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World File Search System堆叠
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
样本准备3D多-DIE堆叠软件包
使用烟雾硝酸浸泡以获得单个完整模具的四型堆积包装通常会产生两个骰子（而其余的破裂）则无法重复。对四盘堆叠的包装本身（无论是用手动或自动化学拆解）的解链量总是会导致裂纹。机械研磨（砂砾180（75 µm）SIC磨纸）的组合，以去除环氧造型化合物（EMC）和每种模具；和化学脱囊技术（烟雾硫酸（20％SO 3）混合到100％烟雾硝酸（1：1），在100°C下）以去除每个模具附着层，用于将四型堆积的包装解码，但是当死亡2时，发生了四盘堆叠的包装。因此，使用上述机械磨削和化学脱圈技术的组合，使用了在解解之前封装四盘堆叠式包装的冷式环氧机械支撑[9]。需要机械支撑
用于空间的 GaN MMIC 堆叠 Doherty 功率放大器...
摘要 — 本文介绍了单片微波集成电路功率放大器的设计和实验结果，其中将 FET 堆叠方法与 Doherty 架构相结合，以最大限度地提高可实现的性能。具体而言，堆叠单元是通过将共源设备拆分为两个较小的设备来实现的，从而形成非常紧凑和对称的结构，而 Doherty 理念则用于实现高回退效率。该芯片采用 100 nm 栅极长度的硅基氮化镓技术实现，面向下行卫星 Ka 波段。两级放大器不仅满足功率要求，还满足空间使用的热约束。在 17.3 GHz 至 20.3 GHz 的频率范围内，测量结果显示线性增益约为 25 dB，峰值功率为 38 dBm，功率附加效率大于 35%。索引词 — Doherty 放大器、高效率、空间应用、氮化镓
标题：深度堆叠支持矩阵机器表示
© 2020. 此手稿版本根据 CC-BY-NC-ND 4.0 许可证提供 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
开发堆叠2个芯片的多芯片封装 - OKI
随着通信信息网络的进步，数字网络家电和便携式信息终端设备市场不断扩大，网络设备逐渐取代个人电脑占据主导地位。要实现这个IT社会，需要两个要素：1）可以随时随地获取最新信息、图像、音频等的便携式信息终端；2）可以即时传输大量信息的高速通信信息处理系统。满足这一需求的最终解决方案是系统LSI（SoC：片上系统）1，它使由多个LSI芯片组成的系统实现为单个芯片。SPA（硅平台架构）就是其中一种解决方案。但是，由于客户要求很高，因此在很多领域中，以晶圆工艺技术为代表的基本技术的开发难度都很高。因此，需要时间来实施开发和满足客户交付需求的战略。在此背景下，作为实现这种封装技术的方法，SiP（系统级封装）1 正受到关注。尤其是，MCP 可以实现快速实现新设计、小尺寸和薄型格式的封装，并且将多个芯片集成在一个封装中，因此人们正在认真考虑这种封装。
基于堆叠模型融合的空心线圈电流互感器误差分析
摘要：空心线圈电流互感器是数字化变电站建设中的关键设备，但与传统的电磁式电流互感器相比，其更容易受到各种故障的影响。为了了解各种参数对空心线圈电流互感器性能的影响，该文利用最大信息系数法研究了这些因素的影响，并分析了影响因素对互感器误差的干扰机理。最后，采用Stacking模型融合算法对互感器误差进行预测。开发的基础模型由深度学习、集成学习和传统学习算法组成。与门控循环单元和极端梯度提升算法相比，本文提出的基于Stacking模型融合算法的预测模型具有更高的准确性和可靠性，有助于提高未来数字化变电站的性能和安全性。
执行堆叠服务的电池储能系统优化调度
摘要 — 电网规模电池储能系统 (BESS) 是用于为电网提供稳定性和灵活性的前沿技术。因此，BESS 通过参与辅助服务（例如能源套利和频率调节市场）为其运营商创造了可观的收入。因此，BESS 运营商可以从一个模型中受益，该模型允许他们优化提供服务的竞标过程，同时优化调度，以通过同时堆叠各种电网服务来充分利用每个 BESS 周期。估计最大 BESS 收入对于建立投资者的财务可持续性至关重要。在本文中，提出了一种适用于多种电网应用的 BESS 优化模型，以估计最大日收入，并适当关注保持 BESS 的寿命。该模型旨在通过允许系统同时参与能源套利和频率调节市场来最大化 BESS 产生的收入。在本提案中，使用历史 PJM 市场数据测试了一种新的 BESS 调度方法，该方法用于通过基于能源市场买卖的 PJM 监管市场进行有效和优化的竞标来提高提供辅助服务的收入。该模型采用混合整数线性规划 (MILP) 公式。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、频率调节上/下市场、辅助服务、能源套利、竞标容量、调度优化、BESS 周期。
MoS2堆叠纳米片场效应晶体管的模拟
根据2021年国际器件与系统路线图（IRDS），环栅晶体管（GAA）将从3nm技术节点开始取代FinFET，并应用于1nm技术节点。下一步，尺寸缩小的目标不仅是降低漏电，更重要的是降低功率，而包括三维异质集成在内的三维垂直架构将成为降低功耗的主流技术。要延续摩尔定律，不仅需要通过器件尺寸缩小来提高电路集成度，还需要降低功率和提高开关速度。堆叠式NSFET具有更好的静电完整性、短沟道免疫力，因此具有更好的功率缩放性能，是未来亚3nm技术节点的有希望的候选者[1−3]。