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薄液含液液的非线性频率混合器
摘要：薄膜硅锂（TFLN）光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备，包括调节器，频率梳子和微波炉到光传感器。然而，依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配（QPM）的敏感性的限制，该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里，我们提出了一个可扩展的制造工艺，旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反，我们首先定义了TFLN中的波导，然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学，以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准，以填充QPM设计，以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法，我们制造了大量的第二次谐波生成设备，旨在生成737 nm的光，其中73％的靶标在目标波长的5 nm之内。此外，我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪，前者将约96％的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器，光子对源和光学参数放大器的快速增长，从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
高强度哈他瑜伽期间的代谢能量贡献以及主动和被动（摊尸式）恢复之间的生理比较
方法：研究涉及 20 名女性瑜伽教练（n = 20），她们进行了 10 分钟的 HIHY（剧烈的太阳敬礼）。完成后，她们被随机分配到主动（步行；n = 10）或被动（摊尸式；n = 10）恢复组，持续 10 分钟。在 HIHY 期间，测量心率（HR 峰值和 HR 平均）、摄氧量（VO 2peak 和 VO 2mean）和血乳酸浓度（峰值 La − ）等生理变量。使用 VO 2 和 La − 数据估算能量贡献（磷酸原；W PCR 、糖酵解；W Gly 和氧化；W Oxi ），以 kJ 和 % 为单位。此外，还计算了 VO 2peak 和 VO 2mean 的代谢当量 (MET)。为了比较不同的恢复模式，分析了恢复后 HR、1 HR、恢复后 VO 2、1 VO 2 、恢复期 La − 和恢复期 1 La −。
薄铝焊盘上不同尺寸探针标记的引线键合研究
使用各种悬臂探针针尖多次探测具有薄焊盘铝 (Al)（厚度小于 0.7µ）的 IC 键合焊盘。探针标记由具有各种针尖直径的实验性高强度探针卡创建。将探针针尖的有限元模型与探针标记擦洗长度相匹配，以更学术地了解随着探针参数的变化会发生什么。使用此模型进行模拟将有助于未来进行物理实验困难或成本高昂的情况。实验中的键合焊盘包括各种安森美半导体电路焊盘下 (CUP) 结构，该结构具有 Al 金属化和二氧化硅 (SiO 2 ) 互连，先前已证明与传统 IC 键合焊盘相比具有更强的抗开裂能力。随着未来产品的焊盘缩小，更小的球尺寸和键合接触面积是可取的，但这会加剧探针标记的任何不利影响，因为键合下方的相对面积百分比会增加。实验评估包括对各种探针标记范围内不同球直径的金 (Au) 球键合的键合拉力强度 (BPS) 和键合剪切力 (BS)，以开始检查引线键合中惯常的“探针标记面积”最大限制的有效性。数据表明，大而深的探针标记确实会导致键合球提升失败，尤其是对于未优化的键合配方。看来探针标记深度，而不是面积，是键合可靠性中最不利的因素。在更受控制和“温和”的制造情况下，预计不会出现与探针标记键合相关的问题。
2019 年年度报告 - L3Harris
为了补充我们根据美国公认会计准则 (GAAP) 提供的简明合并财务报表，我们提供了额外的收入指标、持续经营收入、每股摊薄持续经营收入、所得税前持续经营收入、经营活动提供的净现金，并进行了调整以包括、排除或扣除某些成本、费用、开支、损失或其他金额。L3Harris 管理层认为，这些非 GAAP 财务指标与 GAAP 财务指标一起考虑时，可提供有助于投资者了解期间经营业绩的信息，而这些信息不包括可能对特定时期业绩产生不成比例的积极或消极影响的项目。L3Harris 管理层还认为，这些非 GAAP 财务指标增强了投资者分析 L3Harris 业务趋势和了解 L3Harris 业绩的能力。此外，L3Harris 可能会利用非 GAAP 财务指标作为其预测、预算和长期规划流程的指导，并衡量某些管理层薪酬目的的运营绩效。任何非 GAAP 财务指标的分析都应仅与根据 GAAP 呈现的结果结合使用。这些非 GAAP 财务指标与根据 GAAP 计算的最直接可比财务指标的对账如下：
Perpetual Limited - 2022 年年度股东大会
1. 不包括结构化投资收入。2. EBITDA 代表扣除利息、税项、折旧、无形资产摊销、股权薪酬费用和重大项目前的利润。3. 根据 UPAT 的修订定义重新呈现 2020 年 6 月的数据。2020 年 6 月之前的数据未重新呈现。4. 不包括重大项目。5. 归属于 Perpetual Limited 的股东。6. 使用已发行普通股和潜在普通股的加权平均数计算的每股摊薄收益。7. 使用税后基础利润计算。8. 使用税后净利润计算。9. 就本财政年度宣布的股息。10. 2021 年 6 月和 2020 年 6 月的数据已根据与软件即服务 (SaaS) 安排相关的会计政策变更进行了重述。11. 代表 6 月 30 日的期末余额。 12. 包括普通股和潜在普通股。2021 年 6 月和 2020 年 6 月期间的普通股加权平均数根据 AASB 133 每股收益进行了追溯调整，因为在此期间以低于市场价值的价格发行了新股。
连接。 通知。 保护。 - L3Harris
为了补充我们根据美国公认会计准则 (GAAP) 提供的简明合并财务报表，我们提供了持续经营收入、每股摊薄普通股持续经营收入、经营活动提供的净现金、营业收入和营业利润率的额外指标，这些指标经过调整以排除或扣除某些成本、费用、开支、损失或其他金额。Harris 管理层认为，这些非 GAAP 财务指标与 GAAP 财务指标一起考虑时，可提供有助于投资者了解期间经营业绩的信息，而这些信息不包括可能或可能对任何特定时期的业绩产生不成比例的积极或消极影响的项目。Harris 管理层还认为，这些非 GAAP 财务指标增强了投资者分析 Harris 业务趋势和了解 Harris 业绩的能力。此外，Harris 可能会将非 GAAP 财务指标用作其预测、预算和长期规划流程的指南，并用于衡量某些管理层薪酬目的的经营业绩。任何非 GAAP 财务指标的分析都应仅与根据 GAAP 呈现的结果结合使用。这些非 GAAP 财务指标与根据 GAAP 计算的最直接可比财务指标的对账如下：
1 - 商业/金融编辑请注意
商业/财经编辑注意：Evertz Technologies 公布了截至 2024 年 10 月 31 日第二季度的业绩。伯灵顿，2024 年 12 月 10 日，软件定义视频网络（“SDVN”）技术的领导者 Evertz Technologies Limited (TSX:ET) 今天公布了截至 2024 年 10 月 31 日第二季度的业绩。2025 年第二季度亮点 - 季度收入 1.253 亿美元，较上一季度增长 12.2% 或 1360 万美元 - 本季度经常性软件、服务和其他软件收入为 5480 万美元，比上年增长 23.7% - 美国/加拿大季度收入为 9490 万美元，比上一季度增加 2080 万美元或 28.2% - 本季度营业收入为 2140 万美元，比上一季度增长 69.7% -季度，比上一季度增长 64.1% - 本季度每股完全摊薄收益为 0.21 美元 - 常规季度股息增加至每股 0.20 美元 季度精选财务信息 合并收益表数据（以千美元为单位，每股收益和股票数据除外）
微型飞行器薄/弧形/反射翼型的开发，雷诺数为 60,000 至 150,000
图片列表 图 1.1：层流分离泡（Gad-El-Hak 提供）....................................................... 4 图 1.2：层流分离泡压力分布（Gad-El-Hak 提供）....................................... 7 图 1.3：表面油流 – 示例（Lyon 提供）................................................................. 9 图 1.4：表面粗糙度的影响（Gad-El Hak 提供）....................................................... 13 图 1.5：翻折翼型和未翻折翼型的阻力比较（Lyon 提供）.................................... 14 图 2.1：改进的 S5010 顶部 MCL（Shkarayev 提供）......................................................... 21 图 2.2：n 阶多项式 MCL 的示例............................................................................. 22 图 2.3：翼型形状参数的描述............................................................................. 23 图 2.4：n 阶 MCL 比较...................................................................................................... 24 图 2.5：带定义多边形和控制点的贝塞尔曲线............................................................... 26 图 2.6：带定义多边形和控制点的贝塞尔 MCL ............................................................ 28 图 2.7：贝塞尔 MCL 比较......................................................................................................... 28 图 2.8：贝塞尔翼型前缘形状细节......................................................................................... 30 图 2.9：贝塞尔翼型后缘形状细节.........................................................................................
通过深度学习对扭曲的原子薄双层材料的识别和结构表征
摘要：二维材料有望在下一代电子和光电设备中发挥重要作用。最近，由于其独特的物理特性和潜在的应用，扭曲的双层石墨烯和过渡金属二核苷引起了极大的关注。在这项研究中，我们描述了光学显微镜的使用来收集二硫化钼（MOS 2）的化学蒸气沉积（CVD）的色彩空间，并应用了语义分割卷积神经网络（CNN）的应用，以准确且快速地识别MOS 2 Flakes的厚度。第二个CNN模型经过训练，以在CVD生长的双层薄片的扭曲角度提供精确的预测。该模型利用了一个数据集，该数据集包含10,000多个合成图像，其中包括从六角形到三角形形状的几何形状。通过第二次谐波产生和拉曼光谱执行了对扭曲角度深度学习预测的后续验证。我们的结果引入了一种可扩展的方法，用于自动检查扭曲的原子薄的CVD生长双层。关键字：扭曲角度，过渡金属二核苷（TMD），深度学习，OpenCV，拉曼
