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氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
从灵活性平衡视角的高比例可再生能源电力系统形态演化分析
摘要：电力系统中长期愿景及其形态演化分析是引领电力行业发展的重要先导性研究，尤其在我国提出2060年实现温室气体净零排放的新目标下，如何加快发展可再生能源成为新的关注点。本文尝试从灵活性平衡的视角探究含高比例可再生能源的未来电力系统形态演化指标。在回顾国际上关于未来电力系统发展愿景相关文献的基础上，总结了未来电网的特征及其驱动力的变化，并提出了一种全局敏感性分析方法。考虑到影响演化路径的多重不确定性因素，抽取大样本模拟电力系统演化，并以西北电网为例，分析了我国高比例可再生能源的演化路径。
高性能金属3D打印机的应用
来源：https://www.aeroreport.de/en/artikel/ werkstoffentwicklung-fuer-die-luftfahrt 航空部件应用示例
实现高安全性的电池开发
预计将开发具有高能量密度和高安全性的全稳态电池（ASSB）。使用高容量负电极（例如锂金属和硅）以及高容量的正极电极（例如基于硫基于硫的氧化物和富含Li的氧化物材料）的主要挑战是，正和负电极的活性材料在充电和排放期间经历较大的体积变化。在该项目中，将开发适合这些高容量电极的机械性能，电化学稳定性和离子电导率的固体电解质。我们还专注于界面设计，以形成和维护电极和电解质，电池制造过程之间的固体界面以及高级分析和计算方法，以阐明循环过程中界面处发生的机制。该图显示了使用基于硫的阳性电极和晚期阳性液体使用富含Li的氧化物阳性电极的发育目标。我们将建立基本技术，以加速具有高能量密度和高安全性的Assb的商业化，并在将来实现GX。
钠离子硬碳中的高原型行为...
Feng Wang, [a,b]# Lian Chen, [a] # Jiaqi Wei, [c] Caozheng Diao, [d] Fan Li, [b] Congcong Du, [a] Zhengshuai Bai, [b] Yanyan Zhang, [b] Oleksandr I. Malyi,* [a,e] Xiaodong Chen, [c] Yuxin Tang,* [a,b] Xiaojun Bao* [a,b]
将废塑料升级为高的2D碳纳米材料...
一种两步催化的热解技术可用于从废物塑料和水热合成途径中产生氧化石墨烯（RGO），以产生NICO 2 O 4纳米棒和NICO 2 O 4 @WPRGO纳米复合材料。废物塑料衍生的还原石墨烯（WPRGO）提供了导电网络，并刺激了其表面上NICO 2 O 4纳米棒的生长，以增加电化学电荷存储性能期间电子的收集和运输。此技术使NICO 2 O 4 @WPRGO适用于超级电容器电极材料。使用2 M KOH溶液中的两个和三电极系统评估复合材料的电化学性能。NICO 2 O 4 @WPRGO材料的出色特定电容值及其对称的CV和GCD的对称原型电池约为1566 F G 1和400 F G 1（以2 mV s 1）和1105 F G 1和334 F G 1和334 F G 1（分别为0.5 A G 1），分别为0.5 A G 1）。此外，组装的对称和非对称电池的高能密度分别为17 W H Kg 1和45.08 W H Kg 1，分别为153 W kg 1和980 W kg 1的功率密度，以及在15,000 000和3000 cycles之后，高循环稳定性分别为86％和88.5％。
机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。