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World File Search System高密度
chip-last HDFO（高密度扇出）间插座pop
摘要 - 在过去几年中，高端移动应用程序处理器（APS）开发了Interposer Package-on-package（POP）技术，并且在过去几年中一直在非常大量的生产中。这是由于其优质包装设计灵活性，可控的包装经（25°C）和高温（260°C）的优势，减少的组装制造周期时间和芯片持久的组装制造供应。迄今为止，层压板基室间的插入器流行已被用于具有非常大量生产的高端移动AP。最近，这种插入器流行设计面临着一些技术限制，包括需要减少顶部和底部路由层厚度，铜（CU）微量线/空间以及下一代移动APS的大小。这些减少可能需要超薄包装Z-Height和高带宽底部和顶部路由层。为了应对这些挑战，已经设计和演示了具有高密度风扇外（HDFO）重新分布层（RDL）路由层的新插入器流行。这是实现具有高带宽和改善信号完整性/功率完整性（SI/PI）路由层的超薄包装Z高，插座式流行结构的计划的一部分。本文将讨论使用HDFO RDL路由层上的插入器流行的包装级特征，以及根据JEDEC进行的Z-Height评估，Z-Height评估，依赖温度依赖的软件包WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE WARPAGE测量测试。
自动激光转移合成高密度微阵列的传染病筛查
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
使用 Neuropixels 探针进行高密度单元人类皮质记录
动作电位是神经计算的基本单位。尽管在动物模型中记录大量单个神经元方面已经取得了重大进展，但由于临床限制和电极可靠性，这些方法在人类身上的转化受到限制。在这里，我们介绍了一种可靠的方法，使用 Neuropixels 探针在人类术中记录数十个神经元，可同时记录多达 100 个单个单元。大多数单个单元在到达目标深度后 1 分钟内处于活动状态。电极阵列的运动与产量呈很强的负相关性，这表明进一步提高探针效用面临着重大挑战和机遇。在大多数记录中，时间上活动相近的细胞对在空间上也更接近，展示了解决复杂皮质动态的能力。总之，这种方法可以访问人类新皮质深度上的群体单个单元活动，而这种规模以前只能在动物模型中访问。
量子剂量等法上的量子态空间从头到尾：获得，分类和采用高密度神经单位记录
神经单位活动背后的含义一直是一个挑战，因此它将在可预见的未来持续存在。是最能发表的策略之一，检测高分辨率神经传感器记录中的神经活动，然后正确地将其归因于其相应的源神经元，即峰值分选过程，到目前为止已经盛行。支持不断改进的记录技术和复杂的算法，用于提取有价值的信息和聚类过程中的丰度，这使Spike Smorts Smorts spike smants spike cons spike s smitters s smitters s smange cons s spike of to spike conse spike cons in to spike consection spike swiments <> 在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。
使用高密度脑电图进行情绪想象过程中大脑状态动态的无监督学习
本研究应用自适应混合独立成分分析 (AMICA) 来学习一组 ICA 模型，每个模型都通过为每个已识别的成分过程拟合分布模型进行优化，同时最大化多通道 EEG 数据集某些时间点子集内的成分过程独立性。在这里，我们将 20 模型 AMICA 分解应用于长时间（1-2 小时）、高密度（128 通道）EEG 数据，这些数据是在参与者使用引导想象来想象刺激 15 种特定情绪体验的情境时记录的。这些分解倾向于返回识别单一情绪想象期间的时空 EEG 模式或状态的模型。模型概率转变反映了情绪想象过程中 EEG 动态的时间过程，而这种过程因情绪而异。用于解释想象的“悲伤”和“快乐”的模型之间的转换更加突然并且与参与者的报告更加一致，而用于想象的“满足”的转换延伸到相邻的“放松”期。大脑可定位的独立成分过程 (IC) 的空间分布在参与者中 (跨情绪) 比在情绪 (跨参与者) 中更相似。在参与者中，在左侧前额叶、后扣带皮层、右侧岛叶、双侧感觉运动、运动前区和联想视觉皮层中或附近发现了情绪想象与放松之间 IC 空间分布 (即偶极子密度) 存在差异的大脑区域。在积极情绪和消极情绪之间没有发现偶极子密度的差异。高密度 EEG 动态变化的 AMICA 模型可能允许在情绪体验过程中基于数据洞察大脑动态，可能提高基于 EEG 的情绪解码的性能并增进我们对情绪的理解。
标题高密度单元人类皮质记录...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 12 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.12.29.474489 doi：bioRxiv preprint
高密度重分布层 (< 2 µm L/S) 用于 ...
近年来，半导体公司对小芯片封装表现出浓厚的兴趣，以适应人工智能和高性能计算系统等高性能应用。片上系统 (SoC) 技术将各种技术和功能块集成到单片芯片上，传统上用于创建高性能应用系统。然而，随着 SoC 设计变得越来越复杂，开发时间更长，制造成本更高。小芯片可以被认为是片上系统 (SoC) 的低成本、更快上市的替代方案。公司可以利用小芯片方法来创建系统，即采用各种技术的芯片，并利用先进的封装平台（例如基于硅或 RDL 的中介层 [1-3]）将它们集成到系统中。
手学有效场理论和状态的高密度核方程
出生于核心偏离超新星的后期，中子星在实验室中难以繁殖的密度和温度的特殊条件下包含物质。近年来，中子星观察已开始在高密度模型的高密度制度中对强烈相互作用物质的本质产生新的见解。同时，手性有效场理论已发展为一个强大的框架，用于研究中等密度恒星中的中等密度制度中具有序列不确定性的核物质特性。在本文中，我们回顾了手性有效野外理论的最新发展，并将重点放在多体扰动理论上，作为计算有效的工具，用于计算热和密集核物质的性质。我们还证明了有效的现场理论如何在核理论预测，核实验和对国家核方程的观察性约束之间进行统计学上的比较。
通过成人视觉皮层的视网膜定位映射评估新一代可穿戴高密度弥散光学断层扫描技术
自从引入和发展功能性神经成像以来，对人类大脑功能的研究取得了长足的进步。功能性磁共振成像 (fMRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 一直处于这一发展的前沿，但它们也存在局限性。两者都对参与者的行动能力施加了重大限制，这阻碍了它们在婴儿等具有挑战性的人群中的应用以及在研究涉及运动的神经过程和行为方面的应用。由于相关成本、狭窄的扫描仪环境以及（就 PET 而言）放射性示踪剂的使用，延长或重复监测也很困难。1、2 此外，fMRI 对电子或金属植入物（如起搏器、人工耳蜗、动脉瘤夹和手术器械）有禁忌症。由于 MRI 和 PET 设备体积大、固定，并且要求参与者平躺，因此在日常场景中（例如面对面交谈时）研究大脑非常困难。近年来，漫射光学方法在克服这些局限性方面显示出了巨大的潜力。3、4 功能性近红外光谱 (fNIRS) 使用近红外光来检测大脑功能。它使用放置在头皮上的光源和探测器阵列来监测大脑氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，并可以提供空间分辨率为 3 厘米的二维图像。5、6 高密度漫射光学断层扫描 (HD-DOT) 是使用高密度测量阵列的 fNIRS 方法的外推。尽管在这种情况下“高密度”的定义尚未准确确定，但适当的定义是，HD-DOT 阵列提供具有几种不同源 - 探测器分离的通道，跨越“短分离（SS）”（<15 毫米）到“长”（≥30 毫米）范围，并在整个视野范围内在每个分离处提供重叠的空间灵敏度曲线。现已确定 HD-DOT 可以提供比 fNIRS 或其他弥散光学成像方法更优质的深度分辨图像。7 – 9 从多个重叠通道测量中获得的相互信息提高了空间分辨率，使用多个源 - 探测器分离可提高横向和深度特异性。此外，以不同的源 - 探测器分离进行采样提供了一种减少来自脑外组织信号影响的方法。10、11
使用高密度 Neuropixels 探针在人类皮层进行具有单细胞分辨率的大规模神经记录
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 9 月 16 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.06.20.449152 doi：bioRxiv 预印本