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令和5年度第1回讲演会人工知能（Artificial Intelligence） ...
自 2010 年代以来，人工智能主要在识别领域取得进展，例如面部和语音识别，但最近，生成图像和语言的生成人工智能也取得了快速进展。生成式人工智能有望改变我们生活的许多方面，包括工业、政府、教育和娱乐。在这里我们考虑如何处理这种生成性人工智能。
住房和经济发展键 -
具体而言，TIF地区的即将到期意味着同样大量的增量均衡评估价值（EAV）设置为返回该市的征税。这些美元作为特殊类别（称为“新财产”或“新EAV”）退还给所有税收机构 - 这导致永久且持续的增长到税基，而不需要对财产税征收的肯定性增加。这意味着预期的1.5亿美元的新的年收入将在未来10年内增加该市的征税，并在15年内进一步增加到超过2.9亿美元。这种好处不仅限于芝加哥市。该市的所有税收机构，包括芝加哥公立学校（CPS），芝加哥公园区和库克县 - 将看到相应的增加。在CPS的情况下，在未来15年内，累计新资金的收益接近50亿美元。
日本人工智能学会会长野田伊崎和日本机器人学会会长浅田稔的对话
1998年于东京大学研究生院文化研究科取得语言情报科学博士学位。哲学博士（学术）。现为电气通信大学信息科学与工程研究生院和人工智能高级研究中心的教授。自 2020 年起，他一直担任该大学副校长。日本学术会议准会员。 该协会前任理事。 Kansei AI Inc. 董事兼首席运营官智慧城市研究所执行顾问内阁办公室数学、数据科学和人工智能教育计划认证体系审查委员会成员。其著作《坂本真木教授教授的人工智能相关知识几乎全部教给你的书》（Ohmsha，2017年）被收录于2020年4月采用的日本教科书（学校图书馆）中。
2024年4月期 通期決算説明会
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涂有pd的Cu线的针键键工艺
成本降低是最近向CU线键合的主要驱动力，主要是AU线粘结。包装的其他成本降低来自基板和铅框架的新开发项目，例如预镀框（PPF）和QFP和QFN的UPPF降低了镀层和材料成本。但是，由于粗糙的smface饰面和薄板厚度，第二个键（针键键）在某些新的LeadFrame类型上可能更具挑战性。pd涂层的Cu（PCC），以通过裸铜线改善电线键合工艺，主要是为了提高可靠性并增强了S TCH键过程。需要进行更多的FTMDAMENTALS研究来了解粘结参数和粘结工具的影响以提高针迹键合性。在本研究中研究了Au/Ni/pd镀的四型扁平铅（QFN）PPF底物上直径为0.7 mil的PCC电线的针键键过程。两个具有相同几何形状但不同的s脸的胶囊用于研究Capillruy Smface饰面对针键键过程的影响。两种毛细血管类型是一种抛光的饰面类型，用于AU线键合，而颗粒•饰面毛细管具有更粗糙的smface fmish。比较铅（NSOL）ATLD SH01T尾巴之间的过程窗口。研究了过程参数的影响，包括粘结力和表SCMB扩增。过程窗口测试结果表明，颗粒毛细管具有较大的过程窗口，并且SH01T尾巴OCCTM的机会较低。在所有三个Pru·emeter套件中，颗粒状的毛细血管均显示出更高的粘结质量。较高的SCMB振幅增加了成功SS的机会 - 填充针键键的fonnation。ftnther比较了毛细血管smface饰面，3组参数se ttings ttings ttings ttings具有不同的键atld scmb a振幅ru·e测试。与抛光类型相比，Grrumlru·capillruy产生了更高的针迹拉力强度。开发了该过程的有限元模型（FEM），以更好地了解实验性OB使用。从TL1E模型中提取了电线和亚种界面处的电线的Smface膨胀（塑性脱节），并归因于粘附程度（键合）。该模型用于与不同的Smface饰面相连（键合）的实验观察。
