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连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。
第二年TDC科学，动物学 - 实用
S.No. div> 锻炼益处18 25 2次要解剖 / 09 12 3安装 /应用动物学08 08 4斑点20 20 5 5 Viva -love 10 10 10 10 10-总计： - 75脊椎动物一般调查（博物馆标本）a Urochordata：uroChordata：ciona，ciona，ciona，barrosoma，barrel，barrel，barberel，bartel，barbarel，b cephalalochordata： Amphioxus 100 agnatha：彼得罗森，Ammocoete Mask 500鱼：eChenis，sphyrna，torledo，writ，writ，clarias，clarias，anabas，abaipocampus，雄性和女性（男性和女性），嵌合体，anguilla，anguilla，protopterus，protopterus。 div> e两栖动物：鱼thyophis，axolotl面膜，sal兰，bufo，rana，hyla，hyla，pipa，pipa，amphiuma，alytes。 div> f爬行动物：乌龟，trionyx，hemidactylus，calotes，chameleon，varanus，phrynosoma，heloderma，naja，naja，viper，viper，typhlops，bungarus，bungarus，hydophis，redrophis，reyx，eryx，dinosaurs模型。 div> g鸟：pupa，psittacula，sparrow，bubo，Archeopteryx H哺乳动物的模型，pteropus，犀牛，犀牛，气体，erinaceous，hystrix croccedura，头发。 div> 准备好幻灯片：1头齿状载体：两栖动物：T.S。 div> 通过颊区域，T.S。 div> 通过咽部显示性腺，T.S。 div> 通过尾端。 div> 2鱼：Plosoid，Cycloid和Cenoid尺度，V.S。 div> 皮肤。 div> 3两栖动物：V.S。 div> 皮肤，T.S。 div> 证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>S.No. div>锻炼益处18 25 2次要解剖 / 09 12 3安装 /应用动物学08 08 4斑点20 20 5 5 Viva -love 10 10 10 10 10-总计： - 75脊椎动物一般调查（博物馆标本）a Urochordata：uroChordata：ciona，ciona，ciona，barrosoma，barrel，barrel，barberel，bartel，barbarel，b cephalalochordata： Amphioxus 100 agnatha：彼得罗森，Ammocoete Mask 500鱼：eChenis，sphyrna，torledo，writ，writ，clarias，clarias，anabas，abaipocampus，雄性和女性（男性和女性），嵌合体，anguilla，anguilla，protopterus，protopterus。 div>e两栖动物：鱼thyophis，axolotl面膜，sal兰，bufo，rana，hyla，hyla，pipa，pipa，amphiuma，alytes。 div>f爬行动物：乌龟，trionyx，hemidactylus，calotes，chameleon，varanus，phrynosoma，heloderma，naja，naja，viper，viper，typhlops，bungarus，bungarus，hydophis，redrophis，reyx，eryx，dinosaurs模型。 div>g鸟：pupa，psittacula，sparrow，bubo，Archeopteryx H哺乳动物的模型，pteropus，犀牛，犀牛，气体，erinaceous，hystrix croccedura，头发。 div>准备好幻灯片：1头齿状载体：两栖动物：T.S。 div>通过颊区域，T.S。 div> 通过咽部显示性腺，T.S。 div> 通过尾端。 div> 2鱼：Plosoid，Cycloid和Cenoid尺度，V.S。 div> 皮肤。 div> 3两栖动物：V.S。 div> 皮肤，T.S。 div> 证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>通过颊区域，T.S。 div>通过咽部显示性腺，T.S。 div>通过尾端。 div> 2鱼：Plosoid，Cycloid和Cenoid尺度，V.S。 div> 皮肤。 div> 3两栖动物：V.S。 div> 皮肤，T.S。 div> 证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>通过尾端。 div>2鱼：Plosoid，Cycloid和Cenoid尺度，V.S。 div> 皮肤。 div> 3两栖动物：V.S。 div> 皮肤，T.S。 div> 证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>2鱼：Plosoid，Cycloid和Cenoid尺度，V.S。 div>皮肤。 div>3两栖动物：V.S。 div>皮肤，T.S。 div> 证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>皮肤，T.S。 div>证人，T.S。 div> 肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>证人，T.S。 div>肾脏和T.S. div> 肝脏。 div>肾脏和T.S. div>肝脏。 div>
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。
luxtelligence sa
光子综合电路（图片）对于现代数据中心内的数据传输是必不可少的，并且传统上遍布多个应用程序领域，限于散装光学元件，例如LIDAR和BIOSESENT。薄膜硅锂（LNOI）的最新进展显示了LNOI综合光子电路的主要潜力，这些电路表现出强大效应，从而实现了超快和有效的电流调制，但难以通过干蚀刻来处理。出于这个原因，不可能蚀刻紧密的封闭波导 - 通常在硅或氮化硅中实现的 - 这阻碍了材料向商业铸造厂的过渡。虽然硅或磷化物的发育良好，但在欧洲提供了许多商业铸造厂，提供PDK（工艺设计套件），但尼橙色锂的图片并非如此。使用钻石样碳（DLC）的新型制造过程，EPFL的最新进展克服了这一挑战。dlc在1950年代被发现，是一种具有出色硬度的无定形材料，并且能够沉积在纳米薄膜中。使用DLC作为硬面膜，EPFL表现出可靠的蚀刻，紧密限制和低损失图片的可靠制造，损失低至5 dB/m。这种制造方法可以预示新一代紧密限制的Niobate光子集成电路，尤其是用于在基于相干激光的射程，波束成形，光学通信或新兴经典和量子计算网络中的应用。该项目将该制造过程转变为Luxtelligence SA，并开发具有关键构件的工艺设计套件（PDK），特别是高速低压调节器，旨在成为欧洲第一个商业纯式纯种型铸造厂，并将lithium niobate Niobate Niobate niobate集成的光子循环访问。该项目的重点是关键技术，例如波导蚀刻和电极处理，并演示了PDK库中的基本组件，例如波导和电形相位变速器。
连续膜表面微加工硅变形镜
表面微加工的一个成功光学应用是开发静电驱动微机械镜阵列（由可移动的反射或折射元件组成的大规模并行阵列），用于投影显示系统。1 每个元件都是一个镜面部分，可用作大型显示器中的一个像素，元件的驱动通过二进制数字控制信号并行协调。在这种系统中，已证明简单微机械致动器的制造成品率可以接近 100%。此外，已证实可以实现电子器件与微机电系统（MEMS）阵列结构的大规模集成。这种集成是通过在平面化 CMOS 电子器件阵列上构建 MEMS 结构来实现的。已提出了这些基本概念的几种扩展，以便开发用于自适应光学系统的表面微加工连续膜可变形镜。在自适应光学中，重要的是可变形镜既要连续又要精确可调。本文描述的装置是使用表面微加工技术制造的第一种连续镜。~ 体微加工连续镜之前已经展示过。2 ! 波士顿大学设计、制造和测试了表面微加工镜。该装置由单个柔性光学膜组成，该膜由多个附件支撑，这些附件位于表面法向静电致动器的底层阵列上。该装置有两个特点与以前的表面微加工镜系统不同。首先，镜面是连续的，而不是分段的。因此，致动器的局部变形会导致镜面平滑偏转，表面轮廓没有不连续性，没有由于分段边缘而导致的衍射干扰，也没有由于填充因子低于 1 而导致的光强度损失。此外，新的可变形镜装置允许精确、连续地控制镜面膜。
液化天然气供求对
起源和销售对新液化天然气设施的需求的激增或随时可用的增加存储容量，以及原材料的上涨（尤其是NI）的上涨，使膜型的完整封装系统的选择越来越有吸引力。在这种情况下，Gaztransport＆Technigaz（GTT）倾向于其针对液化天然气载体和土地存储的膜遏制系统的广泛专业知识，以开发GST®，这是膜完全封闭的更新解决方案，该解决方案全面用于陆上存储。phpeudqh ixoo frqwdlqphqw wdqnv lq rshudwlrq ru lq订单截至2020年3月31日，已经在全球范围内使用了GTT Technologies。第一批膜全遏制箱是乙烯储罐，于1972年在法国委托，在近50年后仍在运营。前两个LNG膜的完整遏制是恩吉在蒙托伊尔·戴 - 布雷塔尼（Montoir-De-Bretagne）操作的膜，其容量为b bpu hdfk）roorzlqj wkrvh wkrvh wdqnv zlwk zlwk zlwk d fdsdflw \ ri 100 000m³是为kogas by by在pyeeong taek taek taek taek taek taek taek taek by by的。最近，GTT一直在设计两个膜完全遏制液化天然气储罐，每个储罐的净容量为220 000立方米。PetroChina正在建造这些储罐（3＆frqwudfwru +xdqtlx＆rqwudfwlqj（qjlqhhulqj＆r /wg（hqc）。< /div>>这些坦克将位于中国的天津南部港口工业区，预计将被委托委托Gxulqj wkh odvw txduwhu ri 7kh \ zloo eh wkh wkh wkhzruogȥv最大的地面膜上膜上的全套储罐lng储罐。该坦克的容量为29 000立方米，预计将在2021年进行。与此同时，另一个由中国石油工程和建筑公司的EPC承包商（CPECCCNC）由PetroChina Group的另一家EPC承包商（CPECCNC），另一个中国赫比省的膜上凝结LNG坦克正在中国的Hebei Province建造。
结构结构和大脑网络效率链接多基因分数
图1神经认知数据和统计分析的处理步骤。首先，使用T1加权解剖图像来计算皮质表面积和皮质厚度的估计值。第二，根据HCPMMP地图集，将T1加权的解剖图像分为每个半球180个皮层结构，每个半球8个皮层结构。第三，将所得的遮罩线性转化为静止状态和扩散加权图像的天然空间。对于扩散加权图像，使用上述面膜作为种子和靶区域进行概率纤维跟踪。对于静止状态图像，计算了所有大脑区域的平均粗体时间课程之间的相关性。第四，结构和功能网络构建。边缘通过概率纤维拖拉术或粗体信号相关的结果加权。第五，这些网络用于计算全球效率测量RSFMRI E和DWI E以及淋巴结效率测量RSFMRI EI和DWI EI。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。 在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。 自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。 全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。 最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。再次，I-S-T 2000 R总分是因素，PGS是自变量。表面积，皮质厚度，DWI EI或每个HCPMMP区域的RSFMRI EI用作介体。
晶圆粘结后的晶圆边缘平面化
使用Tencor的HRP-250来测量轮廓。使用了来自Cabot的SS12和来自AGC的CES-333F-2.5。在将晶片粘合到粘合之前（氧化物到氧化物和面对面），将顶部晶圆的边缘修剪（10毫米），并同时抛光新的斜角。这可以防止晶片边缘在磨/变薄后突破[1]。将晶圆粘合后，将散装硅研磨到大约。20 µm。之后，通过反应性离子蚀刻（RIE）将粘合晶片的剩余硅移到硅硅基（SOI） - 底物的掩埋氧化物层（盒子）上。另一个RIE过程卸下了2 µm的盒子。之后，粘合晶片的晶圆边缘处的台阶高为3 µm。随后沉积了200 nm的氮化物层，并使用光刻和RIE步骤来构建层。此外，罪被用作固定晶片的si层的固定。必须将设备晶圆边缘的剩余步骤平面化以进行进一步的标准处理。为此，将剩余的罪硬面膜（约180 nm）用作抛光止损层。在平面化之前，将4500 nm的Pe-Teos层沉积在罪恶上。这有助于填充晶圆的边缘。在第一种抛光方法中，将氧化物抛光至残留厚度约为。用SS12泥浆在罪过的500 nm。在这里，抛光是在晶片边缘没有压力的情况下进行的。然后将晶圆用CEO 2泥浆抛光到罪。用CEO 2浆料去除氧化物对罪有很高的选择性，并且抛光在罪恶层上停止。第一种抛光方法花费的时间太长，将氧化物层抛光至500 nm的目标厚度。此外，在抛光SIO 2直到停止层后，用SS12稍微抛光了罪。最后，高度选择性的首席执行官2 -lurry用于抛光罪。结果表明，步进高度很好，但是弹药范围很高（Wafer＃1）。第二种方法的抛光时间较小，并在500 nm上停在SIO 2上，而最终的抛光和首席执行官2 -slurry直至罪显示出良好的步进高度，并具有更好的罪恶晶圆范围（Wafer＃2）。
M.E（eple.和Commu.-vlsi Design）_22032024.pdf
modulei：VLSI（10小时）VLSI设计概述的概述：历史透视，VLSI设计方法的概述，VLSI设计流，VLSI设计流，设计层次结构，规则性，模块化和局部性概念，局部性，VLSI设计样式，设计质量，包装技术，包装技术，CAD技术。MOS晶体管理论：金属氧化物半导体（MOS）结构的简介，长通道I-V特征，C-V特性，非线性I-V效应，直流传递特性。moduleii：ASIC（10小时）ASIC设计流：ASIC和SOC概论，ASIC流程概述，功能验证，RTL-GATE水平合成，合成优化技术，前时间验证，静态定时验证，静态定时分析，地板计划，平面图，放置和路线，提取，提取，外布置后，布局后验证，验证，验证。CMOS流程技术：制造过程流程 - 基本步骤，CMOS N-WELL过程，布局设计规则，贴纸图，全custom面膜布局设计。模块：MOS及其类型（10小时）MOS逆变器（静态特征）：电阻载荷逆变器，N型16 MOSFET负载的逆变器，CMOS逆变器。MOS逆变器（开关特性和互连效应）：延迟时间定义，延迟时间的计算，逻辑努力，具有延迟限制的逆变器设计，互连寄生虫的估计，互连延迟的计算，总线与网络连接（NOC）（NOC），CMOS INVERTERS CMOS INVERTERS的开关电源耗散。模块：CMOS（10小时）组合CMOS逻辑电路：MOS逻辑电路NMOS负载，CMOS逻辑电路，复杂的逻辑回路，CMOS传输门（PASS门），比率，比率，比率，动态和通过透视逻辑。顺序MOS逻辑电路：双稳定元素，SR闩锁电路，时钟闩锁和触发器电路的行为，CMOS D-LATCH和EDGE触发的触发器。正时路径，设置时间并保持时间静态，设置的示例并保持时间静态，设置和保持Slack，时钟偏斜和抖动，时钟，重置和电源分布。内存设计，SRAM，DRAM结构和实现。
使用基于感知损失的卷积神经网络
目的：这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习（DL）技术，用于从计算机上进行自动化的脑组织分割（CT）扫描，并与磁共振成像（MRI）分割相比评估其性能。材料和方法：这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集（n = 100）和一个机构的内部测试集（n = 50），其中第二个机构的附加数据集（n = 49）用于外部验证。灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型，并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数（CDICE），联合会（IOU）和第95个百分位数Hausdorff距离（HD95）来评估模型性能。使用定位系数（R 2），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman分析，将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果：接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比，表现出色。体积分析表明，在内部/外部测试中，GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87，而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中，评估得分（没有感知损失与感知损失）为：CDICE = 0.717 vs. 0.765，HD95 = 6.641 mm，gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm； CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米，而Wm为5.644 mm； CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米，而CSF中的5.362 mm，分别是分数。结论：提出的DL方法随着感知损失而增强，可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。