XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和微晶
微机电系统
目标 提供有关 MEMS 技术和制造的基本知识。 课程目标 本课程应使学生能够： 1. 了解微制造的演变。 2. 学习各种制造技术。 3. 了解微传感器和微执行器。 4. 学习各种微执行器的设计。 第一单元简介（9 小时） 基本定义 – 微制造的演变 – 微系统和微电子学，缩放定律：静电力、电磁力、结构刚度、流体力学和传热的缩放。 第二单元微传感器（9 小时） 简介 – 微传感器：生物医学传感器和生物传感器 – 化学传感器 – 光学传感器 – 压力传感器 – 热传感器、声波传感器。 第三单元微执行器（9 小时） 微驱动：使用热力、压电晶体、静电力进行驱动。基于 SMA 的微执行器，微执行器：微夹钳、微电机、微阀门、微泵、微加速度计 - 微流体。第四单元 MEMS 制造技术（9 小时）MEMS 材料：硅、硅化合物、压电晶体、聚合物微系统制造工艺：光刻、离子注入、扩散、氧化、CVD、溅射、蚀刻技术。第五单元微加工（9 小时）微加工：体微加工、表面微加工、LIGA 工艺。封装：微系统封装、基本封装技术、封装材料选择。
肠道微生物群和微脉管系统
肠道菌群越来越被认为是肠粘膜中血管发育和内皮细胞功能的致动变量，但也影响远程器官的微脉管系统。在小肠中，用肠道菌群定殖以及随后的先天免疫途径的激活促进了复杂的毛细血管网络和乳乳的发展，从而影响了肠道的完整性 - 血管屏障的完整性以及营养摄取。由于肝脏通过门户循环产生大部分的血液供应，因此肝微循环稳步遇到微生物元素衍生的模式和主动信号代谢物，这些代谢产物会诱导肝弦正弦内皮的组织变化，从而影响正弦的免疫分化并影响代谢过程。，此外，微生物群衍生的信号可能会影响远处器官系统（例如大脑和眼睛微血管）的脉管系统。近年来，这个肠道居民的微生物生态系统被揭示出有助于几种血管疾病表型的发展。
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用于多芯片 GPU 的晶圆光子网络
在过去十年中，图形处理单元 (GPU) 的进步推动了人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 和数据分析领域的重大发展。要在这些领域中的任何一个领域继续保持这一趋势，就需要能够不断扩展 GPU 性能。直到最近，GPU 性能一直是通过跨代增加流式多处理器 (SM) 的数量来扩展的。这是通过利用摩尔定律并在最先进的芯片技术节点中使用尽可能多的晶体管数量来实现的。不幸的是，晶体管的缩放速度正在放缓，并可能最终停止。此外，随着现代 GPU 接近光罩极限（约 800 平方毫米），制造问题进一步限制了最大芯片尺寸。而且，非常大的芯片会导致产量问题，使大型单片 GPU 的成本达到不理想的水平。GPU 性能扩展的解决方案是将多个物理 GPU 连接在一起，同时向软件提供单个逻辑 GPU 的抽象。一种方法是在印刷电路板 (PCB) 上连接多个 GPU。由于提供的 GPU 间带宽有限，在这些多 GPU 系统上扩展 GPU 工作负载非常困难。封装内互连（例如通过中介层技术）比封装外互连提供更高的带宽和更低的延迟，为将 GPU 性能扩展到少数 GPU 提供了一个有希望的方向 [1]。晶圆级集成更进一步，通过将预制芯片粘合在硅晶圆上，为具有数十个 GPU 的晶圆级 GPU 提供了途径 [2]。不幸的是，使用电互连在长距离上以低功耗提供高带宽密度从根本上具有挑战性，从而限制了使用电中介层技术进行 GPU 扩展。在本文中，我们提出了光子晶圆网络 (NoW) GPU 架构，其中预先制造和预先测试的 GPU 芯片和内存芯片安装在晶圆级中介层上，该中介层通过光子网络层连接 GPU 芯片，同时将每个 GPU 芯片与其本地内存堆栈电连接，如图 1 所示。光子-NoW GPU 架构的关键优势在于能够在相对较长的晶圆级距离（高达数十厘米）内以低功耗实现高带宽密度。本文的目标是展示光子-NoW 的愿景
200 mm工艺晶圆载体
我们的模块化构造PFA工艺增强晶圆载体和传统模制PFA工艺晶圆载体是为200 mM Fabs的湿化学加工应用而设计的。开放式流动器允许解决方案均匀，快速地通过。它们也由耐化学的PFA材料构成，因此您的过程仍未受到污染。
太阳能电池应用的半导体晶圆粘结
有效地需要用能量转换器覆盖较大的表面。这是太阳能电池，也称为光伏的地方。光伏设备，首先是由法国科学家Henri Becquerel于1839年发现的，它通过产生电子对 - 在光伏材料中的孔对直接转化为电子。这些对创建了电流流，该电流遵循材料的内置势坡。太阳能电池已成为重要的替代电源，尤其是自1970年代的石油座舱以来。此外，太阳能电池是一种有希望的无碳能源，可以帮助减轻全球变暖。实现高效率太阳能转化对于使太阳能成为满足世界能源需求的可行选择至关重要。太阳能电池的能量转化效率是指电池产生的电力与电池每单位时间接收到的入射阳光能量的比率。
