防漆在电子组装件最终使用的操作环境中保护组装件不受湿气、灰尘化学物质和高温的影响。当我们因现场故障或制造缺陷而必须拆除或更换元件时,首先必须清除这个覆盖元件的涂层,然后才能拆下和更换元件。清除这一涂层必须选择正确的方法,避免损坏PCB或邻近的元件。
复合材料：由两种或多种不同性质的材料用物理和化学方法在宏观尺度上组成的具有新性能的材料。
在最新一期《科学》杂志上，DeepMind构建的神经网络可以预测分子内电子分布，从而计算出分子特性。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 微波炉成制作2纳米芯片的关键技术。 没错，就是厨房里的那个微波炉。 康奈尔大学的研究团队改进了家用微波炉，使用微波的方法对芯片进行加工处理，还称这有可能使台积电和三星等领先制造商的芯片缩小到仅2纳米。 目前相关研究成果已发表在《应用物理快报》上。 微波炉能成为制作2纳米芯片的突破点？ 具体如何，一起来看看吧。 微波技术增强了电流传导能力 在此之前，先简单了解下是什么限制了2nm芯片的制作。 芯片上会有很多个晶体管，在晶体管的内部，电流会从起始端
7月31日16:13，北航的研究人员在arXiv上提交了论文，称实验结果未发现LK-99的超导性。
在QFN封装工艺流程中，划片切割是非常重要的一步。切割效率主要取决于划片槽的设计、芯片的制造工艺以及划片槽内的材料属性等因素。主流的划片设备有来自国产博捷芯品牌，可以提高划片效率和质量。
近期做了次分享，主题是从被动到主动，换个角度看DB。之所以讲这个题目，是我个人经历多年对数据库的管理，也是经历了这个过程。随着自己对数据库的理解逐步深入，看待数据库的角度也逐步发生变化。走过了从被动式管理，到主动式预防的过程。希望这次的内容，能开阔大家对数据库的思考角度。
补充一句，这位大哥身体力行的第一天，就被OpenAI联合创始人Andrej Karpathy点赞围观了。
2017上半年彩电销量持续走低，季度销量的下滑速度从一季度的5.3%到二季度的7.3%，呈现扩大趋势。这似乎印证了去年开始关于“彩电行业规模上限”、“拐点”之类的言论。
为了最终确定工程产品或应用的材料，我们应该了解材料的物理特性。材料的物理性质是可以在不改变材料特性的情况下观察到的那些。下面列出了材料的一些典型特性 ：
数十年来，科学家在超声波医学成像中使用到了压电技术，所谓压电技术就是用电击打某些晶体材料，它们会改变形状。挤压它们的时候，会感受到震动。这些材料非常敏感，以至于它们可以检测穿过组织传播的声波的运动。
由磁铁控制的小型机器人可能有一天会在你的身体中穿行，提供治疗或采集组织样本。麻省理工学院设想创造可以根据提示进行变化的软性移动设备。
最近有人问我光刻胶曝光的原理和正负光刻胶的主要组分是什么，我也只是知道是这么一回事，但是里面包含许多专有名词还是挺拗口的，反正我是不想去记它。
近日，普渡大学的研究团队从材料的角度出发，实现了芯片在计算的同时也能够存储。研究人员称，该芯片如若能在未来进一步改进，或将有利于类脑计算的发展。
【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会上，浪潮集团副总裁胡雷钧带来 《AI计算挑战与应对》的分享。他提到，当前AI算法对计算能力有巨大的需求，针对AI计算能力的挑战，浪潮推出了
德国弗莱堡大学Frederik Kotz和Bastian E. Rapp等人提出了一种使用二氧化硅纳米复合材料的高通量注塑工艺。
GNN, 即图神经网络(Graph Neural Networks), 一种专门处理图形数据的神经网络模型
半导体在现代社会中无处不在。除了用于计算技术的微处理器外，它们还用于几乎所有有源无线通信系统，包括手机信号塔、手机、雷达和卫星等。Mini-Circuits设计和生产用于许多此类应用的基于半导体（MMIC）的组件。本文探讨了RF半导体的基础知识，从原子开始，为它们的工作原理提供了基本理解。
随着全球能源日趋紧张，太阳能作为新型能源得到了大力的开发，其中较为常见的就是太阳能电池了,利用太阳能电池板从太阳中获取能量，但是转换效率低。为了改变这一现状，科学家研发了一种全新的太阳能电池。
Nature发布的最新论文显示，英特尔和加州大学伯克利分校的研究人员正在研究超级芯片，已经在“自旋电子学”领域取得突破进展。
室温超导的概念是在零电阻的环境下，电流可以无限期地在超导材料中流动，不会有能量损失。这意味着，一旦电流开始流动，就不会停止，这在某种程度上似乎像一个永动机。然而，这并不意味着超导材料可以创造或无限产生能量。对于电脑或任何计算设备来说，电流的持续流动可以极大地提高效率，但它们还是需要能量来执行计算任务和维持运行。因此，虽然室温超导在提高能效和减少能量损失方面有巨大的潜力，但它不能被视为一种永动机，因为它并不能创造或无限产生能量。
韩国室温超导全球复现的热潮，依旧在持续大爆发。韩国团队也在昨天放出了第二段悬浮视频。
氢能源是一种二次能源，它是通过一定的技术利用其它能源而制取的，不像煤、石油和天然气等可以直接从地下开采、几乎完全依靠化石燃料。但是由于目前所用的煤、石油、天然气等能源属于不可再生能源，地球的存量是有限的，而人类又时刻离不开能源，随着世界经济的发展，石化燃料的耗量也随之日益增加，促使其储量也日益减少，终有一天这些资源就会枯竭，因此开发更多的新能源已迫在眉睫，人们迫切需要寻找一种不依赖化石燃料、储量丰富的新型含能体能源。
紫外激光器为广泛的工业制造提供动力，特别是在微电子和显示器制造中。这是因为紫外光具有独特的特性，能够以更高的精度和更少的热损伤对零件进行微加工和其他结构化调整。
2020年8月17日发表在nature communications上的一篇关于"Machine learning for chemical discovery"评论的文章，通讯作者是卢森堡大学物理和材料科学系的Alexandre Tkatchenko教授。发现具有所需属性的化学物质是一个漫长而艰辛的过程。包含数百万个分子的可靠量子力学特性的精选数据集变得越来越可用。从这些数据集中获取化学知识的新型机器学习工具的开发具有革新化学发现过程的潜力。作者对这个新兴领域的最新突破发表评论，并讨论未来几年的挑战。
随处可见的机器人很容易让我们产生一个错觉：机器人已经进入千家万户，在我们的生活中无处不在。然而，现实就是，机器人的普及仍然面临重重障碍，近日，《科学机器人》（Science Rrobotics）杂志列举了机器人技术目前面临的十个重大挑战。 1、新材料和制造方案 机器人专家已经不再局限于用电动机、齿轮和传感器等制造机器人，开始尝试使用诸如人造肌肉、软体机器人技术以及将多种功能整合到一种材料中的新制造方法。但这些先进的制造方法大多数都是“一次性”的演示，很难将它们结合起来使用。 融合感应、移动、能量收集或
所谓的张力控制，通俗点讲就是要能控制电机输出多大的力，即输出多少牛顿。反应到电机轴即能控制电机的输出转距。用转矩控制而没有张力传感器的间接张力控制系统中不采用张力传感器，直接按张力设定值计算出转矩给定值。这种方法简单直接，但对转矩控制的精度要求较高。又称为开环张力控制。
受人类大脑运行方式的启发，IBM苏黎世研究中心制成了世界上第一个人造纳米级的随机相变神经元。并在其基础上构建了由500个该神经元组成的阵列，让该阵列模拟人类大脑的工作方式进行信号处理。 这一突破十分值
如果科学家们能够了解电子在分子中的活动，那么他们就能够预测一切事物的行为，包括实验药物与高温超导体。作者 | 吴彤 编辑 | 陈彩娴 「AI+X」愈发如火如荼。最近，权威学术媒介 QuantaMagazine 发表了一篇文章，介绍了 DeepMind 在内的许多研究团队正使用机器学习算法攻破物理领域的一个著名难题——密度泛函理论。他们企图通过机器学习算法来寻找第三级密度泛函的方程式，找出人类无法用数学描述的电子行为，从而突破电子在分子中的活动细节。这对药物发现、超导研究与奇异材料的研究意义重大。在科学家们看
陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。
早在几年前，关于新能源汽车的战争就已经悄然打响，但在前期不温不火的市场情况下，这场战争并没有被过多的目光关注。而近几年随着特斯拉的强势搅局，国内新能源势力的不断成长，都让战局越发紧张起来。
Material Design 是我们将经典的设计原则和科技、创新相结合而创造的设计语言。这份文档会随着我们对 Material Design 的探索而不断更新。
本专著尝试提出一种可以在统计意义上与其他“事物”区分的每个“事物”的理论。随之而来的统计独立性，通过马尔科夫毯介导，涉及到在越来越高的时空尺度上递归组合的整体（事物）。这种分解提供了对小事物的描述，例如，通过薛定谔方程的量子力学，通过统计力学和相关波动定理的小事物的整体，再到通过经典力学的大事物的描述。这些描述与自主或主动的事物的贝叶斯力学相辅相成。尽管这项工作提供了对每个“事物”的制定，但其主要贡献是研究马尔科夫毯对自组织到非平衡稳态的影响。简而言之，我们恢复了一个信息几何学和相应的自由能原理，使人们能够将某物的内部状态解释为代表或对其外部状态进行推断。随之而来的贝叶斯力学与量子力学、统计力学和经典力学兼容，可能提供对类似生命的粒子的正式描述。
如今，在网上网下，我们有许多机器学习书籍和课程可用来学习，而同时网上又掀起了大学课程和电子书逐渐免费的趋势。太多的优秀资源可以使用也许会让您感觉到要被压倒。而这样的感觉可能会阻止您开始机器学习或在机器学习上取得进展。
德国卡尔斯鲁厄理工的人员Barner-Kowollik及其同事研制出了一种可擦除的3D打印墨水。这种墨水主要用于直接激光写入，它是一种生产纳米级结构的增材制造工艺。据介绍，现在他们可以反复擦除和重写大至100纳米的微型结构。
1962 年，美国科学家宣布成功研制出了第一代半导体激光器———GaAs 同质结构注入型半导体激光器。由于该结构的激光器受激发射的阈值电流密度非常高，需要 5 × 10^4 ～ 1 × 10^5 A/ cm2，因此它只能在液氮制冷下才能以低频脉冲状态工作。从此开始，半导体激光器的研制与开发利用成为人们关注的焦点。
大数据文摘作品 编译：李雷、大茜、Aileen 算法和材料数据库正帮科学家预测哪些元素能合成新材料。 几百年来，人们一直是通过反复试验或者靠运气和偶然发现新材料。现在，科学家们正在使用人工智能来加速这一过程。 最近，西北大学的研究人员用AI来解决如何生成新的金属玻璃混合物的问题。这比起在实验室进行实验快了200倍。 科学家们正在构建由数千种化合物组成的数据库，以便用算法来预测哪些化合物的组合会形成有趣的新材料。还有人用AI来分析已发表的论文挖据“材料配方”以产生新材料。 过去，科学家和建筑工人们只能将材料混
世界上还有许多并未达到平衡的系统，比如生命，在这样的系统中，牛顿第三定律失效了。目前，芝加哥大学的研究员找到了一种思考非平衡系统中相变的新方法。
掌握天线基础知识非常重要，下面分享一篇译文，作者：Basu (VU2NSB)，主要讲解：
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 美光带来了业界最高固态存储密度，单个 NAND 芯片封装高达 2 TB 数据。 存储芯片大厂美光（Micron）近日宣布，其 232 层 NAND 闪存芯片已实现量产。这也是全球首款突破 200 层大关的固态存储芯片。 一些竞争对手目前正在提供 176 层技术，有些厂商表示他们正在紧随此步伐，或者已经有了超过 200 层的工程样品。 与竞争对手的芯片相比，全新美光技术将每单位面积存储的比特密度增加了一倍，每平方毫米封装 14.6 Gbit。这一密度相比自家的 176L N
做IC 圆桌派DFT 第二场复盘时，对提及到的OTP 兴趣大增，于是搜索研读了一些。OTP, One time programmable, 是一种特殊类型的非易失性存储器 ( non-volatile memory ), 只允许『编程』一次，一旦被编程，数据『永久』有效。相较于MTP (multi-time programmable ) 如EEPROM, OTP 的面积更小而且不需要额外的制造步骤，因此广泛应用于low-cost 芯片中，OTP 常用于存储可靠且可重复读取的数据，如：启动程序、加密密钥、模拟器件配置参数等。
众所周知，生活在平原或者低海拔地区的人在进入高原后，由于气压降低，氧气含量降低，同时可能受紫外线、气温低等因素影响容易出现高原反应。
具有超高强度和出色延展性的先进结构材料对于包括航空航天，运输和能源行业在内的各种技术应用都是非常需要的。含高密度界面的纳米层合金由于其特殊的界面驱动性能，如极高的强度而备受关注。
近日，一项研究发现，咖啡可以用来制作电极的环保涂层，这项发现也许有朝一日能帮助科学家更好地了解人类脑电波。
一个由 QSC 支持的团队首次发现了一种以前无法检测到的量子激发态，称为轴向希格斯模式。
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这篇文章最初发表于2018年5月13日，是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。
目前，随着三星、台积电、英特尔3nm制程的相继量产，目前这三大先进制程制造厂商都在积极投资2nm制程的研发，以满足未来高性能计算等先进芯片需求，并在晶圆代工市场的竞争当中取得优势。而2nm工艺的实现则可能需要依赖于ASML新一代的高数值孔径 (High-NA) EUV光刻机EXE:5000系列。
对相变材料性质的精准控制，将会打开相变材料广泛应用的大门。 相变材料(PCM - Phase Change Material)是指随温度变化而改变物质状态并能提供潜热的物质。其中物理性质的转变过程称为相变过程，这时相变材料将吸收或释放大量的潜热。 背景 | 热性能 吸热和散热是相变材料最基础也是最重要的性质，故而利用这一特点进行相关产品的研发是相变材料目前最为广泛的应用。 在航空航天领域，对宇航员和航天器的保护多采用相变材料，所以上世纪该材料是俄美等航空大国的垄断“财富”；后来，随着科技的发展，现在将相变材
新材料技术是我国制造业的“底盘技术”，在人工智能、云计算等信息技术的加持下，新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化？8月26日，腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会，邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果，推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉，龙讯旷腾CEO吕海峰，香港城市大学讲座教授张瑞勤，北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏，中国科学院半导体
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