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选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
Mubashir Bashir、Afnan Asad 和 Raof Ahmad Khan，“MEMS 技术 - 扩展优势和问题概述”，《国际科学杂志》
缩小尺寸是人们追求的目标。不幸的是，现实情况并非如此。确实，没有什么可以阻止人们缩小设备组件的尺寸，从而使设备变小。但是，缩小许多物理量会产生严重的物理后果。本文将介绍微机电系统 (MEMS) 中可用的缩放机制。它是一种技术，其最一般的形式可以定义为使用微加工技术制造的微型机械和机电元件（即设备和结构）。MEMS 设备的关键物理尺寸可以从尺寸谱下端的远低于 1 微米一直到几毫米不等。同样，MEMS 设备的类型可以从相对简单的没有移动元件的结构到具有多个移动元件的极其复杂的机电系统，这些元件受集成微电子控制。MEMS 的一个主要标准是至少有一些元件具有某种机械功能，无论这些元件是否可以移动 关键词 — 集成电路 (IC)；MEMS；缩放。
阅读！ - Neurotech@Berkeley
2013 年，第一个神经发育性精神障碍模型是用脑类器官建立的。奥地利科学院的研究人员从一名小头症患者的 iPCS 中获得了脑类器官。小头症是一种以脑和头部尺寸明显缩小为特征的疾病。研究人员发现了一组与小头症有关的基因突变；然而，具有这些突变的小鼠模型无法复制人类患者大脑尺寸的缩小。利用人类类器官，研究人员能够复制这种大脑缩小并确定该疾病的根本原因之一。他们利用小头症患者的 CDK5 调节亚基相关蛋白 2 (CDK5RAP2) 突变对成纤维细胞进行了重新编程，以建立人类类器官模型。通过这个模型，他们可以将小头症相关的细胞异常追溯到 CDK5RAP2 的功能丧失。这些类器官的神经上皮区域和放射状胶质干细胞减少
适用于 7nm 技术节点及更高版本的可扩展且可制造的无体积多 Vt 解决方案
为了提高晶体管的密度、提高性能、降低功耗和降低每个晶体管的成本，人们对晶体管尺寸的要求推动了接触多晶硅间距 (CPP) 的缩小，如图 1 和图 2 所示，这反过来又需要缩小栅极长度以释放更多空间来降低接触电阻。由于金属栅极图案的空间有限，RMG 的持续缩小对 7nm 及更高技术的多 Vt 提出了挑战。此外，自对准接触 (SAC) 成为未来技术节点上提高器件成品率的关键要素。因此，需要采用简化的 RMG 堆叠集成方案来确保良好的栅极凹槽控制和均匀的 SAC 封装。由不同栅极金属厚度 (金属多 Vt) 实现的多 Vt 选项将在大幅缩小间距时面临可扩展性挑战。在这项工作中，我们提出了一种无体积多 Vt 解决方案来定义具有不同偶极子层厚度的所有 Vt 类型。氧化物偶极子层与基于 SiOx 的界面层 (IL) 相互作用，产生 Vt 偏移，伴随其基团电负性差异 [6]。所提出的方案被证明与双 WFM 工艺兼容，并且由于其体积小，可适用于高度缩放的设备和新颖的设备架构。在同一芯片上集成多个偶极子厚度非常具有挑战性，因为偶极子厚度非常薄，通道可能会受到图案损坏。在本文中，我们
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