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World File Search System异构酶
酶和酶抑制剂 - 医学和诊断的应用
这是有关酶和酶抑制剂及其在医学和诊断中的应用的第一期的第一部分。第一篇论文着重于在需要长时间存储蛋白质的情况下维持MBCOMT的稳定性。膜结合的儿茶酚 - 甲基转移酶（MBCOMT）负责儿茶酚神经素 - 米特脱位的主要途径。该酶与几种类型的人类痴呆有关，新的，有效的无毒抑制剂已开发用于帕金森氏病治疗。，这种酶的不稳定性代表了新药开发的主要障碍，因为它倾向于迅速失去其生物学活性。离子液体可以帮助保持蛋白质稳定性和折叠，并由于其多种离子组合而预防蛋白质聚集。在酶缓冲液中添加添加剂，例如半胱氨酸，甘油和海藻糖，在最小化MBCOMT损伤并增强其稳定性方面显示出令人鼓舞的结果。结果表明，作者使用的缓冲液不仅导致HMBComt活性维持高达32.4 h，因此可以在-80℃下储存，而且与原始水平相比，生物学活性在-80℃下的储存量最高约40％[1]。第二篇论文的目的是在需要长时间存储蛋白质的情况下评估HMBCOMT的稳定性。作者测试了几个健康对照样品以验证测定法，然后研究了诊断出患有白内障，青光眼，过敏，干眼和叶博天腺功能障碍的患者的20个撕裂样本。获得的结果证实了ABMAS检验的可靠性，以量化人撕裂样品中MMP-9浓度的定量。因此，作者得出的结论是，生物标志物检测技术的使用对于评估预后和使眼科医生的工作更加容易，从而使患者健康的改善更大[2]也是有利的[2]。第三篇论文探讨了mpelanin浓度的激素1（MCHR1）拮抗剂的发展，这对于治疗肥胖症很有用。考虑到其结合位点类似于人类（HERG）通道的事实，并且由于HERG引起的心脏毒性，基于机器学习的预测模型在临床发育中开发的大多数药物在临床发展中失败了，这对于克服这些困难而言是有用的。考虑到这一点，作者试图使用基于DNN的机器学习模型发现新的MCHR1拮抗剂，而没有心脏毒性，并通过分析基因表达来识别新的适应症。结果，作者确定了具有心脏毒性的KRX-104130 MCHR1拮抗剂。此外，发现通过使用基于转录组的药物重新定位方法，可以识别该拮抗剂的新指示。因此，作者表明KRX-104130增加了低密度脂蛋白受体（LDLR）的表达，这是胆固醇水平降低的原因。此外，有人提到，这种拮抗剂通过降低肝脂质积累的程度，肝脏
神经网络经济：从异构经验中学习
本文旨在实现三个目标。首先，我提出了一种宏观经济学中有限理性的新模型。该模型来自成功学习执行许多重要的类似人类任务的算法家族。它几乎没有对代理施加任何功能限制。其次，我试图阐明随着时间的推移学习决策规则的问题，这与经济学传统上关注的大多数学习不同。第三，由于政策功能是内生形成的并且取决于代理的过去，因此开发的模型使我能够研究不完美决策和异质经验之间的反馈。我关注的是储蓄错误与收入和财富经验之间的反馈。这种反馈可能对经济产生重要影响，但在文献中几乎没有引起关注。
模块化异构集群自主在轨卫星组装
本文提出了一种分散式、分布式制导与控制方案，将异构卫星组件群组合成大型卫星结构。异构卫星群的组件卫星的选择以提高最终形状的灵活性，其灵感来自晶体结构和伊斯兰瓷砖艺术。在选择理想的基本构建模块后，进行基本的纳米卫星级卫星设计，以协助涉及姿态控制的模拟。群体轨道建造算法 (SOCA) 是一种制导和控制算法，用于实现在轨组装所需的有限类型异构性和对接能力。该算法由两部分组成：分布式拍卖使用障碍函数来确保为每个目标选择合适的代理；轨迹生成部分利用模型预测控制和顺序凸规划来实现到达所需目标点的最佳无碰撞轨迹，即使在非线性系统动力学的情况下也是如此。优化约束使用边界层来确定是否应应用防撞约束或对接约束。该算法在模拟扰动 6 自由度航天器动态环境中针对平面和非平面最终结构以及两个机器人平台（包括一群无摩擦航天器模拟机器人）进行了测试。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
加州大学洛杉矶分校材料科学与工程系任职。直到最近，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电子保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范例和设备创新，这些范例和设备创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是 IEEE EDS 和 EPS 的杰出讲师。他是孟买印度理工学院的杰出校友，2012 年荣获 IEEE 丹尼尔·诺布尔新兴技术奖章，2020 年荣获 iMAPS 丹尼尔·C·休斯 Jr 纪念奖，2021 年荣获 iMAPS 杰出教育家奖。Iyer 教授还是班加罗尔印度理工学院 Ramakrishna Rao 教授客座教授。业余时间，Subu 会学习梵文。
2025异构集成路线图（HIR）第8版...
Subramanian S. Iyer (Subu) 是加州大学洛杉矶分校的杰出教授，担任电气工程系 Charles P. Reames 特聘教授，并兼任材料科学与工程系教授。2023-4 年，他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任，在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前，他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点，用于制造第一代真正低功耗的便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来，他一直在探索新的封装范式和设备创新，这些创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员，也是
异构芯片集成打造超级芯片
本文介绍了一种新型超大面积集成电路 (ELAIC) 解决方案（我们称之为“巨型芯片”），适用于将不同类型的多个芯片（例如，内存、专用集成电路 [ASIC]、中央处理器 [CPU]、图形处理单元 [GPU]、电源调节）组合到通用互连平台上的单个封装中。巨型芯片方法有助于重新构建异构芯片平铺，以开发具有所需电路密度和性能的高度复杂系统。本文重点介绍了最近关于大面积超导集成电路连接多个单独芯片的研究，特别关注了在单个芯片之间形成的高密度电互连的处理。我们重新制造了各种巨型芯片组件，并使用多种技术（例如扫描电子显微镜 (SEM)、光学显微镜、共聚焦显微镜、X 射线）对其进行了表征，以研究集成质量、最小特征尺寸、硅含量、芯片间间距和间隙填充。二氧化硅、苯并环丁烯 (BCB)、环氧树脂、聚酰亚胺和硅基电介质用于间隙填充、通孔形成和重分布层 (RDL)。对于巨型芯片方法，通过减少芯片间 (D2D) 间隙和增加硅含量来提高热稳定性，从而使组装人员能够缓解不同基板/模块集成方案的热膨胀系数 (CTE) 不匹配的问题，这对于实现从回流到室温甚至低温操作的宽温度范围稳定性非常重要。 Megachip 技术有助于实现更节省空间的设计，并可容纳大多数异构芯片，而不会影响稳定性或引入 CTE 不匹配或翘曲。各种异构芯片
异构芯片集成打造超级芯片
D 集成是先进封装和异构集成中的关键技术——它有助于系统级性能扩展。虽然封装的发展引入了 3D 集成，从封装系统发展到堆叠集成电路 (IC) 和 3D 片上系统，但该行业目前正在见证另一个重要转折点：背面供电网络 (BSPDN)。在传统的扩展方法中，信号和供电共存于晶圆的正面。然而，对电力（尤其是供电）日益增长的需求，越来越限制了实现可扩展解决方案的能力。高效的晶体管扩展对于实现更高的晶体管密度至关重要，这需要按比例扩展供电网络。然而，这遇到了巨大的 IR 压降挑战，导致晶体管性能受损。此外，信号和电源的互连设计变得高度相互依赖，构成了供电布线过程的很大一部分（至少 20%）。此外，随着扩展到下一个节点，功率密度会迅速增加。行业共识是通过实施 BSPDN 来分离信号和电源。这涉及隔离晶圆正面的信号网络，并利用晶圆对晶圆键合来高效地访问晶体管背面以进行电源分配和管理。主要优势包括更宽的电源线和更低的 IR 压降、更均匀的电压分布，以及最重要的，更多的设计空间，从而进一步缩小标准单元高度。BSPDN 消除了在晶圆正面共享信号和电源线之间互连资源的需要。顾名思义，背面供电将电源重新定位到背面
