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希勒电气
R. STAHL 的全球总部位于德国瓦尔登堡。R.STAHL Inc. 位于德克萨斯州休斯顿，以其世界一流的制造、工程和技术服务能力而自豪。在这里，我们的工程师齐心协力，为全球复杂系统开发量身定制、可靠且经济高效的解决方案。项目管理和生产部门在最先进的设施中并肩工作，以促进整个生产过程中所有部门之间的沟通与合作。扁平层级、灵活性和开放对话描述了我们的文化。我们庞大的组件和系统组合是世界上最全面的产品之一，是我们防爆系统解决方案的基础，所有这些解决方案都经过精心设计，可以无缝协作。这确保了我们的客户所需的可靠性以及项目成功的保证。我们的专家代表将随时向您通报项目状态。我们位于魏玛和科隆（德国）、斯塔万格（挪威）、亨厄洛（荷兰）、金奈（印度）和上海（中国）的其他制造工厂也遵循同样的高标准。
巴勒莫大学
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
环境评估 – 金鹰
申请人提议在位于美国新墨西哥州阿尔伯克基大学大道（街道地址尚未分配）沿线一块 125 英亩的土地上建造和运营一个新的太阳能光伏 (PV) 电池制造和面板组装设施（即项目）（图 1）。项目地点位于 Mesa del Sol 社区内，这是一个混合土地用途开发项目，包括住宅区、公园、开放空间、Netflix 工作室、县娱乐综合体、Isleta 露天剧场和配套商业企业（图 2）。Maxeon 计划每年在拟建工厂生产 3.7 千兆瓦 (GW) 的光伏电池和 3.5 GW 的模块，相当于每年约 580 万块太阳能电池板。Maxeon 的目标是补充其在墨西哥现有的两家为美国市场供应产品的工厂，这些工厂已经满负荷生产。
纽金集团
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的规定，在本年度报告表 10-K 中有所提及，包括与管理层对新产品推出的期望、我们某些组件、原材料和成品来源的充分性以及我们利用某些库存的能力有关的陈述。为此，本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述内容的情况下，“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们对未来事件的当前期望或预测；基于当前的估计、预测、信念和假设；并非对未来业绩的保证。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。有许多重要因素，包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股票价格、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。本 10-K 表中的风险因素以及公司不时提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告中的风险因素，可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。