兼容 Quadrax 和 PC 尾部 Quadrax 触点 ..........23 • Quadrax 转换和差分 Twinax 转换适配器 ....24-26 • 差分 Twinax 转换适配器 ..............27 • 微型 D-Twinax 转换适配器 .............28-30 • 插入 MIL-DTL-38999 系列 III 的布置。.......31、32 • 如何订购带 Quadrax 100 欧姆触点的 38999 系列 III。...33 • 同轴触点。......................34-37 • 匹配阻抗同轴接触 ...............38 • 同轴接触件的典型接触件安装说明 ......39 • 高频接触件(DC 至 40 GHz) ........。。。。。40 • 双轴触点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41-43 • 三同轴触点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...44 • 同轴、双轴和三轴 PC 尾部触点 .............45-47 • 插入 MIL-DTL-38999 系列 III 模式,包含同轴、双轴和三轴触点 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。48-50
处理:基于PTFE的材料比大多数其他刚性印刷布线板层较软,并且更容易受到处理损坏。仅带有铜箔的芯很容易折痕。 粘合到厚铝,黄铜或铜板上的材料更容易刮擦,凹坑和凹痕。 应遵循适当的处理程序。 1)处理面板时,戴上针织尼龙或其他非吸收材料的手套。 正常的皮肤油是略带酸性的,很容易腐蚀铜表面。 指纹很难去除,因为正常的亮光剂会溶解腐蚀,但是将腐蚀性油留在铜中,以使指纹在数小时后重新出现。 建议采用以下过程来去除指纹:a)稀释盐酸中明亮蘸酱。 b)在丙酮,甲基酮酮或氯化溶剂的蒸气中脱脂。 c)水冲洗并烘烤60分钟 @ 250°F(125°C)。 d)重复明亮的倾角。 2)保持工作表面清洁,干燥且完全没有碎屑。 3)通过剪切,锯,遮挡和打孔等初始过程将聚乙烯袋或片袋放在适当的位置。 4)仅通过两个边拾取面板。 薄骨头尤其缺乏通过一个边或角支撑自己所需的刚度,以这种方式处理它们可能会在尺寸上扭曲介电或赋予永久性折痕。 5)在加工过程中,应在工作站之间在平坦的托盘上运输核心,最好与柔软的无硫纸交织在一起。仅带有铜箔的芯很容易折痕。粘合到厚铝,黄铜或铜板上的材料更容易刮擦,凹坑和凹痕。应遵循适当的处理程序。1)处理面板时,戴上针织尼龙或其他非吸收材料的手套。正常的皮肤油是略带酸性的,很容易腐蚀铜表面。指纹很难去除,因为正常的亮光剂会溶解腐蚀,但是将腐蚀性油留在铜中,以使指纹在数小时后重新出现。建议采用以下过程来去除指纹:a)稀释盐酸中明亮蘸酱。b)在丙酮,甲基酮酮或氯化溶剂的蒸气中脱脂。c)水冲洗并烘烤60分钟 @ 250°F(125°C)。d)重复明亮的倾角。2)保持工作表面清洁,干燥且完全没有碎屑。3)通过剪切,锯,遮挡和打孔等初始过程将聚乙烯袋或片袋放在适当的位置。4)仅通过两个边拾取面板。薄骨头尤其缺乏通过一个边或角支撑自己所需的刚度,以这种方式处理它们可能会在尺寸上扭曲介电或赋予永久性折痕。5)在加工过程中,应在工作站之间在平坦的托盘上运输核心,最好与柔软的无硫纸交织在一起。垂直架,除非垂直架子被插入并提供足够的垂直支撑。
用于高频应用的具有光敏性的低 Df 聚酰亚胺 Hitoshi Araki *、Yohei Kiuchi、Akira Shimada、Hisashi Ogasawara、Masaya Jukei 和 Masao Tomikawa 东丽工业公司电子与成像材料研究实验室,3-1-2 Sonoyama,大津,滋贺 520-0842,日本 *hitoshi.araki.u8@mail.toray 我们研究了聚酰亚胺链的分子运动和极性,开发出了新型低介电常数 (Dk) 和耗散因数 (Df) 聚酰亚胺。我们发现 10-100 GHz 时的 Df 对应于 -150 至 -50 ℃ 时的分子迁移率。为了降低高频时的介电损耗 (=Df),限制低温下的分子运动非常重要。此外,减少聚酰亚胺链中的极性和柔性单元对于获得低 Dk 和 Df 的聚酰亚胺也很重要。我们利用这些知识开发了用于 RDL 的低介电损耗聚酰亚胺。结果,我们获得了新型聚酰亚胺的损耗角正切为 0.002 和介电常数为 2.7。这些聚酰亚胺可以通过正性光刻胶显影的碱性湿法蚀刻和紫外激光烧蚀法进行图案化。我们还通过混合光活性剂开发了光可定义的低损耗角正切聚酰亚胺。与传统的感光聚酰亚胺相比,新型低 Df 聚酰亚胺的微带线插入损耗更低。这些低介电损耗聚酰亚胺适用于 FO-WLP 绝缘体、中介层和其他微电子射频应用。 关键词:聚酰亚胺,低 Dk 和 Df,高频,图案化,低插入损耗 1. 简介 近年来,使用更高频率的 5G 通信技术正在不断推进,以实现高速大容量通信 [1]。此外,用于汽车防撞系统的毫米波雷达将使用超过 60 GHz 的频率 [2]。扇出型晶圆级封装 (FO- WLP) 因其封装尺寸小、制造成本低而备受半导体封装关注。高频 FO-WLP 中的再分布层 (RDL) 需要具有低介电常数 (Dk) 和耗散因数 (Df) 的绝缘体材料 [3]。特别是,采用扇出技术的封装天线 (AiP) 是 5G 时代的关键技术之一。聚四氟乙烯和液晶聚合物被称为低介电常数、低介电损耗材料。然而,这些材料在粘附性和精细图案的图案化性方面存在困难。用于 FO-WLP 再分布层的光电 BCB 介电常数低
4 一些技术细节。首先,我将完全依赖死亡率数据,因为没有病例数据。其次,死亡率数据适用于完全登记死亡人数(原则上至少 90%)的“登记州”。直到 1933 年,登记才覆盖全国。从 1913 年到 1921 年,登记地区的州数从 24 个增加到 34 个,占美国估计人口的 62% 至 80%。最后,报告了死亡原因,但由于报告存在差异,因此需要将流感和所有形式的肺炎(支气管肺炎、大叶性肺炎和其他肺炎)的死亡人数结合起来研究流行病的发病率(1918 年,报告的流感死亡人数与肺炎死亡人数之比从北卡罗来纳州的 0.4 到蒙大拿州的 2.0 不等)。我从人口普查局(1913-1922,表 10)中获取了死亡率数据,该数据列出了 1913-22 年按月份、地区和死因划分的死亡人数。我收集了死于流感、肺炎和支气管肺炎的人数,统称为 P&I 的流感和肺炎(所有形式)(参见人口普查局 1913-1922,1918,27-34 中的讨论)。然后,我为每个州和每个月计算 1913-17 年和 1921-22 年的中位死亡率,并将其从 1918-20 年的死亡率中减去。将结果除以 Linder 和 Grove(1947,824-71)估计的每年 7 月 1 日的人口,即为每个州的超额 P&I 死亡率。
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征,可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器,它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器,我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型,可以推导出时频空间中的解析方程,这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件,如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准,则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型,在存在噪声的情况下,对检测器进行了模拟 HFO 的验证,信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64,在 -6 dB 时为 0.98,在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99,而其阳性预测值均 > 0.95,无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集,我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标,用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器,在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数(0.77 对 0.83)。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力,其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明,基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的,并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
引言 产业界要求器件薄、轻、短、小、性能高,细间距、高密度封装成为必然手段。然而,为了完全实现产业化,许多特性还有待改进,如散热、导电性、热导率、尺寸精度等。此外,在3D封装组装结构中,特别是像堆叠封装(PoP),焊料凸块可能会因为顶部封装的重量而坍塌。几年前,产业界引入了铜芯焊球来改善这些问题。顾名思义,铜芯焊球以球形铜为芯,在中心镀镍和焊料[1]-[2]。镀镍可有效防止锡和铜之间的扩散。铜芯焊球本身具有优异的导电特性和间隙高度优点,可以控制和保持一致的空间,防止封装之间的凸块坍塌。除此之外,Cu还有三大物理特性:高熔点(1083℃)、高电导率、高热导率。
背景和目标:最近,提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP-BCI)的很有前途的脑机接口,它由两个刺激组成,这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心,但在不同的深度平面(景深设置)。因此,用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而,在这项工作中,EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域(头发覆盖的区域)的电极收集的,这需要较长的准备时间。此外,该工作使用了低频刺激,这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度,本研究提出了一种基于景深的 BCI,使用从发际线以下区域(耳后)测量的高频 SSVEP 响应。
背景和目标:最近,提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP-BCI)的很有前途的脑机接口,它由两个刺激组成,这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心,但在不同的深度平面(景深设置)。因此,用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而,在这项工作中,EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域(头发覆盖的区域)的电极收集的,这需要较长的准备时间。此外,该工作使用了低频刺激,这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度,本研究提出了一种基于景深的 BCI,使用从发际线以下区域(耳后)测量的高频 SSVEP 响应。
机器学习(ML)的最新概念和工程突破,尤其是在深层神经网络(DNN)中,已经改变了计算机科学领域,并负责在计算机视觉,语音识别,面部识别,交易,交易欺诈检测,自动欺诈,自动转换,视频对象跟踪,Nat-ural语言处理和鲁兰特的过程中的良好态度的突破性,以及我们的生活。金融产业并没有忽视这场革命。自从引入第一个ML技术以来,在某些情况下,在某些情况下渲染的财务建模和决策工具在某些情况下有限,而在其他情况下,总体而言,并不像其他领域一样令人惊讶的结果。ML的一些最具挑战性的问题出现了,例如,价格预测不仅需要最先进的ML技术,还需要其他非标准和不常见的方法和技术,从而赋予了一个名为Financial ML的新菲尔德(Financial ML)的起源,该名为Financial ML的起源是由Lopez de prado于上一年为洛佩兹·德·普拉多(Lopez de Prado)奠定了。
– 将引线框架的接触点移动到无限平面 – 将引线框架与细间距 pogo 技术相结合 – 减少引线框架特征以匹配凸块间距 – 减少引线框架力以限制晶圆凸块上的接触标记 – 限制擦洗以确保无球剪切
