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Contribution à l'étude des structures passives verre-silicium dans le domaine millimétrique / Contribution to the study of glass-silicon passive millimeter structures

Emond, Julien 02 July 2010 (has links)
Nous proposons dans cette thèse de nouvelles structures à faibles pertes en vue de leur utilisation dans les bandes millimétriques. L'hypothèse forte sur laquelle es t construite notre étude est que la présence du silicium permet d'envisager une intégration plus facile des circuits. Pour ce faire nous avons étudié les caractéristiques électriques des lignes inversées silicium-verre à 60 GHz ainsi que la ligne de Goubau sur silicium aux mêmes fréquences. Nous nous sommes focalisés sur l'étude des pertes des lignes. Les simulations présentées jusqu'à 60 GHz ont montré que les qualités de la technologie verre-silicium sont bonnes en termes de paramètres hyperfréquences. Nous proposons donc d'utiliser plutôt le verre pour la partie passive et le silicium pour la partie active. Nous montrons ainsi que cette technologie admet la réalisation des fonctions diverses et qu'elle est susceptible de permettre l'obtention de systèmes intégrés / We propose in this thesis several new structures with low loss for use in millimeter bands. The strong supposition with which is built our study is : the presence of silicon can be considered easier integration of circuits. That the reason why we have been studied the electrical characteristics of glass-silicon lines inverted at 60 GHz and the Goubau line on silicon with the same frequencies. We focus our attention on these studies of losses in lines. The simulations up to 60 GHz showed the qualities of the glass-silicon technology are good in terms of microwave parameters. So we propose to use glass for the passive and silicon for the active part. And we show that this technology allows the realization of various functions and is likely to allow the acquisition of integrated systems
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Contribution à l'étude des structures passives verre-silicium dans le domaine millimétrique

Emond, Julien 02 July 2010 (has links) (PDF)
Nous proposons dans cette thèse de nouvelles structures à faibles pertes en vue de leur utilisation dans les bandes millimétriques. L'hypothèse forte sur laquelle es t construite notre étude est que la présence du silicium permet d'envisager une intégration plus facile des circuits. Pour ce faire nous avons étudié les caractéristiques électriques des lignes inversées silicium-verre à 60 GHz ainsi que la ligne de Goubau sur silicium aux mêmes fréquences. Nous nous sommes focalisés sur l'étude des pertes des lignes. Les simulations présentées jusqu'à 60 GHz ont montré que les qualités de la technologie verre-silicium sont bonnes en termes de paramètres hyperfréquences. Nous proposons donc d'utiliser plutôt le verre pour la partie passive et le silicium pour la partie active. Nous montrons ainsi que cette technologie admet la réalisation des fonctions diverses et qu'elle est susceptible de permettre l'obtention de systèmes intégrés
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Prognostic Health Management Systems for More Electric Aircraft Applications

Demus, Justin Cole 09 September 2021 (has links)
No description available.
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Predicting Workforce in Healthcare : Using Machine Learning Algorithms, Statistical Methods and Swedish Healthcare Data / Predicering av Arbetskraft inom Sjukvården genom Maskininlärning, Statistiska Metoder och Svenska Sjukvårdsstatistik

Diskay, Gabriel, Joelsson, Carl January 2023 (has links)
Denna studie undersöker användningen av maskininlärningsmodeller för att predicera arbetskraftstrender inom hälso- och sjukvården i Sverige. Med hjälp av en linjär regressionmodell, en Gradient Boosting Regressor-modell och en Exponential Smoothing-modell syftar forskningen för detta arbete till att ge viktiga insikter för underlaget till makroekonomiska överväganden och att ge en djupare förståelse av Beveridge-kurvan i ett sammanhang relaterat till hälso- och sjukvårdssektorn. Trots vissa utmaningar med datan är målet att förbättra noggrannheten och effektiviteten i beslutsfattandet rörande arbetsmarknaden. Resultaten av denna studie visar maskininlärningspotentialen i predicering i ett ekonomiskt sammanhang, även om inneboende begränsningar och etiska överväganden beaktas. / This study examines the use of machine learning models to predict workforce trends in the healthcare sector in Sweden. Using a Linear Regression model, a Gradient Boosting Regressor model, and an Exponential Smoothing model the research aims to grant needed insight for the basis of macroeconomic considerations and to give a deeper understanding of the Beveridge Curve in the healthcare sector’s context. Despite some challenges with data, the goal is to improve the accuracy and efficiency of the policy-making around the labor market. The results of this study demonstrates the machine learning potential in the forecasting within an economic context, although inherent limitations and ethical considerations are considered.

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