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World File Search System连晶型
研究报告通过控制金属氧化物纳米结构实现高速充放电...
在750℃下烧成6小时以上，成为单斜晶WO 3 相。 P-2、P-3在烧成前为单斜晶系WO 3 、三斜晶系WO 3 、单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)，但在750℃下烧成6小时以上，变为单斜晶系W 0.71 钼 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297) 和矩形 W 0.4 Mo 0.6 O 3 (PDF 01-076-1280)。 P-4在750℃下烧制24小时之前，单斜晶系W 0.71 Mo 0.29 O 3 (PDF 01-076-1297)、矩形W 0.4 Mo 0.6 O 3 和单斜晶系MoO 3 混合，但经过100小时后。煅烧后，MoO 3 峰消失，单斜晶系W 0.71 Mo形成了0.29 O 3 和矩形晶体W 0.4 Mo 0.6 O 3 。 P-5在烧成前为单斜MoO 3 (PDF PDF 00-047-1081)，但烧成6小时以上后，变为具有层状结构的矩形MoO 3 (PDF 03-065-2421)。
晶间应力腐蚀破裂
如果您选择响应，则可以在http://www.nrc.gov/reading-rm/adams.html和NRC公共文档室与10 CFR 2.390一致的NRC公共文档室中提供公众检查和复制。因此，在可能的范围内，响应不应包括任何个人隐私，专有或保障信息，以便可以在不进行修改的情况下向公众提供。如果需要个人隐私或专有信息来提供可接受的响应，则请提供您响应的包围副本，以确定应保护的信息以及删除此类信息的响应的编辑副本。，如果您要求扣留此类材料，则必须具体确定您寻求扣留并详细提供预扣扣除要求的基础的部分（例如，解释为什么信息披露为何会披露个人隐私的侵犯或提供10 CFR 2.390（B）要求提供顾名思义或财务信息的10 CFR 2.390（B）所需的信息。
低温共晶硅
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang，剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner，“量子计算的量子好奇者”，Springer，2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行机器学习”，第二版，Springer，2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行监督学习”，Springer，2018 5. Peter Wittek，“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”，爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang，“量子计算与信息”，剑桥，2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi，“量子计算”，CRC Press，2008 年 9. N. David Mermin，“量子计算机科学”，剑桥，2007 年 10. https://qiskit.org/
晶圆贴片机 - Adwill
双装载机和双卸载机规格 切割胶带在线预切割附件工作台加热器规格 视觉系统（晶圆 ID 阅读器和条形码附件系统） 主机通信功能（通信格式：符合 SECS-I 和 HSMS/软件：符合 GEM） ESD 兼容性
1 A晶界拥抱基因组...
晶粒边界（GB）溶质分离通常与GB的互惠有关，与众所周知的Fe（S），Fe（P）和Fe（Sn）系统1-5有关。但是，许多合金元素并不是一开始或不隔离。溶剂（宿主）和GB隔离的某些组合导致边界增强3,6-10，或提供其他有益的特性，例如热稳定性11-14和改善的机械性能15-17。成功的合金设计越来越多地需要对GB隔离和封闭的细微理解。过去几年在理解该问题的隔离部分方面取得了显着的进展，其中大量数据是针对在多晶环境中GBS中存在的全部原子位置中播种的热力学数量的大量图形，这些数据是在多晶环境中播种的。但是，这个问题的封封部分仍然是许多合金尚未提供自洽数据的大图。最近汇总已发布的数据集的尝试说明了与多种方法生成的数据之间的挑战8,21-23。此外，评估GB互惠效力的方法基于GB平板方法，通常需要大量的计算资源24-26。因此，用于计算合金设计框架27,28的GB隔离和互惠数据有限。
基于机器学习的晶圆排序产量预测基于晶圆接受测试数据
Delta Rsquare Delta Rsquare All features (614) 1.75% 0.341 2.63% 0.139 Top 500 features 1.73% 0.354 2.56% 0.129 Top 400 features 1.73% 0.372 2.02% 0.148 Top 300 features 1.71% 0.343 2.22% 0.197 Top 200 features 1.73% 0.393 2.34% 0.22前100个功能1.61％0.405 1.95％0.21 Top 50个功能1.59％0.423 2.00％0.334 TOP 25特征1.62％0.42 2.29％0.372
脑启发人工智能中的规划
本文概述了规划作为一种认知功能的工程和神经科学模型。目的是呈现工程和神经科学中现有的规划模型，作为实现类脑人工智能规划功能的参考。根据调查结果，我们还将从挑战和架构的角度提出类脑人工智能下一步的研究和开发应该做的事情。 预计将来会根据本文提出具体的研究要求。 规划是通用智能的一项重要认知功能，因为它允许系统在未知情况下无需新学习即可（现场）解决问题。在一般智力的讨论中，计划被认为是流体智力的典型功能。 自人工智能诞生以来，工程界一直在研究规划，符号化问题也有解决方案。然而，目前解决非公式化现实问题仍然很困难。除了人类之外，苏格兰乌鸦等动物也以能够解决复杂的规划问题而闻名，其他动物也必须进行某种形式的规划才能在野外生存。在哺乳动物的大脑中，前额叶皮层已知参与计划。 下面，我们首先概述规划，介绍工程模型，然后展示神经科学模型调查的结果。最后，我们考虑创建规划大脑模型的策略。具体来说，问题和评估基准
纺织产业智慧转型整合服务计画「AI 于 ...
为布局未来的竞争优势， 纺织标竿企业纷纷成立AI 小组，开发多项AI 管理技 术，如个人助理、企业平台、智能客服等，一方面提升营运效能，二来也发挥跨 国协同合作的综效，更可因应产业缺工、缺才的长期趋势，减少人力负荷、改善 生产效率与品质、研发及设计新产品或协助客户控管库存、创造服务价值最大化 等，取得品牌客户认同，获得了更多订单。