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多层超导集成电路中的电感噪声耦合
超导低温电路是一种新兴的节能技术，可以替代或补充现有的 CMOS VLSI 系统。最先进的超导电路利用十多个铌层作为逻辑电路和互连。这些系统中存在多个电感耦合噪声源。本文评估了这些电感噪声源，并讨论了耦合噪声的影响。特别是，本文描述并讨论了无源传输线中耦合噪声的影响，其中数据信号的幅度异常小。本文还描述了偏置电流耦合到逻辑门内电感的影响，因为逻辑门需要精确的偏置条件。本文提供了管理耦合噪声有害影响的指南。
基于脑肿瘤MRI图像识别的监督多层词典学习
人工智能（AI）是自动脑肿瘤MRI图像识别的有效技术。AI模型的培训需要大量标记的数据，但是医疗数据需要由专业临床医生标记，这使数据收集变得复杂且昂贵。传统的AI模型要求训练数据和测试数据必须遵循独立且分布相同的分布。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个基于监督多层词典学习（TSMDL）的转移模型。借助从相关领域学到的知识，该模型的目标是解决转移学习的任务，而目标域只有少数标记的样本。基于多层词典学习的框架，所提出的模型了解了每一层中的源和目标域的共享词典，以探索不同域之间的内在连接和共享信息。同时，通过充分利用样品的标签信息，引入了Laplacian正则化项，以使类似样本的字典编码尽可能接近，并尽可能地对不同类样本的字典编码进行编码。大脑MRI图像数据集Rembrandt和Figshare上的识别实验表明，该模型的性能优于竞争状态。
解决 Cu-WTi-SiOx-Si 多层中各个成分的断裂特性
随着现代材料应用（例如微电子、传感器、执行器和医疗植入物）的尺寸不断减小，量化材料参数变得越来越具有挑战性。具体而言，解决系统的各个组成部分（例如多层结构中的界面或埋层）成为一个重要课题。本文展示了一种基于扫描电子显微镜中的原位微悬臂测试来评估 Cu-WTi-SiO x -Si 模型系统不同界面的断裂参数的技术。相对于感兴趣的界面定位初始缺口位置可以选择不同的裂纹路径，而额外叠加的正弦信号允许连续测量刚度变化，从而对实际裂纹扩展进行实验测量。因此，我们对 Cu 和 WTi 之间的界面、块体 WTi 以及 WTi 和 SiO x 之间的界面实现了连续的 J-D 曲线测量。这种新方法的局部性质使其普遍适用于测试特定界面。
薄金属基材上的多层磁场发射器 div>
这项工作的目的是确定从材料接触中创建多层阴极的可能性，其在薄金属基板上的不同输出的不同输出，以及在微型流中，在电子流的交叉部分中形成密集的胶带和环的实际使用，但高电量设备。方法。gafnii层（𝑒3〜3。5 eV）和铂（𝑒3〜5。3 eV）分别使用相当简单且操作的Magnetron喷涂方法顺序将10 nm和2 nm依次应用于金属箔底物的侧面。阴极由箔制成，并用多层涂层在电子束的横截面中形成胶带和环。在三极管电子光学系统中产生了多层阴极发行特性及其形成的光束的实验测量，其中包括控制电极（阳极）和选举收集器的阴极以Pharanda圆柱体的形式进行。测量是在技术真空10-7的条件下进行的。。。10-8 Torr。 结果。 实验定义了由三极管电子光系统形成的电子流的横截面的特征和环在薄铝基板（9微米）和坦塔鲁斯（10微米）上形成的电子流的横截面。 测量了从阴极的电流对Cato室和控制电极之间电压（Volt-Ampere特性）之间的电压的依赖性，以及所形成的束的电子光系统中电流的变化。 结论。 。 。10-8 Torr。结果。实验定义了由三极管电子光系统形成的电子流的横截面的特征和环在薄铝基板（9微米）和坦塔鲁斯（10微米）上形成的电子流的横截面。测量了从阴极的电流对Cato室和控制电极之间电压（Volt-Ampere特性）之间的电压的依赖性，以及所形成的束的电子光系统中电流的变化。结论。。。在本文中，在电子流的薄金属基板上使用多层天主管在电子流的薄金属基板上进行了形成，并在高达300的田间发射场的横截面中，电流的横截面最大为几米，平均水平极大。400 A/cm 2。在选择技术真空中选择大型田间发射时，研究的阴极稳定运行的可能性。
512 通道多层聚合物神经探针阵列
摘要 —我们首次介绍了一种高密度、聚合物基穿透微电极阵列的设计、制造和初步的台式表征，该阵列专为在行为大鼠的皮层和海马中进行长期、大规模记录而开发。我们针对这些目标大脑区域提出了两种架构，均采用 512 个 Pt 记录电极，这些电极在微机械加工的八柄薄膜聚对二甲苯 C 阵列上前后图案化。与之前基于聚合物的微电极阵列的研究相比，这些设备在记录电极的数量和密度方面都有了数量级的提高。我们介绍了与光刻分辨率相关的聚合物微加工方面的进展以及一种用于电极背面图案化的新方法。体外电化学数据验证了合适的电极功能和表面特性。最后，我们描述了在自由移动的动物模型中实施这些阵列进行长期、大规模记录研究的后续步骤。[2020-0109]
随机振动下多层功率模块封装行为分析
论文 [5] 提出了一种非线性和基于时域的分析模型，用于在统一振动机制下获得 SMP 的寿命。这项研究表明，对于弹性范围内的材料，振动频率越高，损坏程度就越大。然而，对于非弹性范围，低负载频率会在每个循环中对焊料造成更大的损害。此外，[6] 提出了一种热循环和动态振动负载对 SMP 的影响模型，该模型使用叠加规则，并分别针对这些影响获得焊料的疲劳寿命。这项研究表明，振动和热应变对焊料互连具有弹性和非弹性行为，在 SMP 的疲劳研究中应同时考虑，尤其是对于汽车和军事应用等移动系统。
Fri-Jado 多层热食柜 - Globe Food Equipment
传播冲动 传播冲动 在当今的即买即走市场中，将冲动食品放在超市过道和收银台附近已被证明是一种成功策略。借助 Fri-Jado Multi Deck，您的客户几乎可以在商店的任何地方挑选美味、热腾腾的预包装零食和餐食。凭借其单相连接，此自助服务装置可安装在任何有合适电源的地方。这就是最大的灵活性！
通过多层大语言模型增强机器人任务计划和执行
摘要：大型语言模型在机器人任务计划和任务分解的域中发现了效用。尽管如此，这些模型在任务执行中指导机器人的直接应用并非没有挑战。在处理更复杂的任务，与环境有效互动时遇到困难以及在此类模型直接生成的机器控制指令的实际可执行性中遇到困难。应对这些挑战，这项研究倡导实施多层大语言模型，以增强机器人在处理复杂任务方面的利用率。提出的模型通过整合多个大语言模型来促进任务的细致层次分解，其总体目标是增强任务计划的准确性。在任务分解过程中，引入了视觉语言模型作为环境感知的传感器。此感知过程的结果随后被吸收到大语言模型中，从而通过环境信息将任务目标融合在一起。这种整合反过来又导致了针对当前环境的特定特征量身定制的机器人运动计划。此外，为了增强大型语言模型的任务计划输出的可执行性，引入了语义一致性方法。此方法将任务计划描述与机器人运动的功能要求保持一致，从而确定了生成指令的总体兼容性和相干性。为了验证拟议方法的效果，使用智能无人车辆建立了一个实验平台。该平台是验证多层大语言模型在解决与机器人任务计划和执行相关的复杂挑战方面的提高效率的一种手段。
基于多层区块链的车辆网络上的安全数据共享
车辆互联网（IOV）已成为桥接车辆，人员和基础设施的必不可少的技术，并有望使我们的城市更加聪明，更具联系。它使车辆能够将车辆数据（例如GPS，传感器和制动器）与附近的不同实体交换。但是，在空中共享这些车辆数据引起了人们对身份隐私泄漏的担忧。此外，现有的IOV系统中采用的集中式体系结构在单一失败和恶意攻击方面脆弱。随着区块链技术的启发，由于其防篡改，可追溯性和权力下放化的特征，有机会解决这些问题。在本文中，我们提出了一个基于区块链的保护隐私的车辆数据共享框架。特别是，我们使用零知识证明（ZKP）技术设计了一种匿名和可审计的数据共享方案，以保护车辆的身份隐私，同时保留对信任机构（TAS）的车辆数据可审核性。响应汽车的高机动性，我们设计了一种有效的多层次协议，以降低区块链通信成本而不损害区块链安全性。我们实施了框架的原型，并在其上进行了广泛的实验和模拟。评估和分析结果表明，我们的框架不仅可以