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对光伏应用的低班带有机半导体的高通量筛选：在搜索相关性
材料综合，形态控制和设备工程已将PCE推向了19％以上的单连接设备，而串联配置的PCE超过20％。[5 - 8]关键的发展是非富裕受体（NFAS）的持续进展。特定的，低于1.6 eV的典型光学带隙（E G）的低带隙材料可以增强太阳光利用率：AM 1.5G太阳能光谱的光线分配使约51％的太阳能光子光子在近交易所区域（NIR）区域中发现。[9]此外，在这些材料中发现了其他吸引人的物理特性，包括强偶极矩和低激子结合能。[10]这些在NIR地区吸收的低频带NFA吸引了许多新兴的PV技术的兴趣。它们已在半透明的OPV中广泛用于各种应用，包括Agrivoltaics，电力生成窗户，热绝缘，磨损电子设备和建筑物集成的PV。[9,11,12]此外，它们将吸收范围扩展到NIR光谱的能力已在串联OPV中，[13-16] Ternary opvs，[17-19]和nir-absorting有机光探测器。[20 - 23]
美国和欧盟的半导体产业政策
在分析美国和欧盟数字价值链的优势和劣势之后，本文比较了这两个国家在半导体行业的产业政策战略。我们通过分析这些产业政策举措的主角、目标、手段、附加条件和受益者，研究了美国《芯片法案》和欧盟《芯片法案》的特点。欧盟在整个价值链中存在重大弱点。美国处于更有利的地位，但中国快速扩张的实力对其构成了越来越大的挑战。这两项产业政策举措都主要侧重于提高中间产品的产能。美国采用集中模式，为直接补贴提供大量资金，并附加了严格的条件，包括劳工标准和国内生产要求。相反，欧盟依赖分散的方法，其中欧盟委员会主要作为跨国和跨部门生产网络的协调者。成员国承担主要角色，它们在欧洲共同利益重要项目框架下向企业提供定向资金。欧盟的条件明显不那么严格，这可能会影响其战略的有效性。分析强调，欧盟需要增加对数字产业政策的超国家资金，以加强其在全球领导者和新兴大国之间的地位。
半导体：日常生活的战略推动者
然后，这些晶圆被反复涂上薄薄的功能材料层，图案化，蚀刻，以在其上形成晶体管结构。数百个高度发达的工艺步骤被执行并重复。为了完成加工并制造最终产品，需要一系列额外的材料，包括化学品、金属、塑料、特种气体等等。所有这些步骤都是必不可少的，并且需要最高的制造精度。因此，在这种所谓的“前端”制造中，需要进行数百次测试和测量，以确保芯片的功能性。
使用DFT和深度学习的高压氢化物超导体的数据驱动设计
摘要在超高压力下（例如，H 3 S和LAH 10）在基于氢化物的材料中的超导性观察引起了人们对发现新的高压氢化物超导体的更具数据驱动方法的兴趣。在这项工作中，我们进行了密度功能理论（DFT）计算，以预测（0-500）GPA的压力范围内900多种氢化物材料的临界温度（T C），在此，我们发现122个动态稳定的结构，在MGB 2（39 K）上方的t C上有122个T C c。为了加速筛选，我们训练了图形神经网络（GNN）模型，以预测T C，并证明可以使用通用机器学习的力场来放宽在任意压力下的氢化物结构，并大大降低了成本。通过组合DFT和GNN，我们可以在压力下建立更完整的氢化物图。
Arpes检测非常规超导体中超导间隙符号
超导间隙对称性对于理解潜在的超导性机制至关重要。角度分辨光发射光谱（ARPES）在确定非常规超导体中的间隙对称性方面起着关键作用。然而，到目前为止，ARPE只能测量超导间隙的大小，而不能测量其相位的幅度。该相必须由其他相敏感技术检测到。在这里，我们提出了一种直接检测ARPES超导间隙标志的方法。使用众所周知的D波间隙对称性，在Cuprate超导体BI 2 SR 2 SR 2 CACU 2 O 8+δ中成功验证了此方法。当两个频段具有较强的带间相互作用时，超导状态下所得的电子结构对两个频段之间的相对间隙标志敏感。我们目前的工作提供了一种检测间隙标志的方法，可以应用于各种超导体，尤其是具有多个轨道的超导体，例如铁基超导体。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
加泰罗尼亚的半导体 - ACTION
本报告中品牌和徽标的使用仅供参考。上述品牌和徽标属于其各自所有者，不以任何方式归 ACCIÓ 所有。这是对半导体生态系统中公司、组织和实体的部分说明。可能有些公司、组织和实体未包含在研究中。
Introduction to Extrinsic Semiconductors: Doping and Band ...
结论总之，对外部半导体的研究为了解半导体物理的基本原理及其在现代电子设备中的实际应用提供了宝贵的见解。通过精心操纵掺杂技术和材料特性，外部半导体在开发具有多种功能和应用的高性能半导体器件方面发挥着关键作用。在整个项目报告中，我们探讨了外部半导体的各个方面，包括它们的能带理论、电性能、制造工艺和未来前景。由于引入了掺杂原子，外部半导体表现出独特的电行为，这在带隙内产生了额外的能级并影响了材料的电导率和载流子浓度。了解这些特性对于设计和优化用于从微电子和光子学到可再生能源和 skaging 等广泛应用的半导体器件至关重要。这些过程需要精确控制和复杂的技术才能实现所需的设备性能和可靠性。先进的材料和制造技术，以及系统级封装 (SiP) 和 3D 集成等创新封装技术，正在推动外部半导体的未来向增强功能、小型化和能源效率的方向发展。展望未来，外部半导体有望在材料科学、设备工程和系统集成方面继续取得进步。物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和边缘计算等新兴技术为半导体研究人员和工程师带来了新的机遇和挑战。通过利用跨学科合作并采用可持续的制造实践，我们可以利用
通过动态伦敦理论计算的超导体中的冷却周期
第二定律以不同的版本存在可能产生不同的后果[1]。到目前为止，在文献中找不到通常有效的版本。因此，人们普遍认为，第二定律必须作为最大熵的原理提出。对其一般有效性的实质性怀疑是因为发现了（相对纯）电容和归纳元件的倒滞后。aha-roni [2]首先提到，这些观察结果暗示了违反第二定律，因为仅在一个热浴温度下进行了倒电（或磁性）（磁性）（磁性）（增益）周期。文献研究[3]回顾了最佳候选人。对于大多数候选系统，索赔不足 - 因为直接的能量测量几乎总是缺少。Santhanan等人的工作。[4]描述了一种过度不正常的效果：此处，IR-Diode的光能发射高于小型刺激正向电流的输入能量。显然，热环境的热能（135 o C）增加了光发射。这可能是由声子辅助发射引起的[5] [6]。也可以在量子点触发率的进化滞后中找到这种效果[3] [5]。
floquet Engineering Higgs动态时间 - 时间 - 周期性超导体
希格斯模式在超导体中出现，作为订单参数振幅的集体激发，当时是通过电磁辐射驱动的。在这项工作中，我们开发了一种Floquet方法，以在时间周期驾驶下研究超导体中的HIGGS模式，其中订单参数的动力学被异常的Floquet Green函数捕获。我们表明，Floquet描述特别强大，因为它允许人们利用驾驶时间周期性的性质，从而大大降低了时间相关问题的复杂性。有趣的是，Floquet方法也很有启发性，因为它自然地为重新归一化的稳态订单参数提供了物理解释，这是由于Floquet侧带之间的光子辅助过渡的结果。我们证明了浮标工程希格斯模式在时间周期的S-波超导体中的有用性。