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chemSHERPA-AI 数据准备方法和要领
① 输入发行者・授权者的信息。 ② 在传达事项中，请勾选成分信息 ※ 和合规性评估信息。 ※本公司要求FMD (所有成分) 时，请在FMD上打勾后提供。 ③ 请勾选SCIP信息的所有项目。
一种基于热反射的原位芯片贴装热导率测量新方法
各种应用（例如太空应用）对高功率密度、高效率电子设备的需求日益增加。高功率密度要求在封装层面进行有效的热管理，以确保工作温度保持在安全的工作范围内，避免设备早期故障。芯片粘接（芯片和法兰之间的粘合层）一直是热瓶颈，依赖于导热率相对较低的共晶焊料。正在开发先进的高导热率芯片粘接材料，包括烧结银和银环氧树脂，以解决这一问题。然而，这些新材料的热导率通常以其块体形式进行评估；体积热导率可能无法代表实际应用中较低的实际“有效”热导率，这也受到界面和空隙的影响。在本文中，频域热反射已调整为在低频下运行，具有深度灵敏度，可测量夹在芯片和法兰之间的芯片粘接层的热导率。
JEITA关于人工智能社会化实施的行动宣言与实践
我们相信，以下来自政府和其他组织的指导方针将有助于利用人工智能并提高效率。截至2024年2月底，我们参考了政府和其他组织网站，并提供了以下与人工智能相关的指南示例供您参考。请注意，政府和各类组织可能会根据环境的变化，包括生成式人工智能等人工智能使用的进展情况，在未来重新审视该政策。
船舶建造厅公告第18号 2024年4月16日 自卫队舰船等装备......
或者，如果正在提交申请，则在确定符合资格后能够立即提交申请的人。 （6）能够迅速、持续地应对履行后出现的任何缺陷的人。 （7）具有履行服务所必需的下列设施或者同等设施： (a) 维护目标设备所需的工作设施； (b) 测量仪器、测试设备、专用工具和其他检查等所需的设施； (c) 储存必要的借出、存放和政府供应物品的仓库。 (8) 为实施上述服务，需要具备以下结构和能力。 可按照所申请物项及所连接设备所要求的标准和质量提供服务。 确保拥有检查、修理、调查和改造设备所需的工程师的能力。
履带式车辆最大牵引力测试方法 - 防卫省/自卫队
路面状况 4.2 旧标准规定“路面状况原则上应如下，但不可避免时应采用混凝土或沥青路面。”为了明确其是道路， NDS D 1001，，“，不再规定N值，因为当路面有湿气时，道路阻力会发生变化。考虑到试验结果的再现性，试验道路的路面状况原则上为干混凝土路面或沥青路面。 ，，不过，为了能够在各种路面条件下进行测试，“如果有必要的话，可以在土路、碎石区、沙地、沙地、松软地段、雪地等地进行测试。” ’改变了。另外，在旧标准下，路面。 长度由 确定，但由于路面长度根据测试方法而变化，因此已包含在第 2.2 节（3）“测试方法”中。 ,
价格和规格指南 2024 年 12 月 3 日
# 油耗和二氧化碳排放量数据根据 WLTP 测试循环确定。以上显示的二氧化碳排放量数据、BiK 值和建议零售价适用于未安装任何选装设备的标准车辆。二氧化碳排放量数据用于计算车辆首次登记时的车辆消费税 (VED) 和 BiK。添加选装配置可能会增加认证的二氧化碳排放量。这反过来可能会影响登记时应缴纳的 VED 金额，以及公司车辆驾驶员应缴纳的 P11D 值和实物福利税 (BiK)。所示数据仅供比较之用，仅应与按照相同技术标准测试的其他车辆的油耗和二氧化碳排放量进行比较。实际油耗和二氧化碳排放量取决于多种因素，包括但不限于：安装的配件（登记前后）；天气变化；驾驶风格和车辆负载。WLTP（全球统一轻型车辆测试程序）用于测量油耗和二氧化碳排放量。有关 WLTP 测试循环的完整数据可在以下网址找到：www.vauxhall.co.uk/wltp
对选定单户住宅中可再生能源的使用的比较分析
摘要：可再生能源在产生单户住宅的电力和热量中起着重要作用，同时又与外部能源供应商无关。这主要是由于经济优势，即降低电力成本。本文旨在比较两个由光伏系统提供动力的单户住宅，还要比较一个热泵。两座建筑物在相同的气候条件下彼此靠近（波兰Swietokrzyskie省）。分析比较了两个不同模型的光伏系统的电力生产，两种建筑物的最大功率为280 W和340 W。此外，对夏季和秋季期间的每月安装操作进行了对电力生产的分析。提出了在秋季和冬季的热泵每月消耗的每月电力消耗。在最后一步中，介绍了两个设施的投资回报率的经济分析。事实证明，尽管投资成本差异，但两座建筑物的投资回收期均在6 - 7年之间。关键字：热泵，光伏系统，可再生能源生成
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。