在过去的几十年中,数字和模拟集成电路的集成密度和性能经历了一场惊人的革命。虽然创新的电路和系统设计可以解释这些性能提升的部分原因,但技术一直是主要驱动力。本课程将研究促成集成电路革命的基本微制造工艺技术,并研究新技术。目标是首先传授构建微型和纳米器件的方法和工艺的实际知识,然后教授将这些方法组合成可产生任意器件的工艺序列的方法。虽然本课程的重点是晶体管器件,但许多要教授的方法也适用于 MEMS 和其他微型器件。本课程专为对硅 VLSI 芯片制造的物理基础和实用方法或技术对器件和电路设计的影响感兴趣的学生而设计。30260133 电子学基础 3 学分 48 学时
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[20] Liu W W,Chen S Q,Li Z C等。使用单层跨表面[J]在Terahertz区域中在Terahertz区域中传输模式下的极化转换实现。光学信,2015,40(13):3185-3188。
在脑类器官中[58]。 (f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 (g)成像在脑类器官中[58]。(f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。(g)成像
(b),6.000 nm(c),8.900 nm(d)和9.300 nm(e),其中颜色表示不同的局部晶体结构:蓝色-BCC,绿色-FCC,RED-HCP和White-Inninnown; (f)在1860 PS和d = 9.300 nm的纳米线内的应变分布,其中原子是通过其局部剪切应变颜色的。
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是,机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件(例如,学习索引)。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引(特别是 R 树)的性能,以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠,因此在搜索空间中的特定点时,可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下,可以搜索整个 R 树。在本文中,我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能,因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树,将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务,以排除无关的叶节点访问。然后,我们将传统的 R 树扩展到 AI 树,形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此,“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询,使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明,“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
在单户住宅区的前院,本机和标本树位于前财产线和主要结构之间的区域。(这不包括诸如烟囱,格子,门廊,露台和海湾等预测。)在单户住宅区的角院,位于侧属性线和主要结构之间的区域的本地和标本树。
摘要生命之树(https://itol.embl.de)是用于管理,显示,注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的,可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型(彩色 /标记的范围),大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配(包括完整的正则表达支持)来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理,没有V el distai y和e Xporting选项,并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签,并具有精确的定位,大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能,简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库(GTDB)支持树,此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展,简化了项目和树木的管理,导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。