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由掺杂的原子薄的半导体异质结构中强的电子脱位诱导的超导性
我们研究了一种在原子薄的半导体中诱导超导性的机制，激子介导电子之间的有效吸引力。我们的模型包括超出声子介导的超导性范式的相互作用效应，并连接到玻色和费米极性的良好限制。通过考虑TRIONS的强耦合物理，我们发现有效的电子相互作用会形成强频率和动量依赖性，并伴随着经历了新兴的BCS-BEC交叉的系统，从弱绑定的S-波库珀对Bipolarons的超浮雕。即使在强耦合时，双丙酸也相对较轻，从而导致临界温度占费米温度的10％。这使二维材料的异质结构有望在通过电子掺杂和Trion结合能设置的高临界温度下实现超导性。
黑色半导体获得254的资金，...
芯片之间的数据通信超过了硅从硅的先前芯片架构的性能，并在不到以前的制造步骤中提高能源效率，从而降低了成本。雄心勃勃：根据以前的工业标准，可以在行业的开创性绩效中进行大规模生产。公司的技术和硬件促进了光学芯片到芯片连接，使各种芯片能够像单个芯片一样相互作用。通过克服硅芯片体系结构的当前限制，这项新技术在各个领域（例如更有效的数据中心，生成性和嵌入式AI和自动驾驶）开设了变革性应用程序。
半导体行业 2023 年第 22 页
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，
治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发
CMS沿着大型强子对撞机环位于CERN。它以40 MHz的速率记录了质子质子碰撞的质子胶原碰撞。每个事件记录来自〜10 2 M传感器的信息。多亏了触发系统，每秒仅保存100K事件。〜6 GB/s输出。
akhan半导体专利的收购机会
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原始发表论文的引用（记录版本）：Edlbauer，H.，Wang，J.，Crozes，T.等人（2022）。基于半导体的电子飞轮
© 作者 2022。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
半导体和微电子标准
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。
研讨会系列，Flare-su-in Lee
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。
