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World File Search System层数
场地规划申请
□ 总英亩数和平方英尺数制表。 □ 密度制表（可可市综合规划，第 1 章，未来土地使用要素）。 □ 拟议单位数量。 □ 开放空间和休闲区的位置和英亩数。 □ 建筑物覆盖的地块面积和百分比（按用途类型分类）。 □ 按类型划分的住宅单元建筑面积。 □ 不透水表面面积（可可市综合规划，第 1 章，图 FLU-1）。 □ 总建筑面积（建筑物覆盖的地块面积乘以楼层数）。 □ 建筑面积比（总建筑面积（平方英尺）除以地块总面积（平方英尺）（附录 A，第 V 条，定义）。 □ 所需和拟议的停车位数量，以及公式和计算方法（附录 A，第 XII 条，路外停车）。 □ 建筑物高度和楼层数，包括停车库（附录 A，第 XI 条，分区规定）。 □ 如果项目分为几个阶段，请提供整个项目和每个单独阶段的场地规划数据表。
激光直接金属沉积成形薄壁件温度控制策略研究
参数 值与单位 输出功率 (P) 390 W 送粉速率 ( VF ) 174 mg/s 扫描速度 ( VS ) 5.0 mm/s 激光光束直径 ( d ) 1.0 mm Z 轴增量 ( Z ) 0.29 mm 层数 ( N ) 20 激光吸收率 0.4
计划审查许可证和工作表.xlsx
A 装配 B 商业/办公室 BE 教育 E 面积（项目面积，包括所有楼层）：平方英尺 F 工厂/工业 F1 F2 H 危险 楼层数： 地上： I 机构/日托/CBRF I1 I2 I3 I4 地下： M 商业/零售 MR 住宅 YNS 存储 S1 S2 YNU 公用设施/杂项 U _________
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。
造成基板短缺的原因是什么？
导致基板短缺的原因是什么？ E. Jan Vardaman，TechSearch International, Inc. 总裁兼创始人 意外需求、全球供应链不确定性、事故和天气相关事件导致半导体短缺。所有类型的基板都供不应求；包括芯片级封装 (CSP) 和倒装芯片球栅阵列 (FC-BGA) 的基板。尽管未来几年将有一些产能扩张，并且新工厂计划在 2024-25 年上线，但预计至少两到三年内情况不会改善。一些公司正在考虑不使用基板的替代品，包括扇出型晶圆级封装 (FO-WLP)。采用 RDL 来减少基板设计的层数也在考虑之中。 导致 FC-BGA 需求的原因是什么？使用积层材料制造的 FC-BGA 基板需要支持用于服务器、笔记本电脑和台式机的 CPU、AI 加速器、电信中的 ASIC、HDTV、DSP 和 FPGA 等媒体芯片等应用的细间距凸块芯片。与该行业的许多领域不同，FC-BGA 的短缺并不是由疫情造成的。虽然对服务器、笔记本电脑和台式机的需求有所增加，但对额外基板制造能力的需求主要是由于某些领域的更大尺寸和增加的层数。ASIC 具有多种尺寸，常见的基板采用 4-2-4 积层结构。虽然许多应用使用 2-2-2 积层结构，但其他应用使用更大的数量和更大的尺寸。Apple 的 M1 采用 3-2-3 积层结构（见图 1）。服务器 CPU 的体积和层数增加是基板容量需求增加的主要原因。高端服务器 CPU 预计将使用最大 100mm x 100mm 的主体尺寸，核心每侧有 10 个构建层。在高端，高端网络交换机封装的边长在 70 mm 到 90 mm 之间。OSAT 报告称，他们预计到 2023 年将出现对 100mm x 100mm 基板的需求。正在考虑更大的主体尺寸。最小层数为每侧六或七层构建层，即将出现一些八层和九层构建层的设计。虽然单位产量较低，但由于基板大而复杂，因此对面板的要求很高，会影响面板上的布局以及面板产量。预计共封装光学器件将使用更大的 110 mm x 110 mm 主体尺寸。硅中介层呢？许多应用程序不是都将它们用于封装吗？是的，硅中介层用于 AI 加速器、高性能 FPGA 应用和高端网络交换机，但它们连接到层压积层基板上以完成封装。硅中介层通过焊球连接到层压基板上，通常间距为 130 µm。典型的 AI 加速器尺寸为 55 毫米 x 55 毫米。随着中介层尺寸的增加，需要更大的积层基板。台积电提出了超大的 2,500 平方毫米硅中介层，将
激光直写制备MnO2/LIG复合电极及其在柔性超级电容器中的 ...
别是石墨烯的 D 、 G 和 D+G( 也称 G') 峰 [ 19 ] ，这表 明两种样品都生成了高质量的石墨烯。其中 D 峰 是由于芳香环中 sp 2 碳网络扭曲使得碳原子发生 对称伸缩振动引起的 [ 20 ] ，用于衡量材料结构的无 序度，它的出现表明石墨烯的边缘较多或者含有 缺陷，这与 SEM 观察到的结果一致； G 峰是由 sp 2 碳原子间的拉伸振动引起的 [ 21 ] ； G' 峰也被称 为 2 D 峰，是双声子共振二阶拉曼峰，其强度与 石墨烯层数相关 [ 22 - 24 ] 。与 LIG 拉曼曲线相比， MnO 2 / LIG 在 472.6 cm −1 波段较强的峰值，对应于 Mn − O 的伸缩振动峰，证实了 MnO 2 的晶体结构。 XRD 测试结果表明， MnO 2 /LIG 在 2 θ =18.002° 、 28.268° 、 37.545° 、 49.954° 和 60.244° 处的特征峰分别对应 α - MnO 2 的 (200) 、 (310) 、 (211) 、 (411) 和 (521) 晶面 ( 图 4 b PDF#440141) ， α -MnO 2 为隧道结构，可容 纳溶液中的阳离子 ( 如 Zn 2+ 、 Li + 、 Mg 2+ 、 Na + ) [ 21 ] 。 25.9° 和 44.8° 处的峰为 LIG 中 C 的特征衍射峰。
电池类型行为保留 Ni(OH)2–rGO 复合材料用于超高比容量非对称电化学电容器电极
摘要：纳米尺寸的电池型材料应用于电化学电容器中，可以有效减少电导率低、体积变化大带来的一系列问题，但这种方式会导致充放电过程以电容行为为主，造成材料的比容量严重下降。通过控制材料颗粒为合适的尺寸以及合适的纳米片层数，可以保留电池型行为而维持较大的容量。本文在还原氧化石墨烯表面生长典型电池型材料Ni(OH)2，制备复合电极，通过控制镍源的用量，制备出合适Ni(OH)2纳米片尺寸和合适层数的复合材料，在保留电池型行为的情况下获得了高容量的电极材料，制备的电极在2 A g −1 时比容量为397.22 mA hg −1。当电流密度增加到20 A g − 1 后，保持率高达84%。制备的非对称电化学电容器在功率密度为1319.86 W kg − 1 时的能量密度为30.91 W h kg − 1，20 000次循环后保持率可达79%。我们主张通过增加纳米片的尺寸和层数来保留电极材料电池型行为的优化策略，这可以显著提高能量密度，同时结合电化学电容器的高倍率性能的优势。■ 介绍
实现全新创新的低成本火星科学
- 在抵达行星之前，太空运输过程中的任何时间都可以部署进入 • ADEPT 开发专注于进入金星作为延伸目标。由于进入条件更温和（例如金属肋条、碳纤维织物层数更少），火星 EDL 的使用风险较低 • ADEPT 的碳纤维织物气动热能力允许更陡峭的火星进入轮廓（更高的加热），从而减少着陆分散足迹 • 低弹道系数设计可以消除高风险的 EDL 事件（例如超音速降落伞）
用于脑网络分析的深度强化学习引导图神经网络
现代神经成像技术使我们能够将人脑构建为脑网络或连接体。捕捉脑网络的结构信息和层次模式对于理解脑功能和疾病状态至关重要。最近，图神经网络（GNN）良好的网络表征学习能力促使人们提出了相关的脑网络分析方法。具体而言，这些方法应用特征聚合和全局池化将脑网络实例转换为编码脑结构感应的向量表征，用于下游脑网络分析任务。然而，现有的基于 GNN 的方法往往忽略不同受试者的脑网络可能需要各种聚合迭代，并使用固定层数的 GNN 来学习所有脑网络。因此，如何充分释放 GNN 的潜力来促进脑网络分析仍然并非易事。在我们的工作中，提出了一种新颖的脑网络表征框架 BN-GNN 来解决这一难题，该框架为每个脑网络寻找最佳的 GNN 架构。具体来说，BN-GNN 采用深度强化学习 (DRL) 自动预测给定脑网络所需的最佳特征传播次数（反映在 GNN 层数中）。此外，BN-GNN 在八项脑网络疾病分析任务中提高了传统 GNN 性能的上限。© 2022 由 Elsevier Ltd. 出版。