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用数字法测定球栅阵列的热膨胀系数
本文介绍了通过数字图像相关 (DIC) 技术对球栅阵列 (BGA) 上焊球的热膨胀系数 (CTE) 进行分析的方法。由于微尺度元件对热的敏感性，评估半导体元件的热机械性能是一项主要挑战。然而，BGA 的 CTE 分析对于解决导致故障的热失配应变问题具有重要意义。同时，焊球热膨胀的测量是在微尺度和加热条件下进行的，传统的应变测量方法无效。在本分析中，使用微 DIC 系统测量焊球在加热台上受到温度载荷时的应变值。使用加热台内的热电偶测量焊球的实际温度，以确保温度的均匀性。获得特定温度下测得的应变，并使用线性分析绘制 CTE 图表。测得的焊球的平均 CTE 值为 27.33 × 106 / oC。结果表明，测量结果接近焊球 CTE 的参考值。该分析使用开发的 DIC 方法对 BGA 进行了可靠的分析。
建模嵌入式原球磁盘的世俗演化
上下文。原月经磁盘由于角动量保护而在其母体分子云周围形成新生恒星。随着它们逐渐发展和消散，它们也形成行星。尽管许多建模效果都专门用于它们的形成，但它们的世俗进化问题，从所谓的0类嵌入阶段到II类阶段，据信被认为是隔离的II级阶段，但仍然很熟悉。目标。我们旨在探索嵌入式阶段与II类阶段之间的演变。我们着重于磁场演化以及磁盘与包膜之间的长期相互作用。方法。我们使用GPU加速IDEFIX进行3D，正常，非理想的磁性水力动力学（MHD）世俗核心崩溃模拟，该模拟涵盖了赛车前核心的系统进化，直到第一次降低了液压核心和脉冲定位后，直到100 kyr的100 kyr降低，同时又垂直地定位了垂直的垂直和垂直的效果。 au）正确解决磁盘内部动力学和非轴对称扰动。结果。磁盘的演化导致开普勒旋转中的幂律气体表面密度，该旋转延伸至几个10 au。在初始塌陷期间，磁盘被困在磁盘中的磁性弹力从磁盘形成下的100 mg降低到1 mg，到1 mg。在第一个静水压核形成后，系统分为三个阶段。结论。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。 初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。 一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。 虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。 这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。 在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。 这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。
建议的练习计划新秀和T恤球
伸展运动1。手臂/脖子a在“风车类型”动作中滚动手臂。首先将右臂向前旋转10次，然后切换到左臂。这可以同时使用两个手臂完成。然后，使用相同的序列更改为向后旋转。将每个位置的头部移动8-10秒。将头部从侧面到另一侧移动8-10秒。2。股四头肌这些肌肉是覆盖大腿前部的大肌肉。直立。弯曲一条腿，握住脚踝或脚的顶部。拉动弯曲的腿，直到脚后跟靠近底部。使用墙壁或队友平衡。保持10秒。切换腿。（3。腿筋这些是大腿后部的肌肉。在坐着的位置，左腿笔直，将右脚的鞋底放在左大腿内侧。将躯干弯曲向伸出的腿，使膝盖保持直线，脚部放松。保持10秒。切换腿。4。腹股沟（蝴蝶拉伸）a在坐姿的位置，背部伸直，弯曲膝盖，将脚的底部放在一起。将脚向腹股沟拉。将肘部放在膝盖上，然后将膝盖轻轻推向地板。保持10秒钟，休息并重复。5。犊牛在腿部伸直的坐姿，将右脚跟放在左脚趾的顶部。用手将右脚趾向右脚拉向身体。保持10秒。切换腿。
凸凹球面上液滴接触角的测定
实验测量曲面上的表观接触角通常需要专用仪器，这种仪器价格昂贵且不易普及。为了应对这一挑战，我们提出了一个简单的润湿模型，从理论上预测液滴在凸面和凹面球面上的表观接触角，这需要知道液滴的体积、表面曲率和固有接触角。利用该理论模型，我们研究了曲面半径和疏水性对润湿行为的影响。对于凹面，其上的液滴可能呈现凸面或凹面形态，具体取决于详细参数。本研究确定了液滴从凸面变为凹面的临界体积。利用该模型，还研究了具有微结构的曲面上的接触角。该模型可能有助于理解自然润湿现象和更好地设计相关结构。2015 Elsevier BV 保留所有权利。
Waldenström巨球素血症
在医院或治疗中心，汽车T细胞被解冻，然后注入患者。许多患者的短暂疗程是一种或多种化学疗法剂，以减少体内正常T细胞的数量。这称为“淋巴结序”。此过程很重要，因为它为接受输注的患者中的CAR T细胞“造就空间”。然后，通过静脉输注（IV）输注或通过现有的中心线将转基因的CAR T细胞注入患者的血液中。该过程通常需要少于30分钟。在体内，汽车T细胞寻找表达抗原已被训练的抗原细胞。这些“攻击者”细胞在其表面上使用靶抗原识别并破坏细胞。遇到抗原时，汽车T细胞被激活并攻击并杀死癌细胞。这些T细胞开始制作自己的副本，并在整个体内增加数量。
缩放 - 全球 - 碳 - 碳碳市座-Away-for-for-the-...
在本文中，我们与伦敦市和英国碳市场论坛合作，在Sharm El-Sheikh在Sharm El-Sheikh进行了COP27之后发表的论文，标题为“在巴黎协议的背景下启用自愿碳市场”（“ 2022年论文”）。在我们2022年的论文中，我们考虑了第6.2条和第6.4条的当时新兴市场机制，以及这些机制与VCM之间的相互作用，以及VCM在帮助提供气候行动方面的作用。值得注意的是，我们认识到，在巴黎机制正在运营时，VCM为立即采取气候行动提供了机会。但是，我们还认识到，某些问题有阻止VCM意识到其全部能力的风险，包括对诚信，缺乏透明度和某些法律不确定性的担忧。我们提出了旨在解决这些问题并释放巴黎机制和VCM的真正潜力的建议。
露出表面状态 - 含碳 - 碳 - ...
掺杂氮的碳量子点是通过一步大气压微质量工艺合成的。使用一系列的光学和化学测量以及通过理论计算来研究观察到的光致发光发射及其与氮掺杂的关系。氮掺杂到核心和氧基团的表面状态的功能化产生了杂种结构，该结构造成了量子的发光量高达33％。载体乘积被视为量子产率中的阶梯状增强。对可见光发射的分析表明，发射的大部分源自表面状态，而不是由于量子点核心内的重组而引起的。表面官能团的作用在确定光学特性中的量子确定性上是主要的。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
JPM-碳碳 - 转移 - equity-index-methodology.pdf
此方法论文档（此“方法论”）列出了JPMorgan资产管理碳过渡的构建和管理的规则，美国权益指数（“指数”）。该指数是一个基于规则的专有指数，旨在反映美国市场中大型和中型公司的子集的性能，根据指数规则，它被确定为从过渡到低碳经济的过渡中受益最佳。该指数从Russell 1000指数（“可投资宇宙”）的组成部分中选择其组成部分。可投资宇宙由FTSE Russell拥有和计算。该指数也由FTSE Russell计算。该索引的计算利用了某些方法和计算公式，如FTSE全球权益指数系列基本规则和公司行动和事件指南（统称为“计算代理指数方法论”），可在www.ftserussell.com上获得。
还原 - 结合碳碳和凝结 -
实施最佳实践必须发生在新兴的欧洲监管框架内，该框架正在从自愿到强制性碳披露和更好地调节建筑产品和建筑物的碳性能。本报告的作者建议采取一系列措施，旨在减少中期水泥和混凝土产品中的体现CO 2，以及公共部门每年在爱尔兰使用的这些产品数量的透明报告。在2028年1月1日之后，通过EPBD要求，将采用强大的监管方法，以报告所有新建筑物的生命周期全球变暖潜在计算，以高于约定的面积阈值。Seai和住房，地方政府和遗产部已开始为该政权做准备，这也通过采用建筑产品法规的方法来源。
TsanKit：用于焊球枕头缺陷检测的人工智能
摘要 本文提出了一种针对焊球HIP（Head-In-Pillow）缺陷检测的AI（人工智能）解决方案。HIP缺陷会影响焊球的导电性，导致间歇性故障。由于HIP缺陷的位置和形状多变，传统的机器视觉算法无法完全解决该问题。近年来，卷积神经网络（CNN）在图像识别和分类方面表现优异，但由于数据不足，容易引起过拟合问题。因此，我们结合CNN和机器学习算法支持向量机（SVM）来设计我们的检测流程。参考几种最新模型的优点，我们提出了3D CNN模型，并采用焦点损失和三重态损失来解决由稀有缺陷数据引起的数据不平衡问题。与几种经典的CNN模型和深度学习检测软件SuaKIT相比，我们的检测方法具有最佳性能和快速的测试速度。