工件上如果存在污染物，在工件上点的银胶就生成圆球状，大大降低与芯片的粘结性，采用等离子清洗可以增加工件表面的亲水性，可以提高点胶的成功率，同时还能够节省银胶使用量，降低了生产成本。
大数据文摘作品，转载要求见文末 视频团队 | 卫青 海波 陈少伟 后期 | 郭丽 每年5月，Science都会举办一次“数据故事竞赛（ Science’s Data Stories Contest!）”，鼓励全球的数据爱好者们把数据发现的有趣故事用视频表现出来。今年的比赛开场之际，Science放出了2016年大赛的精彩作品合辑，这些只有1-2分钟的小视频题材从大学生手机社交到火星不等，但都有一个统一的特点，那就是，让Science感到“wow”。 用Science自己的话说，这些可视化小视频里的数据故事或
在某些材料中，单个光子的吸收可以引发连锁反应，产生大量的光爆发。这些光子雪崩在纳米结构中的发现为成像和传感应用开辟了道路。
能源材料研发传统的实验手段面临着「炒菜」试错的窘境，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。该行业亟需新的生产力工具的诞生，以期加速行业的转型与升级。而伴随着「AI+Science」的浪潮，计算模拟与解决实际问题之间的距离正在被大大缩短。 由深势科技与机器之心联合主办的 AI 助力能源材料计算模拟设计系列讲座即将开展新一轮分享。本轮讲座我们邀请到厦门大学闽江特聘教授程俊、上海科技大学助理教授乔博和杜克大学博士宋汝怿担任主讲人。 9 月 11 日起，北京时间每周六上午 11
作者/ George.W 现在很多人放弃选择电动汽车的原因，是其续航或补能设备无法满足消费者需要。虽然目前电动汽车所使用的锂离子电池可以支持车辆行驶数百公里，但是充电不方便、速度慢、有安全隐患的问题依旧存在。 最近一年，关于新型电池研发的新闻层出不穷，包括固态电池、钠离子电池等等。目前各国科学家及研发机构也在寻找克服锂离子电池缺陷的解决方法，改善使用痛点。 短路的元凶究竟是谁？ 锂离子电池最早由索尼在1991年推出，其原理是依靠离子在电极间运动产生能量。与传统铅酸电池相比，其效率更高，拥有大概三倍于铅酸电
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用钙钛矿取代硅研制电子器件，居然还能被用来完成AI计算？？？ 众所周知，钙钛矿作为一种重要的材料，掺杂后主要用于生产SCI及博士论文（手动狗头）。 这次被用在开发新型AI电子器件上，还登上了Science，结果让人眼前一亮： 其心律识别任务的平均性能是传统硬件的5.1倍，并且还能灵活模拟动态网络、降低训练能耗。 用神经形态计算降能耗 这项研究主要是通过向钙钛矿中掺入不同量的氢，来模拟人类神经元活动，从而完成不同机器学习任务。 这主要是基于钙钛矿自身的特性
这篇笔记主要分享硅光芯片的一篇最新进展。英国南安普敦大学Reed研究组最近在arXiv贴出了一篇硅光的研究进展 arXiv 1807.01656, “Towards an optical FPGA - Programmable silicon photonic circuits“。基于锗离子注入的硅波导工艺和激光退火工艺，他们实现了可擦除的定向耦合器，进而实现了可编程的硅基集成光路，也就是所谓的光学FPGA。
中国科学院动物研究所灵长类生态学研究组与德国灵长类研究中心等国内外多家科研机构合作，利用比较基因组、种群基因组及其细胞学功能实验，揭示了乌叶猴属中的石山叶猴种组物种适应喀斯特特殊生境的遗传机制，发现石山叶猴的钙离子通道蛋白（CAV1.2）具有有效减少钙离子内流的作用，从而保证了石山叶猴物种在高钙环境中的正常生活。
普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预。
在这个教程中，我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生，锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为，并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络，使用plotly绘图。
秘密研发3年，DeepMind去年宣称，首次成功用AI控制「托卡马克」内部等离子体。其重磅成果登上Nature。
细胞膜伪装纳米粒(CMC-NPs)由于具有高度的生物相容性和细胞类型特异性的肿瘤靶向性，已被越来越多地应用于各种疾病的治疗。然而，CMC-NPs用于同型靶向的分子机制仍不清楚。上海交通大学樊春海院士和上海师范大学Chen Nan等开发了一种等离子体成像方法，在金纳米颗粒(AuNPs)上包覆肿瘤细胞膜，并在单细胞水平上对CMC-NPs与活细胞之间的相互作用进行等离子体成像。对不同聚集状态的CMC-NPs的定量分析表明，CMC-NPs上细胞膜的存在导致同型细胞递送增加了7倍，细胞内团聚过程加快了近两个数量级。
这篇笔记介绍下Intel在微环方面的最新进展，他们通过在微环波导中注入Ge离子，控制退火温度与时间，实现Si波导在非晶态与晶体之间的转换，从而精确控制微环的共振波长。
哈佛研究所采用新型生物方法来实现实时消解环境中的汞。 近日，哈佛大学WYSS生物启发工程研究所的研究团队提出一种可以自我调节的微生物系统，该系统可以实现对汞污染的祛除。 伴随着节能灯近几年的大肆兴起，汞污染问题也逐步加重。其中最为明显的是汞水体污染，它主要来源于氯碱、塑料、电池、电子等工业排放的废水以及废旧医疗器械。 而人类传播的水银，在环境积累中，并通过食物链传播，被称为“汞循环”。它将导致严重的健康问题，包括脑、肾脏和肝脏的损害以及未出生儿童的发育障碍。 目前土壤和水环境中有效隔离汞的能力差，所以研究人
作者丨施方圆 编辑丨陈彩娴 2022 年 11 月 17 日，高性能计算领域的最高荣誉之一“戈登贝尔奖”公布，来自法国、日本和美国的16人国际团队获奖。 获奖原因是：在超算上实现突破性的网格细化粒子细胞模拟，推动激光电子加速器设计的发展。 相关工作成果介绍体现在论文“Pushing the Frontier in the Design of Laser-Based Electron Accelerators with Groundbreaking Mesh-Refined Particle-In-Cell
今天给大家介绍的是中国科学院计算机研究所发表在Briefings in Bioinformatics上的一篇文章“pNovo 3: precise de novo peptide sequencing using a learning-to-rank ramework”。
生物体内所含的分子和离子在种类和浓度上与生物体周围的分子和离子不同。池塘中的草履虫、海洋中的鲨鱼、土壤中的细菌、果园中的苹果树——所有这些在成分上都与周围环境不同，一旦它们成熟，面对不断变化的环境，它们或多或少会保持恒定的成分。
高憲慶 Wolfram 内核开发人员，毕业于美国加州伯克利大学，物理学博士。 Korteweg–de Vries (KdV)方程在物理学的许多领域都有应用，例如等离子体磁流波、离子声波、非谐振晶格振
我们这里处理蛋白文件需要借助pyMOL这个软件，我在前面提到过，我也上传到了网盘，有2个版本，一个2.2，一个2.4，前面说安装时需要安装2.0序列的Python，这是针对2.2版本的pyMOL，如果你安装2.4版本，需要安装Python3.7。我用的是2.4的版本，有点喜新厌旧啦。
量子计算硬件的实现和性能提升是制约量子计算走向实用化的关键。超导、离子阱、中性原子、光子、量子点等不同物理体系各具优势。本次论坛邀请多位专家分别对不同物理体系进行介绍，并围绕未来量子计算硬件发展前沿和方向进行讨论。 大会介绍 首届CCF量子计算大会(The 1st CCF Quantum Computation Conference，CQCC 2022)将于2022年8月20-21日在“绿城”郑州召开。CCF量子计算专业组主任、中国科学院院士郭光灿教授担任大会主席。中国工程院院士陆军教授、中科院软件所应明
离子研量子计算在影响范围方面仅次于超导量子计算。早在2003年，基于离子阴就可以演示两比特量子算法。离子附编码量子比特主要是利用真空腔中的电场因禁少数离子，并通过激光冷却这些因禁的离子。以因禁Yb+为例，下图（a）是离子阱装置图，20个Yb+连成一排，每一个离子在超精细相互作用下产生的两个能级作为量子比特的两个能级，标记为|↑〉和|↓〉。下图（b）表示通过合适的激光可以将离子调节到基态，然后下图（c）表示可以通过观察荧光来探测比特是否处于|↑〉。离子阱的读出和初始化效率可以接近100%，这是它超过前两种比特形式的优势。单比特的操控可以通过加入满足比特两个能级差的频率的激光实现，两比特操控可以通过调节离子之间的库伦相互作用实现
已知代谢组是基因组-转录组-蛋白组-代谢组的生物动态调控系统中最接近于表型的阶段，是生命的本质特征和物质基础。
而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 沉迷手机，可能年纪轻轻就患上老年痴呆症？ 你没看错，来自美国华盛顿大学的最新研究表明：过量的手机和无线网辐射会导致早发性阿尔茨海默症。 “早”字说明，这种老年痴呆症可能在65岁之前开始发作。 事实上，许多早发性阿尔茨海默症患者在30至60岁之间就已经出现症状，而传统的老年痴呆多见于70岁以上人群。 阿尔茨海默症在早期，表现为记忆减退和判断能力下降；到了中期，患者的远近记忆严重受损，且简单结构的视空间能力下降；而到晚期，患者仅存记忆片断，且
「罗辑指着空中的车流说：『看那些飞车，它们耗油或用电池吗？』大史摇摇头，『都不用的，地球上的石油早抽完了，那些车也不用电池，就那么着不停地飞，永远不会没有电，很带劲儿的东西，我正打算买一辆。』」
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 编译：Alex 技术审校：赵军 显示技术 视 野 #010# 每一天，我们都在透过电视、电脑和手机等设备的屏幕观看流媒体内容。随着硬件设备和流媒体技术的不断发展和更新，屏幕显示技术也在不断进化。今天，就让我们跟随历史的脚步，一起来回顾一下屏幕显示技术发展历程中的重要里程碑。 CRT的问世 1869年，德国物理学家Julius Plücker和Johann Wilhe
【新智元导读】马萨诸塞大学阿默斯特分校研究人员研发出一种新型忆阻器，能够忠实模拟生物神经元突触的功能，相关论文日前在《自然-材料》发表。实验证明，与传统的漂移型忆阻器一起使用，该装置展现出一些重要的突触功能，包括短期和长期的可塑性。北京大学计算机科学技术系系主任黄铁军博士评论称，马萨诸塞州阿姆赫斯特大学在神经形态器件研制方面很强，配上8月份IBM苏黎世的神经元，神经形态计算最重要的两个器件就到位了，如果可行，堪称神经计算机时代的“晶体管”。 随着微电子芯片的集成度和性能遵循摩尔定律快速地提高，基于互补金属氧
编辑/凯霞 蛋白质磷酸化是一种广泛的翻译后修饰（PTM），是生物体内一种普通的调节方式，在细胞信号转导的过程中起重要作用。基于数据依赖采集（DDA）和数据非依赖采集（DIA）是基于高分辨质谱的非靶向代谢组学中的常见数据采集模式。 然而，当前的 DIA 磷酸蛋白质组学工作流程面临着一个重大限制，即需要在数据处理之前构建高质量的光谱库。 近日，上海科技大学的科研团队开发了一个名为 DeepPhospho 的深度学习框架，以实现对磷酸肽的 LC-MS/MS 数据的高度准确预测。通过设计和评估 DeepPhosph
作为面试官，我经常听到很多候选人说在公司做的项目很简单，平常就是堆页面，写管理端，写H5,没有任何亮点，我以我一次面试候选人的经历分享给大家
郑集杨 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 关于马斯克旗下SpaceX的“星链”（Starlink），令人担心的事情还是发生了。 之前轰轰烈烈一次次发射之后，就有天文学家投诉影响正常观测。 其后太空爱好者也担忧，如果这些卫星成为挤占轨道、成为太空垃圾，甚至成为“锁死”地球的外壳怎么办？ 不仅影响别的国家探索太空，而且万一地球有“危机”，出路就这样被堵死了。 万万没想到，上述担忧现在就真真切切开始了。 哈佛-史密松天体物理学中心的科学家Jonathan McDowell，在对
电子元器件主要包括元件和器件，电子元件是生产加工过程中分子成分不被改变的成品，比如：电容、电阻和电感等。电子器件是生成加工过程中分子结构发生变化的成品，比如：电子管、集成电路等。
chemdraw20的全称为ChemDraw Professional 20是ChemBiooffice核心工具之一，是一套完整易用的专业的化学结构绘制工具。它提供常见的通路元素（膜、DNA、酶、受体等）以及导入其他实体生物途径绘图功能，能够绘制生物通路图、绘制化学结构、反应式等生物化学构造。同时它还可以编辑和建立分子式、立体图形、实验装置、结构式、方程式等生物化学构造，辅助专业学科工作者及相关科技人员的交流活动和研究开发工作。chemdraw20是绘制化学结构最快速、最精确的工具，是款非常受欢迎的化学绘图软件！
偏头痛是世界范围内发病普遍、致残率高的疾病之一，产生巨大的社会经济负担。然而，偏头痛的发病机制不明，尚无可识别病理改变的诊断标志物。针对偏头痛的特异性标志物将有助于诊断及发病机制的研究，对开发新疗法存在潜在的临床价值。在过去数年中，神经影像与遗传学的研究对于标志物的识别带来了重要进展，越来越多的脑成像研究为研究偏头痛发作期及发作间期临床症状的潜在脑机制提供了重要信息。同样，大规模的全基因组关联分析已识别与先兆偏头痛与无先兆偏头痛这一常见偏头痛形式相关的遗传变异。共44个独立的单核苷酸多态性位点被发现与偏头痛的发病机制存在密切相关，并为血管机制的参与提供了新证据。神经影像与遗传作为偏头痛标志物具有极大潜力。本文对现有及潜在的神经影像与遗传标志物结果进行总结，并对标志物对于机制的理解及潜在的神经影像及遗传联合进行讨论。本文由澳大利亚学者发表在NATURE REVIEWS NEUROLOGY杂志。
金磊 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一把22米的“长枪”开了一炮，直接让可控核聚变大变天。 这把“长枪”，名字叫做Big Friendly Gun（BFG）。 它实则是由一家位于英国牛津的核聚变技术First Light Fusion （下文简称FLF）打造的超高速炮。 可以用每秒6.5公里的速度（19倍音速）向燃料靶发射弹丸，从而引爆核聚变。 重点来了。 这整个过程只花了不到4500万英镑，与传统的激光和磁性约束装置相比，成本是它们的千分之一！ 这在世界范围内还是首次，网友直呼
编辑 | 白菜叶 材料表征，即通过各种物理、化学等测试方法，揭示和确定材料的结构特征，是科学家理解锂离子电池电极及其性能限制的基础方式。基于实验室的表征技术地进步，科学家们已经对电极的结构和功能关系产生了许多强有力的见解，但还有更多未知情况等待探索。该技术的进一步地改进，取决于对材料中复杂的物理异质性的更深入理解。 然而，表征技术的实际局限性，限制了科学家直接组合数据的能力。例如，某些表征技术会对材料造成破坏，因此无法对同一区域进行其他参数的分析。幸运的是，人工智能技术拥有巨大潜力，可以整合传统表征技术所
创新点：基于级联激发光子捕获和界面能量传递遏制的协同作用，南理工傅佳骏团队与浙大邱建荣教授合作开发了一种三基色可转换NaErF4核正交上转换多层核壳纳米结构（RGB-UCNPs）。RGB-UCNPs在1550,808和980 nm近红外光激发下可产生不受功率密度影响的高色纯度R/G/B发光，并且当这三种近红外光同步激发RGB-UCNPs时其可实现宽色域的全彩发光输出。
杨净 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天，一件来自中国的衣服登上了Nature。 没看出有什么特别？别眨眼，下一秒神奇的事情就发生了（注意那个手机）。 没错，这件衣服正在给手机无！线！充！电！ 不是把充电宝缝进了衣服里，而是这件可以正常折叠、水洗的衣服，本身就是一块电池！ 这项最新研究来自复旦大学彭慧胜教授团队，也是该团队半年内第二次在Nature发文。 上一篇Nature里，他们把衣服做成了显示器，能打字聊天、能导航，还能显示人体健康信息。 这一回，好家伙，直接一个双剑
2021年诺贝尔生理学奖揭示了生物体感知物理世界的机理，为哲学上理解“感知”提供科学基础。众所周知，一千个人眼里有一千个哈姆雷特，针对该奖项不同的人具有不同的感悟：对于生理学家，更关心离子通道受体以及基因表达等信息，期望相关的技术能够应用于疾病治疗过程；然而对于我来说，更关心生物感受外界信息的机制能否映射到智能机器人，在工业以及健康医疗领域产生价值。
材料取自于元素周期表中金属与非金属的交界处。常温下半导体导电性能介于导体与绝缘体之间。
ETA6002是一款开关式锂离子电池充电器，具有动态电源路径控制和输入电流限制功能。
在现代科技的推动下，等离子体技术在各个领域中扮演着重要角色。而PLUTO-T型等离子清洗机作为其中的一员，其独特的工作机理使其成为清洗领域的一颗璀璨明星。
介绍工艺之前，我们先聊一下昨天一个朋友提到的日本日新的离子注入设备。日本日新是全球3大离子注入设备商之一。
动力电池领域的产品格局可能要变天了。7月29日，全球动力电池巨头宁德时代正式发布了第一代钠离子电池。根据发布会信息，第一代钠离子电池的能量密度已经接近现有磷酸铁锂电池，并且在低温、快充方面比锂离子电池更有优势。
今天聊一下半导体工艺的一个知识，离子注入。离子注入是半导体掺杂以及改性常用的一个工艺。把需要掺杂的杂质电离成电子，然后加速，去碰撞到半导体wafer上，就像弯弓射箭靶一样，箭的动能越大，射进靶的深度也会越深。
本文介绍Max-Planck生物化学研究所计算系统生物化学研究组的Jürgen Cox近期发表在Nature Biotechnology的综述Prediction of peptide mass spectral libraries with machine learning。最近开发的机器学习方法用于识别复杂的质谱数据中的肽，是蛋白质组学的一个重大突破。长期以来的多肽识别方法，如搜索引擎和实验质谱库，正在被深度学习模型所取代，这些模型可以根据多肽的氨基酸序列来预测其碎片质谱。这些新方法，包括递归神经网络和卷积神经网络，使用预测的计算谱库而不是实验谱库，在分析蛋白质组学数据时达到更高的灵敏度或特异性。机器学习正在激发涉及大型搜索空间的应用，如免疫肽组学和蛋白质基因组学。该领域目前的挑战包括预测具有翻译后修饰的多肽和交联的多肽对的质谱。将基于机器学习的质谱预测渗透到搜索引擎中，以及针对不同肽类和测量条件的以质谱为中心的数据独立采集工作流程，将在未来几年继续推动蛋白质组学应用的灵敏度和动态范围。
自从7月底，宁德时代揭开第一代钠离子电池的“神秘面纱”之后，关于这类新电池的争议就一直没有停息。
12月7日消息，据报道，由本田研究所（Honda Research Institute）的科学家，加州理工学院（California Institute of Technology）和美国宇航局喷气推进实验室（Jet Propulsion Lab）的研究人员组成的研究团队在周四宣布，他们开发出了新一代氟离子电池，能量密度比锂离子电池高10倍，温度更稳定，未来很可能取代锂电池成为电动汽车的专用电池。
针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。
选自Jack Terwilliger's Blog 作者：Jack Terwilliger 机器之心编译 参与：Panda 人工神经网络在很多领域都取得了突破性进展，这项技术的最初灵感源自生物神经网络。作为我们人类智能的来源，生物神经系统或许还能给我们的人工智能创造之路带来新的启迪。MIT 自动驾驶汽车和人工智能方向的副研究员 Jack Terwilliger 近日在自己的博客上发布了其系列文章《生物神经网络》的第一篇，对生物神经元的基本信息以及常见的模型进行了介绍。机器之心对本文进行了编译。原文中还包含一
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】几十年来，计算机一直是0和1的代名词。现在，因斯布鲁克大学实验物理系的一个团队研究出了一种量子计算机，它打破了0和1的范式，并解锁了额外的计算资源。｜融合生态 价值共创——「2022新智者大会」开启，诸多业界大咖，精彩分享不间断！点击预约👇🏻 几十年来，二进制是计算机进行计算的基础，但对于量子计算机，二进制系统却阻碍了其发挥真正的潜力。 近日，来自奥地利因斯布鲁克大学的一个科学家团队实现了一种新型的量子计算机，它成功突破了二进制的计算模式，而
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