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【Nature 封面论文】机器学习掀起材料革命,人工智能或将颠覆人类科研方式

【新智元导读】昨日Nature封面论文:哈佛大学研究者借助机器学习算法,利用“废弃”数据成功预测新材料的合成,引发学界激论:人工智能真能加速发现神奇新材料吗?该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习,是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域,机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程,通常要经历无数次失败,偶尔在机缘巧合之下取得成果,还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路,使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材

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俄乌战火引发芯片危机!光刻机一核心原料70%产自乌克兰,ASML都坐不住了

萧箫 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到,疫情之下本就脆弱的半导体供应链,这回因为俄乌开火雪上加霜了。 不是美日等要制裁俄罗斯,限制半导体出口的问题,而是—— 原材料恐将断供,价格危险了。 关键词是氖气。 这种惰性气体,对于半导体光刻环节至关重要,是大部分主流光刻机“光源”不可或缺的原料之一。 而乌克兰,正是全球最大的氖气出口国,其出口的氖气约占全球市场的70%。 据《科创板日报》报道,国内光刻气体标杆厂商凯美特气表示,氖气目前已涨价: 现在两三天一个价格,价格波动很大。我们通过

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杆式泵的预测性维护

全球大约有20%的油井使用抽油杆泵将原油提升到地面。因此,对这些泵进行适当的预测性维护是油田作业中的一个重要问题。我们希望在故障发生之前能够知道泵出了什么问题。抽油杆泵井下部分的维护问题可以通过位移和负荷的曲线图进行可靠的诊断,这个图被称为“动力图”。本章说明了使用机器学习技术可以完全自动化这种分析,使其能够在故障之前自学习识别各种损坏类型。我们使用了从巴林油田的299个抽油杆泵中提取的35292张样本卡片的数据集。我们可以将11种不同的损坏类别与正常类别区分开,并且准确率达到99.9%。这种高准确性使其能够实时自动诊断抽油杆泵,并使维护人员将重点放在修理泵上,而不是监测它们,从而提高了整体的产油量并减少了环境影响。

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乌克兰和俄罗斯打起来了,半导体人担心的却是氖气

在光刻气市场上,乌克兰可谓举足轻重。资料显示,乌克兰供应的氖气约占全球70%,并且供应全球约40%氪气,和30%的氙气。其中,氖气和氪气都可用于KrF镭射,该工艺主要用于8吋晶圆250~130nm成熟制程。 目前,250~130nm制程产品包括电源管理芯片(PMIC)、微机电系统(MEMS)及MOSFET组件、IGBT等功率半导体组件。在目前全球缺芯仍未缓解的背景之下,这必然将进一步加剧缺芯问题。 而另一热议材料“钯”是航空航天、核能、汽车制造中的关键材料,在半导体中多用在后道封装环节。世界上只有俄罗斯和南非等少数国家出产。据美国电子材料市场调查公司Techcet,美国35%的钯来自俄罗斯。

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zigbee物联网开发平台(工业物联网)

1.概述 鉴于ZigBee技术适合用于数据采集系统的的特点, 提出了基于ZigBee的数据采集系统的设计方案, 着重探讨ZigBee节点的硬件设计及其组网设计. 并详细讨论了基于CC2530芯片的数据采集节点的硬件设计方案, 组网设计中的协调器建立网络、节点加入网络的设计方法, 以及数据采集系统的软件设计方法. 最后通过采集ZigBee网络传感器数据的实验, 证明该方案能取得良好的通信效果. 1.1 系统描述 利用ZigBee传感器网络、网关、服务器实现简单的数据采集系统。项目中把使用了三种传感器,分别是:温湿度传感器,烟雾传感器,光敏传感器。终端节点传感器采集到数据之后发送给协调器之后,由协调器通过串口将数据发至给电脑客户端,最后电脑客户端将串口发送上来的传感器数据使用套接字封装成http格式后通过post方式发送到服务端,并且存储到数据库中。客户端通过访问服务器,获取数据展示出来。 1.2 系统结构介绍

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