滞后)以及力不匹配引起的 [4]。用户移动或穿越虚拟环境的方式会影响晕动症的可能性,因此运动界面的设计成为任何 VR 体验的关键部分 [5]。一些运动范式的研究已经发表(例如[5]、[6]、[7]、[8]),但一些经典方法的数据仍然缺乏。当前的研究是第一个严格比较传送和沿固定轨道行驶的研究,这两种运动方法目前都存在于游戏中。这一选择是为了解决大城市环境中的用户移动问题,
端到端平台组装多个层是为精确认识大脑活动而构建的。是大规模的脑电图(EEG)数据,时间频谱图被典型地投射到插曲特征特征上(被视为tier-1)。基于尖峰的神经网络(SNN)的层旨在根据稀有特征从稀有特征中提取启动信息,该特征保持了脑电图本质的时间范围。所提出的层3从snn转移峰值图案的时间和空间域;并将转置模式 - 纳入将被称为Tier-4的人工神经网络(ANN,Transformer)馈入,其中提出了一种特殊的跨性拓扑结构,以匹配二维输入形式。在此过程中,诸如分类之类的认知是高精度进行的。为了证明概念验证,通过引入多个脑电图数据集,其中最大的42,560小时记录了5,793名受试者,可以证明睡眠阶段评分问题。从实验结果中,我们的平台通过利用唯一的脑电图来实现87%的总体认知准确性,这比最新的脑电图高2%。此外,我们开发的多层方法论通过识别关键发作来提供脑电图的时间特征的可见和图形化,这是神经动力学中授予的,但在常规认知方案中几乎没有出现。
STM32Cube 是意法半导体的一项原创计划,旨在通过减少开发工作量、时间和成本来显著提高设计人员的工作效率。STM32Cube 涵盖整个 STM32 产品组合。STM32Cube 包括: • 一套用户友好的软件开发工具,涵盖从构思到实现的项目开发,其中包括: – STM32CubeMX,一种图形化软件配置工具,允许使用图形向导自动生成 C 初始化代码 – STM32CubeIDE,一种集外设配置、代码生成、代码编译和调试功能于一体的开发工具 – STM32CubeProgrammer ( STM32CubeProg ),一种提供图形和命令行版本的编程工具 – STM32CubeMonitor ( STM32CubeMonitor 、 STM32CubeMonPwr 、 STM32CubeMonRF 、 STM32CubeMonUCPD ) 强大的监控工具,可实时微调 STM32 应用程序的行为和性能 • STM32Cube MCU 和 MPU 包,针对每个微控制器和微处理器系列的综合嵌入式软件平台(例如用于STM32F7 系列),其中包括: – STM32Cube 硬件抽象层(HAL),确保在 STM32 产品组合中实现最大可移植性 – STM32Cube 低层 API,确保最佳性能和占用空间,同时用户对硬件具有高度控制权 – 一组一致的中间件组件,如 RTOS、USB、FAT 文件系统、图形和 TCP/IP – 所有嵌入式软件实用程序,带有全套外设和应用示例 • STM32Cube 扩展包,其中包含嵌入式软件组件,可补充 STM32Cube MCU 和 MPU 包的功能,具有: – 中间件扩展和应用层 – 在某些特定的 STMicroelectronics 开发板上运行的示例
用于通信和电力输送的电缆。用于勘探的 ROV 于 70 年代推出,代表了该领域的重大技术更新:由于它们可以设计为在极高的压力和低温条件下运行,相对于人类操作员,它们能够发现大量以前被认为不可能勘探的新油田,从而增加了石油和天然气公司的机会。ROV 的引入还降低了勘探作业的成本,除了经济方面,它们还通过替代和取代人类操作员提高了安全性。ROV 也是从外部部门(在本例中为军事部门)向上游石油和天然气业务进行技术转移的一个例子。进入石油和天然气行业的技术通常会进入丰富的创新链并得到完善和商业化。ROV 也是如此,多年来,ROV 一直被上游行业采用,并在海洋生物学科学研究中找到了新的应用,多年来它们一直被用于搜寻著名的沉船和发现新的海洋物种。以下段落将介绍和讨论 E&P 领域的一些最重要的新技术。 2 简介 创新及其应用 石油和天然气领域的创新和技术转让,特别是上游作业,为提高能源效率和减少作业对环境的影响提供了许多机会。在众多创新中,以下段落将分析其中一些。 2.1 高分辨率地震采集 工程师一直负责模拟和图形化表示地下油藏几何形状。遥感数据首先用于模拟地下,地球科学家能够根据对所生成图像的解释绘制地图和岩石特性模型。Reginal Fessenden 是第一个从地震数据推断地质结构的人,并于 1917 年为该方法申请了专利。后来,其他技术也被用于分析井的内部,例如电极测量、基于电磁波的测量、高性能计算技术和纳米技术,以改进油藏分析和建模。海底结构重建所涉及的主要技术包括地面地震数据生成和采集,即反射地震学。但并非所有旨在提高成像分辨率的技术都涉及传统地震学。例如,微重力代表了一种低成本的替代方案。与储层相关的重力场随着密度不同的储层流体通过储层地层的运动而变化。