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我们介绍了在高折射率的二氧化硅玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃的整体研究中的全面研究，在不同的飞秒泵浦波长和输入极化状态下。我们首先基于与熔融二氧化硅在48 THz和75 THz的共焦拉曼显微镜基于共焦拉曼显微镜的观察结果。然后，当分别在1200 nm，1300 nm和1550 nm处泵入异常分散体时，我们演示了从700 nm到2500 nm的宽带超脑产生。相反，在1000 nm的自相度调制和光波破裂的1000 nm处泵送时，会产生较窄的SC光谱。与包括新拉曼响应的非线性schr odinger方程的数值模拟发现了一个良好的协议。我们还研究了集成波导的TE/TM极化模式对SC生成的影响。
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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
使用高选择性浆料进行化学机械抛光 (CMP)，实现 IC 背面可靠制备至 STI 级别
ISTFA 2023：第 49 届国际测试和故障分析研讨会论文集，2023 年 11 月 12 日至 16 日，美国亚利桑那州凤凰城 https://doi.org/10.31339/asm.cp.istfa2023p0265
国防部微电子：保证级别定义和...
2.1 LoA1 威胁 ...................................................................................................................................................... 11 2.2 LoA2 威胁 ...................................................................................................................................................... 13 2.3 LoA3 威胁 ...................................................................................................................................................... 15 3 实施策略 ...................................................................................................................................... 17 4 摘要 ...................................................................................................................................................... 19 附录 A：JFAC FPGA 文档概述 ............................................................................................. 20 附录 B：标准化术语 ...................................................................................................................... 22
了解自动驾驶的不同级别
根据美国汽车工程师学会 (SAE) 的定义，自动驾驶分为六个级别。这些级别从代表无自动化的 0 级到代表完全自动化的 5 级不等。每个级别都表明自动驾驶技术的发展和实施向前迈出了一步。下面是每个级别的详细说明。在 0 级，没有自动化，驾驶员完全负责控制车辆。虽然车辆可能包括前方碰撞警报或紧急制动等基本系统，但这些系统不被视为自动化，因为它们不承担任何驾驶任务。驾驶员必须执行所有功能，包括转向、制动、加速和驾驶车辆。进入 1 级，我们遇到了自动化的第一阶段，称为“驾驶辅助”。在这个级别，车辆可以协助驾驶员转向或加速和制动，但不能同时进行。例如，自适应巡航控制等功能有助于保持设定的速度，同时调整与前方车辆的距离。车道保持辅助系统还提供轻微的转向调整，以保持车辆在车道上。
筛查级别风险评估包
过去一个世纪的商业和战争在美国海岸留下了数千艘沉船。这些沉船中的许多都对环境构成威胁，因为它们装载的货物具有危险性，船上有弹药或燃油。随着这些沉船的腐蚀和腐烂，它们可能会释放石油或危险物质。虽然有几艘船只（如夏威夷的亚利桑那号）是众所周知的环境威胁，但大多数沉船，除非它们构成直接的污染威胁或阻碍航行，否则都会被忽视，并在很大程度上被遗忘，直到它们开始泄漏。为了缩小可能纳入区域和地区应急计划的地点范围，2010 年，国会拨款 100 万美元，用于确定美国水域中生态和经济意义最重大的潜在污染沉船。该项目支持美国海岸警卫队和区域响应小组以及 NOAA 优先考虑对沿海资源的威胁，同时评估这些不可再生文化资源的历史和文化意义。通过搜索各种历史资料，确定了潜在的污染沉船。随后，NOAA 与 Research Planning, Inc.、RPS ASA 和 Environmental Research Consulting 合作进行建模预测以及生态和环境资源风险评估。对位于美国水域的沉船的初步评估发现，根据其年龄、类型和大小，大约 600-1,000 艘沉船可能构成重大污染威胁。其中包括 1891 年以后沉没的船只（当时船只开始改装使用石油作为燃料）、用钢或其他耐用材料建造的船只（木制船只可能已经损坏）、总吨位超过 1,000 吨的货船（较小的船只载货或燃油容量有限）以及任何油船。正在进行的其他研究表明，由于一些船只沉没的性质剧烈以及对航行有危险的船只的结构减少和拆除，87 艘沉船构成了潜在的污染威胁。为了进一步筛选和优先考虑这些船只，风险因素和评分已应用于船上可能携带的石油量以及潜在的生态或环境影响等因素。
在所有威胁级别启用 PNT 保证
全球定位系统 (GPS) 技术对于当今的战士来说绝对不可或缺。GPS 信号提供几乎每个关键军事系统都需要的定位、导航和授时 (PNT) 数据。数字无线电网络需要精确的时间才能运行。直接和间接火力系统需要精确的坐标来准确确定射击数据。单个士兵和车辆需要定位和导航数据来协调进攻和防御机动。战斗管理系统需要每个友军单位的位置，以便让指挥官了解战场情况。这个清单还在不断增加。简而言之，PNT 已成为射击、移动和通信能力的关键要素。对 PNT 的依赖是众所周知的。美国陆军部长最近向国会作证说：“拥有准确的 PNT 信息对于我们部队保持主动性、协调行动、瞄准火力和移动通信的能力至关重要。”（Coggins，2016 年）最常见的 PNT 数据来源是 GPS。GPS 极具成本效益，通过其基于空间的无线电广播支持无限用户。而且，直到最近，GPS 才普遍可用，并且一直是非常可靠的 PNT 来源。然而，最近的事件表明，几个世界大国正在重新发明陆战。某些国家行为者已经展现出破坏精确导航和计时能力的先进能力（澳大利亚战略政策研究所，2016 年）。我们的对手已经提高了他们的复杂程度，并以显著的技巧攻击现有的 GPS 能力（Defense One，2016 年）。全球威胁已使人们质疑依赖 PNT 的系统是否能在现代战场上发挥预期作用。正如 H.R. 中将McMaster 在最近的简报中分享的那样，如果美国军队发现自己与俄罗斯发生陆战，他们将会面临残酷而冷酷的觉醒（Defense One，2016 年）。显然，不间断且可靠的 PNT 源对作战人员至关重要。同样明显的是，仅依靠 GPS 并不是实现长期可持续性的可行方案。虽然 GPS 可以加密，并且即将到来的 M 代码信号将更强，但基于太空的弱单源解决方案固有的脆弱性仍然存在。当 GPS 不可用或不受信任时，必须使用独立的 PNT 源来验证 GPS 并生成 PNT。当今的作战人员需要 PNT 保证。此功能称为 PNT 保证，可提供不间断的可靠定位、导航和计时数据流。鉴于我们对 PNT 的依赖以及 GPS 的脆弱性，PNT 保证不是一种选择，而是一种要求。话虽如此，开发 PNT 保证功能说起来容易做起来难。在开发一种解决方案时，存在着巨大的挑战，该解决方案可以检测对 GPS 的威胁，在没有 GPS 的情况下创建准确的 PNT，然后将有效的 PNT 分发给所有客户端。一旦系统开发完成，部署该解决方案将面临与集成到现有车辆架构以及支持传统和未来 PNT 客户端的要求相关的挑战。要求更换现代车辆中的每个指挥、控制、通信、计算机、情报、监视、侦察和电子战 (C4ISR/EW) 系统以部署 PNT 保证能力是不可行的。最后，