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World File Search System堆叠
用于垂直堆叠 R/G/B 微型 LED 像素的先进外延
异质集成中一种突出的方法是基于转移的组装，其涉及去除由不同批次和工序制成的外延层。[5] 但这种方法在高密度器件集成方面面临障碍。首先，传统的外延生长将外延层器件紧密结合到基板上。分离它们通常需要高功率激光或化学蚀刻剂，这可能会损坏基板和外延层。这种风险限制了器件性能和产量。[6] 此外，在转移和组装阶段，必须将不同的功能器件分割成微小的芯片。这对于将它们准确转移和组装到高密度器件阵列的目标表面或基板上至关重要。在这个芯片键合过程中，即使是轻微的错位也会破坏器件与其底层电路之间的连接。这些困难不仅会增加微型和微型发光二极管 (μLED) 显示器等产品的生产成本，而且在制造高密度垂直堆叠器件时也带来了重大挑战。这种复杂性对于生产高分辨率显示器尤其重要，例如增强现实（AR）或元宇宙设备以及异质集成电子产品中使用的显示器。
具有堆叠量子点吸收器的CMOS图像传感器用于广谱成像
近年来，量子点材料作为光子吸收剂引起了人们的注意。它们的出色特性，包括高吸收系数，长载体扩散长度和低温兼容沉积，使其成为适合在多个光谱频段（例如可见的，近乎红外和X射线）中检测光子的合适候选物。这已被利用以开发宽光谱范围的图像传感器。图1显示了在CMOS芯片顶部沉积的量子点层的概念。CMOS过程的顶部金属用作与堆叠的量子点光子吸收器接触的像素底部电极。公共顶部电极由透明的导电层制成。
通过堆叠工程实现正交扭曲二维 CrSBr 磁体中的可编程磁滞。
扭转二维范德华磁体可以形成和控制不同的自旋纹理，如 skyrmion 或磁畴。除了旋转角度之外，还可以通过增加形成扭转范德华异质结构的磁层数量来设计不同的自旋反转过程。在这里，A 型反铁磁体 CrSBr 的原始单层和双层被视为构建块。通过将这些单元旋转 90 度，可以制造对称（单层/单层和双层/双层）和不对称（单层/双层）异质结构。磁输运特性显示出磁滞的出现，这在很大程度上取决于施加磁场的大小和方向，不仅由扭转角度决定，还由形成堆栈的层数决定。这种高可调性允许在零场下切换易失性和非易失性磁存储器，并根据需要控制在负场或正场值下突然磁反转过程的出现。根据微磁模拟的支持，基于层中发生的不同自旋切换过程合理化了现象学。结果强调了扭转角和层数的组合是设计扭转磁体中自旋切换反转的关键要素，这对于自旋电子器件的小型化和实现新型自旋纹理很有意义。
堆叠和配位对于 Ti3C2T2 MXene 中 Li、Na 和 Mg 扩散和插入的重要性
Cheng 等人 [1] 实现了与 Li 0.7 Ti 3 C 2 T 2 相当的容量（1C 电流密度下经过 200 次循环后容量为 100 mAh g −1，电流密度约为 100 mA g −1），而 Wang 等人 [2] 实现了与 ≈ Na 0.5 Ti 3 C 2 T 2 相当的容量（200 mA g −1 电流密度下经过 1000 次循环后容量为 70 mAh g −1，电流密度约为 3C）。隧道电子显微镜（TEM）还显示，在某些情况下可以插入多层 Na，[2] 在原子水平上每个原子级分子式单位可以有一个以上的 Na，即 Na > 1 Ti 3 C 2 T x 。另一方面，Mg 是一种在电池应用中具有挑战性的金属，其扩散速度慢、电解质-电极动力学复杂、质子嵌入和电解质分解问题严重[5–7]，在微米级 Ti 3 C 2 T x 上测试时，仅显示出与 Mg 0.004 Ti 3 C 2 T 2 (≈ 1 mAh g − 1，25 次循环) 相当的容量。[3] 使用间隔基增加层间距离 [8] 和/或将 MXene 纳米化 [9,10] 已显示出更高的容量，但很难确定这些容量是由于可逆的 Mg 2 + 嵌入，还是由于表面反应、质子嵌入和/或电解质共嵌入 (如 MgCl + 嵌入的情况)。[5,6,11]
带有陶瓷中介层的双面堆叠低电感无引线键合 SiC 功率模块
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光诱导的电荷分离和DNA自我修复取决于序列方向性和堆叠模式
水性锌离子电池（ZIBS）已发展为具有高安全性，高能量密度和环境友好性的固有性质的促进能量电池系统。1 - 3众所周知，金属Zn阳极具有低氧化还原电位的优势（-0.76 V与标准氢电极（SHE）），高理论能力（820 MA H G -1和5855 MA H CM -3），高兼容性/稳定性/稳定性和富含天然储备。4,5此外，与有机电解质相比，温和的电解质是不可美元的，电导率较高，成本较低。6 - 8尽管ZIB被认为是利用锌金属资源的最有效的方法之一，并且可以以低成本的价格满足对高性能储能设备的不断增长的需求，但缺乏适当的Excelent offelent proctode材料来存储ZN离子的储存量严重限制了ZIBS的进一步发展。9,10
优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
CAMM2 之旅和未来潜力
16Gb DRAM > 16GB 32GB 64GB 64GB（128GB 堆叠） 24Gb DRAM > 24GB 48GB 96GB 96GB（192GB 堆叠） 32Gb DRAM > 32GB 64GB 128GB 128GB（256GB 堆叠） 32Gb DDP > 128GB 256GB 256GB（512GB 堆叠）
烟草微生物群落结构和挥发性化合物在雪茄堆叠发酵过程中的相互作用分析
在CTL的生长和农业发酵阶段，相关的酶活性发生了显着变化（Banozic等，2020）。在CTLS生长过程中积累的淀粉，纤维素和果胶在农业发酵阶段逐渐降解，然后转化为CTLS的香气前体和VFC（Zhang等，2021）。在这一点上，尽管烟气仍然相对粗糙，并且还需要进一步酸化CTL的主要香气，并且需要进一步酸化，而杂物，苦味，苦味和其他不良口味，除了通过堆叠发酵来减少刺激性，以进一步富含CTL的质量并提高质量的质量（Liu F. F. F. F. F. et al 20222222222222）。堆叠发酵是雪茄生产过程中的工业发酵阶段，并且与大分子物质在生长和农业发酵过程中的快速降解相比，主要堆叠发酵是主要转化小分子物质和VFC。VFCS的含量随微生物和相关酶的功能而变化，尽管类型的变化很小，并且可以实现增加香气，减少其他气体的效果，并使烟气酸化（Liu F. F. F. et al。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'