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World File Search System微凸块
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
网格空间中的凸包计算
摘要 当输入点来自结构化配置（例如二维 (2D) 或三维 (3D) 网格）时，许多实际应用都要求计算凸包 (CH)。网格空间中的凸包已应用于地理信息系统、医学数据分析、机器人/自动驾驶汽车的路径规划等。用于 CH 计算的传统和现有的 GPU 加速算法不能直接在以矩阵格式表示的 2D 或 3D 网格上运行，并且不能利用这种光栅化表示中固有的顺序。这项工作引入了新颖的过滤算法，最初为 2D 网格空间开发，随后扩展到 3D 以加速外壳计算。它们进一步扩展为 GPU-CPU 混合算法，并在商用 NVIDIA GPU 上实现和评估。对于 2D 网格，对于 ( n × n ) 网格，贡献像素的数量始终限制为 ≤ 2 n。此外，它们是按字典顺序提取的，从而确保了 CH 的高效 O(n) 计算。同样，在 3D 中，对于 (n×n×n) 体素矩阵，贡献体素的数量始终限制为 ≤ 2n2。此外，2D CH 滤波在 3D 网格的所有切片上并行启用，从而进一步减少了要输入到 3D CH 计算过程的贡献体素的数量。与最先进的方法相比，我们的方法更胜一筹，尤其是对于大型和稀疏的点云。
随机凸优化中适应性的价格
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数，以大量的时间，计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应（或无参数）算法的持续兴趣，这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是，这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”，还是有改进的空间？换句话说，是否有基本价格要支付（按照收敛速度），因为不知道问题参数吗？为了回答这些问题，我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感，并介绍了“适应性价格”（POA）。大致说明，由于问题参数的不确定性，POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限：
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
采用紫外飞秒激光烧蚀电离质谱法对 SnAg 焊料凸点进行三维成分分析
老材料在微电子领域的重要性日益凸显，不仅体现在二级封装（即印刷电路板组装层面），也体现在一级封装（例如，图 1 a 所示的倒装芯片组装）中。1 在这些应用中，各种类型、不同尺寸的焊料凸块用于三维集成电路 (3D-IC) 的复杂互连。1a 典型焊料凸块的构建示意图如图 1 b 所示。当今 300 毫米晶圆级焊料凸块应用技术上最相关的合金材料是电沉积共晶 SnAg。1b 然而，由于 Sn 2+ 和 Ag + 离子的标准还原电位差异很大（ΔE0≈0.94V），通过电化学沉积制造 SnAg 合金是一项艰巨的任务。为了解决这个问题，通常会在 SnAg 电镀液中添加络合剂和螯合剂，这些络合剂和螯合剂选择性地作用于较惰性的 Ag + 离子，从而减慢其沉积速度以与 Sn 2+ 相兼容，并促进两种金属的共沉积。2 这是实现所需合金成分的关键先决条件。3 此类络合剂和螯合剂的另一个补充功能是稳定含 Sn 电解质中的 Ag + 离子，防止其还原为金属 Ag 以及随之而来的 Sn 2+ 氧化
半导体先进焊球转移技术
VI. 参考文献 [1] Jamin Ling Joseph Sanchez Ralph Moyer 2、Mark Bachman 2、Dave Stepniak I、Pete Elenius 'Kulicke & Soffa“倒装芯片技术的铜上直接凸块工艺”2002 年电子元件与技术会议。 [2] Li Li、M. Nagar、J. Xue“热界面材料对倒装芯片 PBGA 和 SiP 封装制造和可靠性的影响”2008 年第 58 届电子元件与技术会议。 [3] Samuel Massa、David Shahin、Ishan Wathuthanthri 博士、Annaliese Drechsler 和 Rajneeta Basantkumar“具有不同凸块成分的倒装芯片键合工艺开发”2019 年国际晶圆级封装会议论文集。
哲学硕士学位（微电子学）课程及理学...
修读“项目报告”的学生须修读以下七门选修学科单元／科目，以获得21 学分；修读“实习及报告”的学生须修读以下八门选修学科单元／科目，以获得24 学分︰ 集成电路研究方法和应用选修45 3 数字集成电路选修45 3 数据转换器集成电路设计选修45 3 柔性交流输电系统选修45 3 电源管理集成电路设计选修45 3 生物医学工程专题选修45 3
面向芯片的选择性钴原子层沉积...
为了满足人工智能 (AI) 和高性能计算 (HPC) 等数据密集型应用的需求，需要更紧密的集成以最大限度地减少电气互连延迟和能耗。遗憾的是，随着器件规模缩小，片上互连寄生效应变得越来越重要，因此纳米级 CMOS 技术的传统器件规模缩小正在放缓。因此，人们对 3D 异构集成技术的兴趣日益浓厚，台积电的 SoIC [1] 和 AMD 的 3D V-Cache [2] 技术就是明证。3D 异构集成技术具有高密度互连、带宽和低功耗的潜力 [3]，但由于材料和小尺寸，键合技术存在局限性，这可能会带来挑战。例如，μ 凸块已采用回流或热压工艺制造，然而，随着其间距缩小，凸块下金属化 (UBM) 厚度开始成为瓶颈 [4- 5]。
li2mp2s6：构建块方法，non ...
n + p 2 s 6（M = V，Fe，Ni，Co和Zn; X = 0.5-1，N = 2或3）在P 3̅1M空间组中结晶，而Li 2 Mnp 2 S 6在R 3̅中结晶。所有化合物通过边缘共享MS 6八面体和p 2 s 6单位的li原子占据层间空间的2D分层结构。X射线衍射和热重分析揭示了这些材料的自发水插入趋势，当它们暴露于空气中以进行较短和延长的时间，导致了两个不同的水合相（HY-I和HY-II）。热赋形图证明了从层间区域去除水分子时相变的可逆性。来自单晶和同步粉X射线衍射的水合I期I相结构表明形成了具有层间膨胀的水的单层。此外，Li 4 -nx m x n + p 2 s 6（M = V，Mn，Fe和Ni）在经受液体或气态氨环境时在层间空间中对NH 3插入的亲和力也很大。Li 2 Mp 2 S 6（M = M = MN和Ni）上的磁测量表明，化合物的顺磁性降至2 K. AC AC阻抗光谱在LI 2.56 Zn 0.72 Zn 0.72 p 2 s 6显示了室温离子电导率2.69×10-3 ms/cm，li 2. 5 s 6，li s n li z 6，li s in li s均高。 0.72 p 2 s 6比其无水对应物显示出7倍离子电导率（1.85×10-2 ms/cm）。该研究还报告了第一次使用液体电解质的锂离子电池中的Li 2 Fep 2 S 6中的电化学LI（DE）插入。■简介