这份由标准政策跨部门委员会 (ICSP) 半导体和微电子工作组编写的报告概述了联邦政府半导体和微电子标准活动,并推荐了 ICSP 考虑的标准重点领域和优先事项。报告的“向 ICSP 提出的战略标准重点领域的建议”部分列出了联邦政府目前参与的与半导体和微电子相关的标准制定组织,确定了五个重点领域和优先事项,并确定了未来可能产生影响的差距和机会。概况回顾部分概述了每个参与机构的相关半导体和微电子标准活动,包括其使命、半导体和微电子目标、参与标准制定组织、半导体和微电子重点领域和优先事项以及半导体和微电子差距和机会。国家关键新兴技术标准战略表明了半导体和微电子工作组如何与国家关键新兴技术标准战略保持一致。
人工智能将影响我们生活的各个方面。它在半导体制造中也发挥着越来越重要的作用。今年 5 月,在比利时安特卫普举行的由 imec 主办的 ITF World 大会上,NVIDIA 总裁、首席执行官兼董事会成员黄仁勋介绍了 NVIDIA 如何与台积电、ASML、应用材料 (AMAT)、D2S、IMS Nano Fabri- cation 和新思科技等公司合作,将人工智能引入芯片制造。黄仁勋表示:“第一波人工智能专注于计算机视觉和语音识别,已经实现了超越人类的能力,并在机器人、自动驾驶汽车和制造业开辟了数万亿美元的商机。先进的芯片制造需要一千多个步骤,要生产出生物分子大小的特征。要制造具有数千万亿个特征的芯片,每个步骤都必须近乎完美才能产生任何输出。每个阶段都会执行复杂的计算科学,以计算要图案化的特征并进行缺陷检测以进行在线工艺控制。芯片制造是 NVIDIA 加速计算和 AI 的理想应用。”黄仁勋表示,D2S 和 IMS Nano Fabrication 使用电子束构建掩模写入器,以在掩模上创建光刻胶图案。“Nvidia GPU 进行图案渲染和掩模工艺校正,”他说。台积电和 KLA 使用 EUV 和 DUV 照明进行掩模检查。“NVIDIA GPU 处理经典物理建模,
传统镜子在反射时会改变圆偏振光的手性。然而,人们对设计和制造手性保持镜子以及手性反射超表面的需求日益增长,这些镜子的反射光子自旋态可调,可在紫外和可见光域的宽波长范围内工作。到目前为止,大多数手性镜都是通过自上而下的技术制备的,例如电子束光刻,这些技术成本非常高,并且难以扩展到宏观设备。这里介绍了一种有效的自下而上的策略,用于通过使用逐层组装取向银纳米线层来制造手性镜,这些银纳米线层是通过在半反射银层上进行掠入射喷涂制备的。由此产生的手性超表面对紫外、可见光和近红外域中宽波长范围内的圆偏振光显示出结构相关的差分反射率,达到了极高的品质因数。它们的差分反射率可达到最大偏振效率的 95%,且反射光的旋向性部分保留。这些具有可调手性反射率的大面积手性镜在光学、传感和手性光与物质相互作用等各个领域都有着广阔的应用前景。
关于 SOS International 自 1989 年以来,SOS International (SOSi) 一直提供专业服务,支持美国的国家安全利益及其盟友的安全和稳定需求。SOSi 通过创新研究、分析和应用技术促进公共安全和国家安全。SOSi 在国防和情报工作的关键领域开展研究和分析,为选定的国家和国土安全组织提供高级系统工程服务,并为政府和商业消费者生产硬件和软件产品。该项目由 SOSi 的情报解决方案组进行。我们的员工都是经验丰富的、具有高级语言技能的合格分析师,我们的使命是为美国情报界、国防部和联邦执法部门的收集、分析和运营活动提供尖端、开源和文化情报支持。意见可发送给 SOSi 的情报整合总监 James Mulvenon 博士。 James Mulvenon 博士 情报整合总监 情报解决方案组 SOS International, LLC 2650 Park Tower Drive, Suite 300 Vienna, VA 22180 电话:571-421-8359 电子邮件:James.Mulvenon@sosi.com
应加快塑料封装 IC 进入军事系统,但不应盲目推广。测试数据显示,在大多数情况下,塑料封装 IC 与陶瓷 IC 一样可靠。然而,人们对于长期储存寿命和极端温度和湿度环境的担忧是合理的。不同供应商的塑料封装微电路 (PEM) 故障率差异很大。显然,它们可以很容易地用于许多非关键、相对无害的军事应用。在另一个极端,IC 必须在极端温度和湿度条件和周期下运行,或者在长期储存(长达 20 年)后保证运行非常重要(导弹和其他武器),军事供应商不愿意放弃经过验证的陶瓷封装可靠性。
沉积过程的一种非常特殊的情况是所谓的外延沉积,或者只是外延。该专业局部旨在将材料沉积到单晶模板上,生长为单晶层。半核心设备制造链中的第一步之一是在空白硅晶片上沉积外延硅。这是在外交过程中完成的。经常运行这些过程,一次仅处理一个晶圆(即单个晶圆处理)或少数数字(即多窃听或迷你批次)。
electrochem.org › Semiconductor_cle... PDF 2018 年 7 月 9 日 — 2018 年 7 月 9 日,清洁效率取决于多个因素,并且...在喷气式飞机客舱中分解臭氧,”国际贵金属研究所。410 页
摘要:近年来可解释的AI(XAI)取得了长足的进步,提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而,这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现,尤其是涉及高维度数据(例如基因表达谱)的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要,需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中,我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战,并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略,以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求,该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展,为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成,无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况(例如癌症)有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹,免疫组织化学或免疫荧光来完成的,其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是,同工型特异性抗体并非总是可用的,因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里,我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的,由Promega(美国威斯康星州Fitchburg)发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析,通过hibit标签的表达,当缺失特定抗体时,可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法(例如蛋白质印迹或免疫荧光)以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达,从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。
