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产品 /过程更改通知1。PCN... < / div>
1.2结论所有可靠性测试均已完成，并取得了积极的结果。在最终电测试中均未检测到功能性和参数拒绝。According to good reliability tests results in line with validated product mission profile and reliability strategy, the qualification is granted for all Finished Goods diffused in TSMC SSMC 8'' (0.18 μ m EMBEDDED FLASH) – for the die F422CCC1, F440CCC2, F444CCC2, F448CCC2, F445CCC1, F442CC1 & F438CCC1 and assembled in the following packages: LQFP48 7x7 ASEKH, LQFP48 7x7 ST Muar, LQFP64 10x10 JSCC, UQFN48 7x7 JSCC, UFBGA64 5x5 ATP3, LQFP100 14x14 ATP1, LQFP100 14x14 ST Muar, WLCSP STATS奇帕克新加坡，UFQFPN28 4x4 Col JSCC，TSSOP20 ST深圳和LQFP48 7x7 JSCC。有关可靠性测试结果，请参阅第2.0节。
技术报告创业过程...
创意的相关性取决于所应用的评估标准，但这些标准的重要性并不总是相同的。每个标准的重要性（权重）水平因领域和创作过程的目标而异。例如，在技术导向问题的情况下，响应问题规范的创意被认为是好的。在产品设计问题的情况下，情况略有不同，因为即使创意不符合问题的规范，也可以将其视为好创意（Bonnardel，2006）。更准确地说，用于评估创意的标准权重可能会根据领域而变化。例如，在家具或网站创作的背景下，原创性更有价值（即 70% 原创性，30% 适应性），而在工业背景下，适应性更受重视（即 30% 原创性，70% 适应性）（Bonnardel，2006）。所有这些形式化的合理性都是因为“评估系统”并不直接适应特定情况和背景，而是需要进行设计和调整（Micaëlli 和 Fougères，2007）。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
产品 /过程更改信息1。PCI... < / div>
遵守与您或我们实施的任何行业标准，Stmicroelectronics NV及其子公司（“ ST”）保留对ST产品进行更改，更正，改进，改进以及改进ST产品和本文档的改进的权利。购买者应在下订单之前获取有关ST产品的最新相关信息。ST产品根据ST在订单确认时的销售条款和销售条件出售。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
上皮-间质转化过程中胸膜间皮瘤 RNA 编辑变化的模式
摘要：胸膜间皮瘤 (PM) 是一种可观察到上皮样、双相性和肉瘤样组织类型的癌症。肉瘤样 PM 以间充质特征为特征。多组学已用于在分子水平上表征上皮-间充质 (EMT) 表型。我们通过纳入 RNA 编辑分析为此做出了贡献。我们从两个 PM 队列中提取了上皮评分最高与最低的样本，并观察到 EMT 后内含子中的 RNA 编辑增加而 3′UTR 中的 RNA 编辑减少。在通过转录组学分析分层为两组的原代 PM 原代培养物中也观察到了同样的情况，其中一组富集了间充质特征。我们的数据表明，与在其他癌症类型中观察到的情况一样，RNA 编辑与 PM 中的 EMT 表型相关。
以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1