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7. 垃圾填埋气收集系统设计和安装的最佳实践
场地条件和运营目标都会影响 GCS 的设计。场地条件（例如垃圾填埋场的几何形状、湿度、压实率、垃圾类型、垃圾深度、覆盖土壤的渗透性和最终覆盖层）都会影响 GCS 的设计。垃圾中的湿度越大，LFG 的生成速度就越快，峰值 LFG 生成率就越高。更快的 LFG 生成率还会导致垃圾沉降速度更快，这可能会对收集器造成损坏，可能需要对其进行评估并可能进行更换。垃圾中的液体可能会减少垃圾中的孔隙空间，从而降低 LFG 移动到 LFG 提取井的能力。因此，湿度较高的垃圾填埋场对单个收集器的有效影响半径（或影响区域）可能较小，并且可能需要更多的收集器才能覆盖相同的面积。相反，一些场地选择增加湿度以促进分解，这会增加 LFG 的生成，但可能会由于额外的井、增加的沉降和更大的集管尺寸而增加 GCS 的运营成本。
b'如果建筑物是R，第3级或U组占用/附件建筑物之外的其他建筑物是由许可建筑师或注册工程师准备的计划？ （商业和专业法规5537）是否湿透了所有计划表？ （如果由设计专业人士准备就绪，则盖章和湿签名）如果适用于该项目，是否提供了以下两个副本？ \ xef \ x82 \ xb7 \ xe2 \ x80 \ x80 \ xa2土壤报告\ xe2 \ x80 \ x80 \ xa2结构计算\ xe2 \ x80 \ x80 \ xa2标题24符合性（按计划打印？） （即：桁架计算，燃气管尺寸计算等）是否有任何旨在在封面上清楚地识别为延期提交的项目吗？是否绘制所有计划的最小尺寸为11 \ Xe2 \ x80 \ x9d x 17 \ xe2 \ x80 \ x9d板，最小比例为\ xc2 \ xbc \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d x9d每英尺？ (note: The site plan may be 1/8\xe2\x80\x9d per foot; Larger projects will require larger sheets (36\xe2\x80\x9d x 24\xe2\x80\x9d maximum). Have all plans and specifications been drawn to scale and of sufficient clarity to indicate the location, nature and extent of the work proposed? Do all plans and specifications show in detail conformity to所有适用的代码以及所有相关法律，条例，规则和法规的规定？
b'如果建筑物是R，第3级或U组占用/附件建筑物之外的其他建筑物是由许可建筑师或注册工程师准备的计划？（商业和专业法规5537）是否湿润了所有计划表？（如果由设计专业人员准备，则由设计专业人士准备），如果适用于该项目，是否提供了以下两个副本？在\ Xe2 \ x80 \ xa2其他支持文档？（即：桁架计算，燃气管尺寸计算等）在封面上清楚地确定了任何打算是延期提交的项目吗？所有计划的最小尺寸为11 \ xe2 \ x80 \ x9d x 17 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d表，最小比例为\ xc2 \ xbc \ xe2 \ xe2 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d（注意：站点计划可能是1/8 \ XE2 \ x80 \ x9d每英尺；较大的项目将需要较大的床单（36 \ xe2 \ x80 \ x9d x 24 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d maxiep）。是否将所有计划和规格都绘制为规模且足够的清晰度，以表明提议的工作的位置，性质和范围？所有计划和规格是否详细列出了所有适用代码以及所有相关法律，法规，规则和法规的规定？
技术重点：宽带隙电子器件
碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 器件将逐渐取代现有的硅技术，因为硅已经达到其物理电学性质的固有极限。 因此，自 2007 年以来，硅基器件已不再能够跟上摩尔定律的步伐，曲线出现了平台期：摩尔预测，集成电路制造商每年应该能够将单个硅芯片上可容纳的晶体管数量翻一番。 相反，晶体管尺寸正在以较慢的速度减小；自 2007 年以来，尺寸减小的进程已明显放缓。 美国劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 最近制造的最小硅 MOSFET 的宽度（沟道长度）仅为 7 纳米，即仅比单个硅原子的尺寸大一个数量级。 在这种几何尺寸下，可能会发生量子隧穿，并且器件将失去控制电流流动的能力。因此，最近的发展意味着硅技术正在接近该材料的理论物理极限。由于硅的特性阻碍了器件性能的进一步提高，微电子研发变得更具挑战性，需要投入大量资金，有时似乎不经济，因为它太昂贵了。
用于微电子设计和验证的 Excel 方法 (...
摘要：CMOS 微电子设计在过去二十年中发生了巨大的变化。CMOS 器件向特征尺寸小于 1000 nm 的短通道设计演变，给微电子设计周期的完成方式带来了很大的不确定性。在概念构思之后，开发一个思维模型来理解器件的运行需要对晶体管尺寸、决策和假设进行良好的“大致”评估，以满足规格。此设计过程经过迭代以满足规格，其数量超过了可用于操纵设计的自由度。思维模型开发完成后，接下来进行模拟验证，以测试设计是否具有交付成功原型的良好可能性。如果模拟提供了规格和结果之间的良好匹配，则开发布局。本文展示了一种有用的开放科学策略，即使用 Excel 软件开发 CMOS 微电子手工计算来验证设计，然后再执行 CMOS 模拟集成电路的计算机模拟和布局。本文介绍了开发无源元件以及 CMOS 放大器设计的完整方法。这些方法用于在工业合作伙伴的参与下向电子工程专业的学生教授 CMOS 微电子学。本文介绍了一个低压运算跨导放大器 (OTA) 设计的详尽示例，该设计用于设计仪表放大器。最后，使用该仪表放大器进行测试，以实现用于 CMOS-MEMS 生物医学应用的前端信号调节设备。
GNN4REL：用于预测电路的图神经网络...
摘要 — 工艺变化和器件老化给电路设计人员带来了巨大的挑战。如果不能准确了解变化对电路路径延迟的影响，就无法正确估计用于防止时序违规的保护带。对于先进技术节点，这个问题更加严重，因为晶体管尺寸达到原子级，既定裕度受到严重限制。因此，传统的最坏情况分析变得不切实际，导致无法容忍的性能开销。相反，工艺变化/老化感知静态时序分析 (STA) 为设计人员提供了准确的统计延迟分布。然后可以有效地估计较小但足够的时序保护带。但是，这种分析成本高昂，因为它需要密集的蒙特卡罗模拟。此外，它需要访问机密的基于物理的老化模型来生成 STA 所需的标准单元库。在这项工作中，我们采用图神经网络 (GNN) 来准确估计工艺变化和器件老化对电路内任何路径延迟的影响。我们提出的 GNN4REL 框架使设计人员能够快速准确地进行可靠性评估，而无需访问晶体管模型、标准单元库甚至 STA；这些组件都通过代工厂的训练整合到 GNN 模型中。具体来说，GNN4REL 是在 FinFET 技术模型上进行训练的，该模型根据工业 14 nm 测量数据进行了校准。通过对 EPFL 和 ITC-99 基准以及 RISC-V 处理器的大量实验，我们成功估计了所有路径的延迟退化（尤其是在几秒内），平均绝对误差低至 0。01 个百分点。
传感器
摘要：随着金属氧化物半导体 (MOS) 制造技术的不断发展，晶体管自然而然地变得更耐辐射，这是通过稳步减小栅极氧化物厚度来增加栅极氧化物和沟道之间的隧穿概率。不幸的是，尽管已开发的晶体管具有这种抗辐射性能，但核电站 (NPP) 领域仍然需要更高的抗辐射水平。特别是在严重事故条件下，读出电路可能需要大约 1 Mrad 的总电离剂量 (TID)，而反应堆堆芯周围则需要 100 Mrad。在核电站等恶劣辐射环境中，微型袖珍裂变探测器 (MPFD) 等传感器将是一种很有前途的技术，可用于检测反应堆堆芯中的中子。对于这些传感器，读出电路应从根本上靠近传感设备放置，以最大限度地减少信号干扰和白噪声。因此，高辐射环境下的电路必须具有抗辐射能力。本文介绍了采用 SiGe 130 nm 和 Si 180 nm 制造工艺、不同通道宽度和互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和双极 CMOS (BiCMOS) 晶体管类型的抗辐射电荷敏感放大器 (CSA) 的各种集成电路设计。这些电路在高水平活度：490 kCi 的钴-60 γ 射线环境下进行了测试。实验结果表明，随着辐照剂量的增加，幅度下降 2.85%–34.3%，下降时间增加 201–1730 ns，信噪比 (SNR) 降低 0.07–11.6 dB。这些结果可为抗辐射运算放大器在晶体管尺寸和结构方面的设计提供指导。
绿湾市总体管道规划申请...
a. 地块平面图，显示卫生和/或雨水管道和水管的尺寸和间距。 b. 楼层平面图，显示水平排水管、配水管线以及所有要安装的固定装置和设备。 c. 排水管、通风管、配水管、内部和外部雨水系统的 30/60 等距图。标明供水、排水固定装置单元和雨水区域排水，以及管道直径每次变化时的 gpm 负荷。 d. 按照 SPS 382.40 (7) 完成水计算。 e. 按照 SPS 382.36 (5) 完成雨水排水管尺寸计算。 f. 改造或扩建应包括现有负荷。 g. 水质管理函（如果 SPS 382.20 (4) (b) 有要求）。 h. 对于雨水计划，提交适当的建筑屋顶排水计划、场地坡度径流计划和等高线，显示排入管道系统的内容。显示每个入口后的所有管道尺寸和排放率。请参阅风暴检查表：https://dsps.wi.gov/Documents/Programs/Plumbing/SBD10884.pdf i. 对于渗透系统，提交土壤和场地评估表 SBD-10793。 j. 所有计划都必须按照 SPS 382.20 (4)(c) 正确签署。涉及多张纸的计划必须装订成套。 k. 对于水再利用，提交材料包括产品批准中要求的信息。 l. 列出固定装置和水暖设备制造商及型号。 m. 剪切医疗机构内所有固定装置和医疗设备的图纸或施工图 n. 需要水或废水连接的固定装置可能需要产品批准。 o. 完成所有油脂截留器的尺寸计算。
进入第三维度：3D 可重构加速设备的架构探索工具
摘要 — 最近的芯片集成工艺使多个有源芯片能够在同一封装中进行 3D 堆叠，从而提供更高的逻辑密度、更低的功耗和显著的芯片间带宽。现场可编程门阵列 (FPGA) 可以从 3D 芯片集成中受益，方法是堆叠多个同质 FPGA 结构以增加逻辑容量，或与其他异构专用集成电路 (ASIC) 集成。这开启了无数的研究问题和相互关联的设计选择。然而，我们缺乏建模这些 3D 可重构设备并定量探索其巨大设计空间所需的工具。在这项工作中，我们增强了现有的 FPGA 架构探索工具并构建了新的工具来解决这一差距，重点关注电路级结构建模、3D 集成考虑、系统级架构和计算机辅助设计 (CAD) 工具。我们通过集成升级版的 COFFE 自动晶体管尺寸调整工具来扩展 RAD-Gen 框架，该工具支持 7 nm FinFET，并为较新的工艺技术提供更精确的金属感知面积模型。我们还在 RAD-Gen 中实现了新工具，用于对 3D 架构的芯片间连接和电源分配网络进行建模。此外，我们还推出了新版多功能布局布线 (VPR) 工具，该工具可以对 3D 设备进行建模，并对其架构描述语言和布局布线引擎进行了增强。最后，我们通过对同构和异构 3D 可重构设备进行建模和评估，展示了我们增强工具的功能。
采用宏模型技术进行混合SET-CMOS逻辑反相器的设计与仿真
为了提高超大规模集成器件（VLSI）的性能，电路小型化是研究人员面临的巨大挑战[1-3]。事实上，将MOSFET尺寸缩小到纳米级也会带来一些问题。例如，功耗增加以及MOSFET沟道中电场增大可能导致势垒破裂，从而产生更大的漏电流，这可能会损坏器件。随着技术的进步，CMOS已经可以制造出来[4]。然而，减小MOS晶体管尺寸会导致一些基本的物理效应：短沟道效应[5]、栅极氧化层和高场效应[6,7]。这些问题促使人们探索具有更大可扩展性潜力的后续技术，如单电子器件（SET）技术[8-11]。SET最近因其纳米级超低功耗而备受关注[12-16]。尽管 SET 具有这些有趣的特性，但它仍存在集成限制。主要问题是 SET 在室温下运行需要极小的岛容量，因此实际上意味着室温下运行的岛尺寸小于纳米 [17]。单电子元件的第二个主要问题是背景电荷的随机性。事实上，绝缘环境中捕获的单个带电杂质会使岛极化，在其表面产生 e 数量级的镜像电荷。该负载可有效地从外部负载中减去 [18]。SET 与 CMOS 技术的混合已成为下一代超小型 [19-21]、低功耗、高速纳米器件的有希望的候选者。为了了解基于 SET 的电路的特性并探索其应用，对该器件进行模拟和建模已变得非常重要 [22-25]。SET 模拟通常基于
AI/ML/DL 算法及其在 VLSI 设计技术中的应用
3 助理教授，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 4 M.Tech。项目指导，教授兼系主任，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 摘要 本文简要回顾了可用于 VLSI 设计技术的 AI/ML 算法和应用。由于分析和开发可能减少由扩大工艺变异性带来的设计复杂性并缩短芯片制造周转时间的技术显然将成为纳米领域集成电路 (IC) 行业的一个问题。用于这些活动的传统方法大多是手动的，这需要时间和资源。相反，由于人工智能 (AI) 独特的学习策略，超大规模集成 (VLSI) 设计和测试可以利用各种新的自动化方法。利用自动学习算法，AI 和机器学习 (ML) 算法减少了理解和处理不同抽象级别内和跨不同抽象级别数据所需的时间和精力，从而提高了 IC 产量并加快了生产周转时间。本文研究了以前用于 VLSI 设计和生产的自动化 AI/ML 方法。本文介绍的工作是 PG (M.Tech) 学生的技术研讨会报告，这是 PG 课程第二学期每个学生必须就任何主题进行的研讨会的一部分。关键词：VLSI、设计、CMOS、芯片、晶体管 1.简介在微电子领域，CMOS 技术长期占据主导地位。在单个芯片上，制造的晶体管数量急剧增加。由于晶体管经过多代技术不断缩小尺寸，这些设备的密度和性能得到了提高，这极大地促进了微电子产业的发展。现代超大规模集成 (VLSI) 技术使得在单个芯片上实现复杂的数字系统成为可能。随着晶体管尺寸变小，半导体制造工艺的复杂性增加。随着我们越来越接近原子尺寸，简单的缩放不可避免地会走到尽头。即使这些器件很小，其性能的几个方面也会随着时间的推移而下降，例如泄漏增加、增益降低以及对制造工艺波动的敏感性增加。制造差异的急剧增加严重影响了电路的功能，导致相同尺寸的晶体管性能不一致。这会影响电路的传播延迟，其表现为随机变量，使时序收敛程序更加困难，并大大降低芯片产量。设计流程中需要采用未来技术节点的经济实惠的设计和先进的设计技术进行更精细的优化，以保持 VLSI 系统的性能趋势，以应对工艺变化增加带来的日益严峻的挑战，设计复杂性和芯片集成度。电子设计自动化 (EDA) 工具在克服设计复杂性方面的有效性