摘要:为了检测生物分子,提出了基于介电调节的堆叠源沟槽闸门隧道效果晶体管(DM-SSTGTFET)的生物传感器。堆叠的源结构可以同时使状态电流较高,并且较低的状态电流较低。沟槽栅极结构将增加隧道区域和隧道概率。技术计算机辅助设计(TCAD)用于对拟议的结构化生物传感器的灵敏度研究。结果表明,DM-SSTGTFET生物传感器的当前灵敏度可以高达10 8,阈值电压灵敏度可以达到0.46 V,亚阈值秋千灵敏度可以达到0.8。由于其高灵敏度和低功耗,该提议的生物传感器具有很高的前景。
设备。只有训练有素的专业人员才能安装,操作和维护设备。Dakota锂对违反一般安全操作要求或违反设备设计,生产和使用安全标准造成的任何损失概不负责。必须在满足设计规格的环境中使用设备。否则,设备可能会发生故障,并且由此产生的设备故障或组件损坏,人身安全事故和财产损失不在设备质量保证的范围内。本手册中的安全预防措施仅是对地方法律,法规和规范的补充。公司对以下任何情况不承担任何责任:
面对新的预测或分类任务时,最明显的是哪种机器学习算法最适合。一种常见的方法是评估一组机器学习者在数据的保留分区或通过交叉验证的性能,然后选择最小化所选损失指标的机器学习者。但是,这种方法是不完整的,因为将多个学习者组合为一个最终预测可能会导致与每个学习者相比,可能会导致卓越的表现。这种可能性激发了堆积的概括,或者只是“堆叠”(参见Wolpert [1992]和Breiman [1996])。堆叠是模型平均形式。Van der Laan,Polley和Hubbard(2007)的理论结果支持堆叠的使用,因为它至少是渐近的,并且只要基础学习者的数量不大。
1。处理顺序依赖性:股票市场数据本质上是顺序的,每个数据点取决于先前的数据点。lstms可以通过维护内部状态并选择性地记住或忘记以前的时间步骤中的信息来捕获数据中的远程依赖关系。
Superwool Prime Pyro-Fold 和 Pyro-Stack 模块不含粘合剂或润滑剂,在首次烧制时不会散发任何烟雾或气味。这些模块具有 M 型或 T 型模块硬件。T 型模块包含两个不锈钢管,横向安装在模块中,远离热面。T 型模块用外部侧固定轭固定。M 型模块硬件设计为在模块中嵌入中央轭,并安装在预焊螺柱上。
过去的堆叠过程是由研究设施开发的,请参见[4-7]。影响所有机械的重要参数是实现的堆叠精度。在文献中,提到了+/- 0.2 mm和+/- 0.5 mm之间的值[8]。Weinmann详细检查了堆叠过程及其相互作用,并将它们构成个人问题[9]。详细考虑了子系统的材料指导,分离,处理,对齐,连接和固定的材料[9]。通过FE模拟模型研究了材料指导[9]。在Husseini等人中可以找到进一步的材料指导方法。[10]。Mayer&Fleischer提出了模拟堆叠过程和所得堆叠精度的第一个FE模型[2]。在仿真模型中,电极抓地过程和
The 22$V 2 DQ HPHUJLQU LQ FKLS FRPXQLFDWLFDWLQ WITH RRFDO AND 21R&V FDQ AND THIS AND AND AND AND AND KLJK EDQGGZLGWK ORZ ODWHQF\ ORZ ORZ SRZHU GLVLSDWLRQ IRU WILL +RZVIHU +RZHYHUR WHIHUR RIGHT HIIHFWV HIIHFWV RI具有SKRWRQLF权利。 GHYLFHV KDYH AND JUHDW LPSDFW RQ WKH RSHUDWLQJ SHUIRUPDQFH AND THE 21R&V 21R&V WITH WITH WITH FRQWUH FRQWURO WR DOOHYLDWH LW )XUPHUPRUH WWOD W WHUDWXUH VHQVLWLWYH 21R&V WR EV WITH WITH 7URDUH LQWHJUDWHG FLUFXLWV ,&V IURP WKH PDOLFLRRRXV WITHS SDUW\ FRPSRQWV WRUPDQFH GDPDJHV ,Q WKLV SDSHU ZHU ZH WDPSHULQJ DWDFNV DWLFDO VDPSOLQJ WITH WITH WITH WITH LOF AND THIS AND AND AND AND WRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRSRDWH AND LPSDFWV IRP + VLJQLILFDQWO\ HQKDFH WITH THE WITH THE VHFXUH VHFXULW\ RI WRITE VERY IRU 21R& 21R& WILL NOT 21R2 DYHUDJH ODWHQF\ AND HQG HQHUJ\ FRQVVXXWLQ UHVSHFWLYHO\ Keywords—Sensing, sensing, temporal-on-chip, micro-onrine resonator, Trojan,篡改攻击
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多,智能网络入侵检测系统(NIDS)的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外,还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计,例如网络流量中的无关功能,罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID,以准确检测恶意行为。首先,一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二,为了解决数据不平衡,我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术,以确保对少数派攻击的平衡表示。最后,堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集(用于入侵检测研究的综合基准),我们的方法达到了令人印象深刻的99.76%的令人印象深刻的检测率,从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位,异常检测器,最佳特征选择,不平衡数据集,SMOTE,集合分类器。
摘要 近年来,电子行业的发展引入了多堆叠球栅阵列 (BGA),以满足消费者对高性能和小尺寸芯片封装日益增长的需求。本研究重点是对使用材料坝法的封装堆叠 (PoP) 底部填充工艺进行了初步研究。底部填充工艺考虑使用高粘度类型的底部填充材料。在当前的实验工作中,由于 L 路径分配方法具有优势,因此选择了该方法,如前文所述。材料坝法用于防止底部填充材料向后移动并从分配区域流出。材料坝建在 PoP 封装周围。根据循环时间和横向搭接分析了底部填充工艺的有效性,这两个因素是材料选择的重要因素。实验结果表明,缓慢的底部填充流动可能导致材料在分配工艺仍在进行时快速硬化。这种情况限制了底部填充流动并在 PoP 封装中产生空隙。材料坝法成功增强了第 3 层和第 4 层堆叠封装的底部填充工艺。本研究旨在提供堆叠PoP封装的初步底部填充工艺,为微电子行业的工程师提供参考。关键词:堆叠PoP封装、底部填充工艺、L路径分配法、材料坝法、球栅阵列。
我们承认与F. Zhang,T。Senthil,L。Levitov,L。Fu,Z。Dong和A. Patri的有用讨论。L.J.承认斯隆奖学金的支持。T.H.的工作得到了NSF Grant No的支持。DMR- 2225925。这项工作的设备制造得到了STC集成量子材料中心的支持,NSF Grant No。DMR-1231319。设备制造是在哈佛纳米级系统和MIT.NANO的哈佛中心进行的。一部分设备制造得到了USD(R&E)在合同号下的支持。FA8702-15-D-0001。K.W. 和T.T. 承认JSPS Kakenhi(赠款号20H00354、21H05233和23H02052)和日本Mext的世界首屈一指的国际研究中心计划(WPI)。 H.P. 确认NSF赠款号的支持。 PHY-1506284和AFOSR授予号。 FA9550-21-1-0216。 这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的,该实验室得到了国家科学基金会合作协议号的支持 DMR- 2128556*和佛罗里达州。K.W.和T.T.承认JSPS Kakenhi(赠款号20H00354、21H05233和23H02052)和日本Mext的世界首屈一指的国际研究中心计划(WPI)。H.P. 确认NSF赠款号的支持。 PHY-1506284和AFOSR授予号。 FA9550-21-1-0216。 这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的,该实验室得到了国家科学基金会合作协议号的支持 DMR- 2128556*和佛罗里达州。H.P.确认NSF赠款号的支持。PHY-1506284和AFOSR授予号。FA9550-21-1-0216。这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的,该实验室得到了国家科学基金会合作协议号DMR- 2128556*和佛罗里达州。