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APE 2025 展会介绍
•高级再制造技术中心（ARTC）•新加坡制造技术研究所（SIMTECH）•材料研究与工程研究所（IMRE）•微电子研究所（IME）（IME）•高性能计算研究所（IHPC）
长度咨询委员会 (CCL)
成员：D.G.Abdelsalam Ibrahim (NIS)、M. Aksoulou (UME)、A. Arce Criado (CEM)、M. Ashar (UME)、F. Assi (METAS)、A. Baker (NMIA)、P. Balling (CMI)、A. Balsamo (INRIM)、Y. Bitou (NMIJ/AIST)、H. Bosse (J.C.C.C.C.)、C. L. Carzo (CPTC)、CIPM)、T. Coveney (NPL)、P. Cox (NMIA)、M. Motta de Souza (INMETRO)、R. Dixson (NIST)、B. Eves (NRC)、R. Fira (SMU)、R. França (INMETRO)、S. Gagné (NRC)、A. Hirai (NMIJ/AIST)、Y. Hung (FgNIM)、Hunt (N.M.S.B.)、Hung (N.M.S.B.)。 Kang（KRISS）、N. Kononova（VNIIM）、R. Koops（VSL）、P. Křen（CMI）、O. Kruger（NMISA）、A. Küng（METAS）、A. Lassila（MIKES）、R. Le Targat（LNE-SYRTE）、I.D.Leroux (NRC)、A. Lewis (NPL)、C. Lisdat (PTB)、M. Matus (BEV)、M.J.T.Milton（BIPM 主任）、A. Moskalev（VNIIM）、J.J.帕克（KRISS），医学博士Pérez Hernandez (CEM)、M. Pisani (INRIM)、J.-A.Saldago（LNE）、O. Sato（NMIJ/AIST）、D. Sawyer（NIST）、Y. Shi（NIM）、J.R. Stoup（NIST），M.R.Viliesid Alsonso（CENAM）、S. Wang（NMC、A*STAR）、J. Wu（NIM）、D. Xu（NMC、A*STAR）、A. Yacoot（NPL）、S. Yu（NMC、A*STAR）、G. Zechner（BEV）、M. Zucco（INRIM）。
解码医疗保健数字能力的 DNA......
学生必须具备读写、算术和数字/技术素养，才能提供安全的护理服务。监管/专业机构制定了医疗保健算术教育框架，例如英国护理和助产士委员会未来护士计划 (NMC 2018)。
现在，关于探索性固态计算设备和电路的IEEE期刊，有关论文的呼吁已开放。
目标和范围AI模型近年来在各种应用中不断显示出非凡的性能，包括计算机视觉，自然语言处理，大语言模型等。精确驱动的AI模型体系结构在很大程度上增加了模型尺寸和计算，尤其是要求高密度存储器存储。处理引擎与片上/芯片内存之间的频繁通信导致高能消耗，这成为AI硬件加速器设计的瓶颈。为了克服此类挑战，内存计算（IMC）和近存储计算（NMC）已被视为能效体AI加速度的有希望的方案。权重存储在存储单元中，并在内存阵列内或附近执行点产品或其他操作。关于IMC/NMC方案的内存技术，SRAM已经成熟，但挥发性很大，消耗了大面积（例如，8T/10T bitcells）和CMOS设备中的泄漏功率。这种缺点促进了非易失性记忆（NVM），作为基于区域有效的IMC/NMC AI加速度的有吸引力的解决方案。NVM包括电阻随机访问记忆（RRAM），相变内存（PCM），自旋转移 - 转移磁性磁随机访问记忆（STT- MRAM），铁电场效果记忆（FERAM，FEFET），FEFET，FEFET，FEFET），铁电容式设备等。值得注意的是，包括英特尔，TSMC，三星和Globalfoundries在内的铸造公司已商业化或原型构造单一集成的NVM技术，例如rram，mram，feram/fefet等。
由欧盟资助
在过去的五年中，Lini X Mn Y Co Z O 2的研究已大大转向更高的能量密度。达到如此高密度的一种方法是增加Ni含量，并靶向所谓的“ Ni-Rich”位置，从622起（占NI的60％，占MN和CO的20％），以180 mAh/g的特定容量为180 mAh/g，并倾向于811个组成，以210 mAh/g的材料为210 mAh/g。减少钴含量可以增加能量密度和伏特，并降低电池成本和可持续性。Astrabat在高压（> 4.45 V vs li/li+）和高镍NMC（NMC811）上探讨了NMC622稳定的稳定性。NMC等级是针对项目中开发的氟植物电解质和电池的核心档位设计的，考虑到3D制造细胞所需的墨水喷射打印过程。
研究富含Ni的阴极中的降解机制，以增强电池的可持续性
最近，富含Ni的过渡金属氧化物（Lini X Mn Y Co Z O 2 Ni-Rich NMC，X $ 0.7）已获得对锂离子电池（LIB）的兴趣，主要是由于它们的高特征率较高的c速率（最高220 mA H G-G-g-1）和较低的成本。1,2 LINI 0.8 CO 0.1 Mn 0.1 O 2（NMC811）和其他富含Ni的层次氧化物的发展使它们可以在电动汽车Libs中用作阴极材料。3传统上，NMC811电极是使用N-甲基-2-吡咯烷酮（NMP）溶剂产生的，该溶剂既有毒又昂贵。4为了追求NMC811电极的更可持续和绿色的生产，已经研究了水基加工。但是，这带来了挑战。5 - 7例如，在水加工过程中，可以去除颗粒表面上的碳酸锂残留物。8然而，据报道，富含Ni的NMC材料可以与水反应
新型锂离子技术趋势和验证过程
电动汽车建议的正极化学成分 1）高镍正极 NMC/NCA 2）LFP 3）LiMn XO 2：高电压 4）硫：锂硫电池 5）氧气：空气电池-与燃料电池概念相同 6）其他金属氧化物/硫化物合成材料 7）复合转化化合物：有机化合物
现在是集中精力开发新型电池的最佳时机……
锂离子电池行业刚刚起步，可以追溯到 20 世纪 90 年代初，当时只有一种商业化的阴极化学物质，即锂钴氧化物 (LCO)。阴极可以说是电池中最重要的组成部分，因为所有能量（以 Wh/kg 为单位）都来自阴极。所有其他主要成分（阳极、隔膜、电解质和粘合剂）都是促成因素，不会影响电池的容量。LCO 投入商业使用几年后，锂镍钴铝氧化物 (NCA) 出现了。NCA 的结构在许多方面与 LCO 相似；这种成分使 NCA 的重量容量高于 LCO。目前最先进的高容量阴极材料除了镍和钴 (NMC) 外，还含有锰，并且 NMC 有不同等级，镍含量也不同。值得注意的是，即使经过三十年的发展，阴极材料的结构与原始的 LCO 并没有太大不同。随着时间的推移，我们不断调整阴极化学，不断改进。唯一的例外是磷酸铁锂
在不同温度下的圆柱锂离子细胞的最佳快速充电策略
摘要：确保效率和安全性在制定锂电池的充电策略时至关重要。本文介绍了一种新型方法，以优化圆柱形锂离子NMC 3AH细胞的快速充电，从而提高了它们的充电效率和热安全性。使用模型预测控制（MPC），本研究提出了一种成本函数，该成本函数估算了锂离子电池的热安全边界，强调了在不同温度下温度梯度与电荷状态（SOC）之间的关系。充电控制框架将等效电路模型（ECM）与最小电热方程相结合，以估算电池状态和温度。的优化结果表明，在环境温度下，最佳充电允许细胞的温度在安全的操作范围内自我调节，与典型的快速充电协议（高电流轮廓）相比，仅需要一分钟才能达到80％的SOC。通过数值模拟和来自NMC 3AH圆柱形细胞的实际实验数据验证表明，简单的方法在充电过程中遵守电池的电气和热限制。