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封装胶粘剂
在微电子行业，封装胶仅用于保护裸硅和相关的引线键合。通常有两种胶粘剂可供选择 - 热固化或光固化！然而，Delo 的最新进展将两种固化机制结合在一起，因此在某些情况下，使用这些新型胶粘剂更有益。围坝和填充，或 Globtop！“globtop”工艺包括将封装胶分配到硅的顶面上，并使其形成一个圆顶，覆盖 IC 和引线键合。然后通过热或光固化圆顶。然而，随着 IC 变大，需要保护的区域也会增加，然后圆顶会变得太高而无法控制。在这种情况下，然后使用“围坝和填充”工艺：在需要保护的区域周围分配高粘度封装胶粘剂，形成一堵墙或“围坝”。然后将低粘度、化学兼容的封装粘合剂分配到围坝内的中央区域，直到围坝内的整个体积都被覆盖 - 这是“填充”过程。一般来说，Globtop 用于最大 2mm x 2mm 的区域，然后由围坝和填充接管。
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
大规模生产的工厂和物料流程设计
桌面纤维挤出设备 (FrED) 主要用于学习智能制造和反馈控制系统。作为教育套件，FrED 设计紧凑、安全、低成本，同时提供功能丰富的数据。然而，目前 FrED 的成本仍然太高，因此需要进一步设计和开发以降低成本，使个人学习者能够负担得起。FrED 开发的一部分是建立一个 FrED 工厂进行大规模生产，以便为线下和线上课程提供实物套件。本论文根据收集到的用户需求提出了一种工厂设计，其中包括办公室和生产区，以有效支持大规模生产。通过了解和执行每个组件所需的所有制造流程和物流的时间研究，设计和建模了物料流和生产线。还对零件制造过程进行了调度，以最大限度地缩短总生产时间。根据提出的生产线建模，一台 FrED 和五台 FrED 的生产时间预计分别为 1 天 5 分钟和 1 天 163.75 分钟。这项关于 FrED 生产的初步研究可用于估计更大批量生产所需的产量，并进一步改进制造工艺以减少所需的生产时间，从而提高未来大规模生产的吞吐率。
分子可观测量的容错量子计算
在过去的三十年中，使用量子计算机估算分子哈密顿量的基态能量的成本已显著降低。然而，人们很少关注估算其他可观测量相对于所述基态的期望值，而这对于许多工业应用来说非常重要。在这项工作中，我们提出了一种新颖的期望值估计 (EVE) 量子算法，该算法可用于估算任意可观测量相对于系统任何本征态的期望值。具体来说，我们考虑了两种 EVE 变体：基于标准量子相位估计的 std-EVE 和利用量子信号处理 (QSP) 技术的 QSP-EVE。我们对这两种变体都进行了严格的误差分析，并最小化了 QSP-EVE 的单个相位因子数量。这些误差分析使我们能够在各种分子系统和可观测量中为 std-EVE 和 QSP-EVE 生成常数因子量子资源估计。对于所考虑的系统，我们表明 QSP-EVE 可将 (Toffoli) 门数减少多达三个数量级，并将量子位宽度减少多达 25%，而标准 EVE 则可实现。虽然估计的资源数量对于第一代容错量子计算机来说仍然太高（对于所考虑的示例，大约在 10 14 到 10 19 个 Toffoli 门之间），但我们的估计对于期望值估计和现代 QSP 技术的应用而言都是同类中的首例。
堆肥设施的气味管理实践
1。与粗，干燥的散装剂混合有助于提高孔隙度并减少传入材料中的水分。如果在一个现场接受的材料已经厌氧且有臭的，则需要与粗干燥的散装剂及时合并，C：N比约为30：1。干燥的散装剂将吸收任何多余的水分，降低浓度材料的浓度并增加孔隙率，从而可以立即氧气穿透。这也是进水和散装代理的良好预防习惯。2。转动围栏和桩对于重新分布水分，提供充气和保持温度非常重要。最佳旋转频率取决于最初混合了材料，C：n比，任何现有的厌氧条件和孔子的孔隙率。通常，在堆肥过程的活动阶段，必须更频繁地转动式摩托车，尤其是在水分含量太高的情况下。另一方面，过多的转弯可能会降低粒径，从而降低堆肥和气流。3。强制曝气系统通过某些堆肥设施利用，以增加转弯之间的氧气流量。基本上，这些系统将空气吹入围栏。4。尺寸尺寸均匀地促进了氧气扩散和自然空气对流。无论使用标准的绕组还是强制曝气绕组系统，这种做法都是有帮助的。
出版物引文出版物引文 Justin Snyder，RoboCourt：人工智能如何帮助 Pro Se 诉讼当事人并创建“更公平”的司法制度，10 Ind. J.L. & Soc. Equal. 200 (2022)。
每年，数百万美国人在没有律师的情况下在美国法院系统中打官司。诉讼费用太高、太麻烦、太难以预测，许多外行人都不愿意聘请律师。2 法官试图解决这一司法公正问题； 3 然而，法官的立场应该是公正的。如果法官为帮助亲自诉讼人 (PSL) 做出重大努力，法官可能会显得有偏见，诉讼程序也可能不公平。那么司法系统如何确保诉讼程序的公正性？4 解决方案：司法部门实施人工智能 (AI) 来帮助 PSL。美国司法公正的减少与社会技术进步的增加相伴而生。5 先进人工智能不再只是科幻小说，人工智能的处理能力也已稳步发展，与人类的心理处理能力相当（有时甚至超过人类）。6 如果使用人工智能来帮助普通 PSL，将提高司法程序的公平性，同时确保法官不会在诉讼中扮演积极角色。在本文中，第一部分将提供美国为刑事无诉讼被告与民事 PSL 提供的不同保护的背景信息。第二部分将详细介绍 PSL 和法官面临的司法公正问题。第三部分将描述技术和人工智能在
测地线回归表征月经期间女性大脑的三维形状变化
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高，但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化，以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而，就目前的形式而言，这种方法的计算成本太高，不便于实际使用。在本文中，我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法，以量化这些近似值的速度-准确度权衡，并表明从业者可以期待非常显着的速度提升，同时只牺牲很少的准确性。最后，我们将该方法应用于真实的大脑形状数据，并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状：我们的近似方案（实际上）使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。
利用黎曼几何对脑电信号进行心理状态检测
本研究的目的是实施一种基于黎曼几何 (RG) 的算法，使用任务诱导的脑电图 (EEG) 信号检测高心理负荷 (MWL) 和心理疲劳 (MF)。为了引发高 MWL 和 MF，参与者以字母 n-back 任务的形式执行了一项认知要求高的任务。我们采用基于 RG 的框架分析了不同任务条件和皮质区域下 theta 和 alpha 频带中 EEG 波段功率 (BP) 特征的时间变化特性。当任务运行 EEG 的黎曼距离达到或超过基线 EEG 的阈值时，MWL 和 MF 被认为太高。本研究结果显示，随着实验持续时间的增加，theta 和 alpha 频带中的 BP 增加，表明 MWL 和 MF 升高会阻碍/妨碍参与者的任务表现。在 20 名参与者中，有 8 名检测到高 MWL 和 MF。随着实验持续时间的增加，黎曼距离也显示出向阈值稳步增加，大多数检测发生在实验结束时。为了支持我们的发现，我们还考虑了主观评分（有关疲劳和工作量水平的问卷）和行为测量（性能准确性和响应时间）。
陆军数据和数据权利 (D&DR) 指南
《陆军数据与数据权利指南》（D&DR 指南）由陆军产品数据与工程工作组 (PEWG) 成员和国防部 (DoD) 主题专家编写，旨在帮助陆军和其他军事服务专业人员更好地了解整个 DoD 生命周期内的数据和数据权利获取和管理。帮助创建本指南的人员和组织列于致谢部分 [§ 401，第 125 页]。我们非常感谢他们的贡献。陆军采购后勤和技术助理部长 (ASA(ALT)) 于 2004 年 4 月向陆军物资司令部总部 (HQ AMC) 颁发了授权委托书，授权 HQ AMC 负责管理某些领域，包括配置管理、数据管理以及整个陆军的工程、技术和产品数据。PEWG 成立是为了在这些领域为 HQ AMC 和 ASA(ALT) 提供支持。该委员会由来自军备研究、开发和工程中心的产品数据主题专家领导，成员来自其他陆军研究、开发和工程中心以及多个生命周期管理司令部。20 世纪 80 年代末和 90 年代的采购改革时代让一代政府专业人士认识到，获取数据和数据权利的成本太高，而且对于成功的项目来说并非必要。不幸的是，许多国防部项目现在都锁定在单一来源制造和后勤支持协议中
单层 MoS2 的低温固源合成
摘要：二维 (2D) 半导体已被提议与现有的硅技术进行异质集成；然而，它们的化学气相沉积 (CVD) 生长温度通常太高。在这里，我们展示了在 50 分钟内在 560 °C 下直接使用 CVD 固体源前体合成连续单层 (1L) MoS 2 薄膜，在 450 至 600 °C、2 小时的热预算窗口内，以实现与现代硅技术的后端兼容。晶体管测量表明，在 1 V 漏极 - 源极电压下，100 nm 通道长度的导通电流高达 ∼ 140 μ A/μ m，这是迄今为止使用固体源前体在 600 °C 以下生长的 1L MoS 2 的最高值。在 6.1 × 10 12 cm − 2 电子密度下，传输长度法测试结构的有效迁移率为 29 ± 5 cm 2 V − 1 s − 1，这与在较高温度下生长的薄膜的迁移率相当。这项工作的结果为实现高质量、热预算兼容的 2D 半导体与硅制造的异质集成提供了一条途径。关键词：2D 材料、过渡金属二硫属化物、MoS 2、二硫化钼、BEOL、后端生产线、化学气相沉积、CVD 生长、载流子迁移率■ 介绍