XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System微凸
NanoStar® 和 NanoFree® 300µm 焊料凸点 WCSP 应用
3 印刷电路板组装 13 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.1 PCB 设计指南 13 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............3.2 PCB 焊盘布局建议 14 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............3.3 焊膏模板设计 15 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.4 组件放置 15.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.5 重排 16.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
典型飞机机翼机身凸耳的设计与疲劳分析
此前，飞机机身结构中连接机翼机身和垂直尾翼机身的吊耳已提交有限元分析 [2-3]。由于快速加速和复杂运动，机翼表面将承受巨大的载荷 [4]。由于弯矩最大，机翼根部将承受最大的应力集中 [5]。支架用于将机翼固定在机身框架上。机翼的弯矩和剪应力通过这些附件传递到机身 [6]。此外，疲劳是指结构部件强度在运行过程中不断下降，在极低的极限应力水平下就会发生故障。这是因为重复载荷作用的时间较长。基于静态结构分析，利用应力寿命技术和 Goodman 标准进行的疲劳寿命计算预测几何形状是安全的 [7]。因此，机翼机身吊耳连接结构采用有限元分析和疲劳寿命计算方法进行设计。
NanoStarŽ 和 NanoFreeŽ 300µm 焊料凸点 WCSP 应用
3 印刷电路板组装 13 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.1 PCB 设计指南 13 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............3.2 PCB 焊盘布局建议 14 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............3.3 焊膏模板设计 15 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.4 元件放置 15 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.5 回流焊 16 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
凸块尺寸对倒装芯片焊点电流密度和温度分布的影响
采用三维热电分析模拟了共晶SnAg焊料凸点在收缩凸点尺寸时的电流密度和温度分布。研究发现，对于较小的焊点，焊料中的电流拥挤效应显著降低。减少焊料时，热点温度和热梯度增大。由于焦耳热效应，凸点高度为144.7 lm的焊点最高温度为103.15℃，仅比基板温度高3.15℃。然而，当凸点高度降低到28.9 lm时，焊料中的最高温度升高到181.26℃。焊点收缩时会出现严重的焦耳热效应。较小焊点中焦耳热效应较强可能归因于两个原因，首先是Al走线的电阻增加，它是主要的热源。其次，较小凸块中的平均电流密度和局部电流密度增加，导致较小焊料凸块的温度升高。2009 年由 Elsevier Ltd. 出版。
CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
基于密度矩阵凸分解的方差和量子 Fisher 信息的不确定性关系
我们提出了几个与罗伯逊-薛定谔不确定关系相关的不等式。在所有这些不等式中，我们考虑将密度矩阵分解为混合状态，并利用罗伯逊-薛定谔不确定关系对所有这些成分都有效的事实。通过考虑边界的凸顶部，我们获得了 Fröwis 等人在 [ Phys. Rev. A 92 , 012102 (2015) ] 中的关系的另一种推导，并且我们还可以列出使关系饱和所需的许多条件。我们给出了涉及方差凸顶部的 Cramér-Rao 边界的公式。通过考虑罗伯逊-薛定谔不确定关系中混合状态分解的边界的凹顶部，我们获得了罗伯逊-薛定谔不确定关系的改进。我们考虑对具有三个方差的不确定性关系使用类似的技术。最后，我们提出了进一步的不确定性关系，这些关系基于双模连续变量系统的标准位置和动量算符的方差，为二分量子态的计量实用性提供了下限。我们表明，在 Duan 等人 [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2722 (2000) ] 和 Simon [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2726 (2000) ] 的论文中讨论了这些系统中众所周知的纠缠条件的违反，这意味着该状态在计量学上比某些相关的可分离状态子集更有用。我们给出了有关自旋系统具有角动量算符的纠缠条件的类似结果。