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World File Search System堆叠
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ReS2 中堆叠顺序驱动的光学特性和载流子动力学
外场的电子屏蔽[1]、拉曼振动[2]和电子传输。[3]然而，在过渡金属二硫属化物 (TMDs) 这一丰富的二维半导体家族中，堆垛序的影响很少被探索，[4,5] 尽管第一性原理计算表明堆垛序驱动价带分裂和激子结合能变化。[6]TMD 拥有许多有趣的量子现象，可用于新型电子器件。[7–9] ReS 2 是 TMD 中的一颗新星，近年来备受关注。ReS 2 具有扭曲的 1T 三斜晶体结构，其中 Re 原子的额外 d 价电子形成与 b 轴平行的锯齿状 Re 链，大大降低了其对称性。尽管自 1997 年起人们就开始研究块体 ReS 2 的性质[10–21]，但对二维 ReS 2 的研究直到 2014 年左右才开始兴起。[22] 与其他 TMD 相比，ReS 2 的层间耦合要弱得多。[22] ReS 2 的独特之处在于其面内各向异性性质，这早在 2001 年就已在块体中得到证实。[15] 在二维 ReS 2 中，观察到的性质包括偏振相关的激子[23,24]、非线性吸收[25]、电子传输和 SHG 发射[26,27]等。比较
CVD Bernal 堆叠双层石墨烯中的可调 1/f 噪声...
摘要：低频噪声是几乎所有电子系统中限制性能的关键因素。凭借其极高的电子迁移率等优异特性，石墨烯在未来的低噪声电子应用方面具有很高的潜力。本文，我们对基于化学气相沉积 Bernal 堆叠双层石墨烯的双栅极石墨烯晶体管中的低频噪声进行了实验分析。制备的双栅极双层石墨烯晶体管分别采用原子层沉积的 Al 2 O 3 和 HfSiO 作为顶栅极和背栅极电介质。结果揭示了明显的 M 形栅极相关噪声行为，可以用定量电荷噪声模型很好地描述。在室温下，10 Hz 下的最小面积归一化噪声谱密度低至约 3 × 10 − 10 μ m 2 · Hz − 1，远低于之前报道的石墨烯器件的最佳结果。此外，在 20 K 温度下，观察到的噪声水平进一步降低了 10 倍以上。同时，噪声谱密度幅度可以在 20 K 时通过双栅极电压调整超过 2 个数量级。关键词：Bernal 堆叠双层石墨烯，双栅极晶体管，1/f 噪声，电荷噪声模型，低温■引言
用于电动汽车充电站的双向三级堆叠中性点钳位变换器
摘要 由电池和其他储能设备（ESD）（例如超级电容器）供电的电动汽车（EV）有望在更可持续的未来发展中发挥重要作用。在此背景下，充电站（CS）应该成为电池充电的主要能源，并且严重依赖电力电子转换器。本文分析了一种用于 CS 应用的双向单相三级堆叠中性点钳位（3L-SNPC）转换器，该转换器可以根据电流流向充当整流器或逆变器。此外，得出的分析可以轻松扩展到三相版本的开发。考虑到 CS 能够整合公用电网和可再生能源，因此可以以高功率因数和降低电流谐波含量的方式吸收或向交流电网注入能量。双向拓扑的主要优点是，每个支路和中性点上都有三级电压波形，而与电动汽车电流互感器中使用的典型两级结构相比，滤波要求有所降低；所有半导体上的电压应力等于总直流链路电压的一半；在任何操作模式下，功率因数几乎为 1；直流链路电容器两端的电压是平衡的。本文介绍了功率和控制级的详细设计，并详细讨论了实验室原型的实验结果。
采用面对面晶圆键合技术的三维堆叠高性能商用微处理器的热分析
摘要 — 3D 集成技术在半导体行业得到广泛应用，以抵消二维扩展的局限性和减速。高密度 3D 集成技术（例如间距小于 10 µ m 的面对面晶圆键合）可以实现使用所有 3 个维度设计 SoC 的新方法，例如将微处理器设计折叠到多个 3D 层上。但是，由于功率密度的普遍增加，重叠的热点在这种 3D 堆叠设计中可能是一个挑战。在这项工作中，我们对基于 7nm 工艺技术的先进、高性能、乱序微处理器的签核质量物理设计实现进行了彻底的热模拟研究。微处理器的物理设计被分区并以 2 层 3D 堆叠配置实现，其中逻辑块和内存实例位于不同的层（逻辑位于内存上的 3D）。热仿真模型已校准到采用相同 7nm 工艺技术制造的高性能、基于 CPU 的 2D SoC 芯片的温度测量数据。模拟并比较了不同工作负载条件下不同 3D 配置的热分布。我们发现，在不考虑热影响的情况下以 3D 方式堆叠微处理器设计会导致在最坏情况下的功率指示性工作负载下，最高芯片温度比 2D 芯片高出 12°C。这种温度升高会减少在需要节流之前运行高功率工作负载的时间。但是，逻辑在内存上分区的 3D CPU 实现可以将这种温度升高降低一半，这使得 3D 设计的温度仅比 2D 基线高 6°C。我们得出结论，使用热感知设计分区和改进的冷却技术可以克服与 3D 堆叠相关的热挑战。索引术语 —3D 堆叠、面对面、热
ECL 15B驱动的堆叠器ECL 15B驱动的堆叠器
电池深部排放保护设备，电压放电指示器，具有低压自动切割和效力功能，可用于更高的电池寿命。证明的紧急开关和电压放电指示器，使其更耐用和可靠。指示器通过CAN-BUS显示故障，无需删除指示外壳。
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/。
3R和2H MOS2中的堆叠依赖性层中音子
摘要：我们通过使用依赖偏振的超频率拉曼光谱的纯3R和2H堆叠顺序研究了MOS 2中的层间剪切和呼吸声子模式。我们在MOS 2中最多观察到三层剪切分支和四个呼吸分支，厚度为2至13层。呼吸模式显示出两种多型型的拉曼活性行为，但是2H呼吸频率始终比3R呼吸频率高几个波数，这表明2H MOS 2的层间层间层间lattice晶格偶尔略高于3R MOS 2。相比之下，剪切模式拉曼光谱在2H和3R MOS 2中截然不同。虽然最强的剪切模式对应于2H结构中的最高频率分支，但它对应于3R结构中的最低频率分支。3R和2H多型的如此独特和互补的拉曼光谱使我们能够从最高到最低分支中调查MOS 2中的广泛剪切模式。通过结合线性链模型，群体理论，有效的键极化模型和第一原理计算，我们可以考虑实验中的所有主要观察结果。
EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机
抽象可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面表现出了显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释来解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出了堆叠DNC的结构，并修改了脑电图（EEG）数据分析的构建。我们用经常性的卷积网络控制器替换原始的长期短期内存网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高。然后，在调整参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。