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焊接对薄硅太阳能电池造成的损坏
焊接对薄型硅太阳能电池造成的损伤以及模块中破裂电池的检测 Andrew M. Gabor、Mike Ralli、Shaun Montminy、Luis Alegria、Chris Bordonaro、Joe Woods、Larry Felton Evergreen Solar, Inc. 138 Bartlett St., Marlborough, MA 01752, 508-597-2317, agabor@evergreensolar.com Max Davis、Brian Atchley、Tyler Williams GreenMountain Engineering 500 Third St, Suite 265, San Francisco, CA 94107 摘要：降低光伏制造成本的需求加上目前多晶硅原料的短缺导致硅片和电池厚度不断减小。工艺、材料和处理设备必须进行调整以保持可接受的机械产量和模块可靠性。对于较薄的电池来说，将电线焊接到电池上是变得更具挑战性的步骤之一。电池可能在加工过程中破裂，或者由于加工过程中的损坏导致模块破裂。为了在将 String Ribbon 晶圆厚度降至 200 微米以下时保持良好的产量和模块可靠性，Evergreen Solar 开发了有助于优化工艺、设备和材料的工具，并开发了改进的模块级裂纹检测方法。在本文中，我们描述了一种电池破损强度测试仪，我们将其构建为一种快速反馈和质量控制工具，用于改进和监控焊接过程。我们还描述了一种电致发光裂纹检测系统，我们开发该系统是为了快速、无损地对模块中破裂的电池进行成像。有限元建模用于解释为什么与背面相比，在模块的玻璃面上加载时电池更容易破裂。关键词：模块制造、可靠性、焊接 1 简介 降低光伏制造成本的需求加上目前多晶硅原料的短缺，正在推动晶圆和电池厚度的稳步下降。工艺、材料和处理设备必须适应以保持可接受的机械产量和模块可靠性。对于较薄的电池来说，将导线焊接到电池上是更具挑战性的步骤之一。电池可能会在此过程中破裂，或者由于在此过程中造成的损坏，模块随后会破裂。为了在将 String Ribbon 晶圆厚度降至 200 微米以下时保持良好的产量和模块可靠性，Evergreen Solar 正在研究裂纹形成的机制，并正在开发有助于优化工艺和材料的工具，并正在开发模块级裂纹检测的改进方法。
在原子薄的半导体中巨大的法拉第旋转
Faraday旋转是固体，液体和气体的磁光反应中的基本效应。具有较大Verdet常数的材料在光学调节器，传感器和非转录器件（例如光学隔离器）中应用。在这里，我们证明了光的极化平面在中等磁力的HBN封装的WSE 2和Mose 2的HBN封装的单层中表现出巨大的法拉第旋转，在A激子转变周围表现出了几个度的巨大旋转。对于可见性方案中的任何材料，这将导致最高已知的VERDET常数为-1.9×10 7 deg T -1 cm -1。此外，与单层相比，HBN封装的双层MOS 2中的层间激子具有相反的符号的大型Verdet常数（VIL≈+2×10 5 deg T-1 cm-2）。巨大的法拉第旋转是由于原子较薄的半导体过渡金属二进制基因源中的巨大振荡器强度和激子的高g因子。我们推断出HBN封装的WSE 2和Mose 2单层的完全平面内复合物介电张量，这对于2D异质结构的Kerr，Faraday和Magneto-Circular二分法谱的预测至关重要。我们的结果在超薄光学极化设备中的二维材料的潜在使用中提出了至关重要的进步。
bose金属在原子上薄的NBSE2中？
一开始是定位的缩放理论。Boomer物理学家1被培养为认为没有二维金属，因为任何含量的疾病都会导致定位和绝缘行为2。他们了解到，微调金属行为可以在超导体 - 绝缘体过渡的量子临界点上表现出来，并通过磁场或混乱来调节，并且对超导膜的早期实验似乎证实了这张图片：超导能力：超导对过渡的一侧，在过渡的一侧，在另一种和关键的金属状态下进行隔离。但从1990年开始，实验表明没有关键的金属状态，而是整个金属阶段开始积累。这种异常的金属状态（AMS）是不寻常的，因为除其他外，其电导率σxx（t→0）的升级为低于正常状态Drude理论的值。另一个异常是观察到的幂律缩放r xx〜（h-h 0）α（t）
dell EMC Unity：快照和薄克隆
本出版物中的信息“原样”提供了。戴尔公司（Dell Inc.本出版物中描述的任何软件的使用，复制和分发都需要适用的软件许可。本文档可能包含某些与戴尔当前语言指南不符的单词。Dell计划在随后的未来发布中更新文档，以相应地修改这些单词。本文档可能包含来自第三方内容的语言，这些语言不受戴尔的控制，并且与戴尔当前有关戴尔自己内容的准则不一致。当相关第三方更新此类第三方内容时，将相应修订本文档。版权所有©2016-2021 Dell Inc.或其子公司。保留所有权利。Dell Technologies，Dell，EMC，Dell EMC和其他商标是Dell Inc.或其子公司的商标。其他商标可能是其各自所有者的商标。[6/21/2021] [技术白皮书] [H15089.7]
嵌段共聚物定向自组装基础
对于需要高分辨率图案化的实验室成员，嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时，可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中，组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥，以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离，同类聚合物会被同类聚合物吸引，从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中，对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
灵活至终端输电扩建 - C 段
该项目涉及从犹他州格兰茨维尔附近的拟建林伯变电站到犹他州盐湖城的终端变电站修建一条高压输电线，如下图所示。该项目将包括约 56 英里的新输电线、一个新变电站、对两个现有变电站的升级以及重新布置一些现有输电线。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
2022-25 年全龄段策略
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织（附录 2），这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标，我们共同合作分享信息、专业知识和学习，以改变健康和社会护理服务，如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。
提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：
Healdsburg的浮动光伏太阳能电段Healdsburg的浮动光伏太阳能电段
Healdsburg的废水处理设施是一种最先进的三级治疗系统，将原始污水处理成清洁和消毒的再生水。th是水存储在大型热塑性衬里的池塘中，并通过管道传达给农业使用者，从而减少了对珍贵地下水的需求。在炎热的夏季，遏制池会花藻类，需要阴影以减少藻类的生长并确保最高质量的再生水。