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微电子等离子蚀刻的未来：挑战与机遇
注：本文是专题集的一部分：CHIPS：半导体处理和设备的未来。 a) 电子邮件：oehrlein@umd.edu b) 电子邮件：stephan.brandstadter@arkema.com c) 电子邮件：rlbruce@us.ibm.com d) 电子邮件：jpchang@ucla.edu e) 电子邮件：jessica.demott@arkema.com f) 电子邮件：vmdonnel@Central.UH.EDU g) 电子邮件：remi.dussart@univ-orleans.fr h) 电子邮件：andreas.fischer@claryconresearch.com i) 电子邮件：Richard.Gottscho@lamresearch.com j) 电子邮件：hamaguch@ppl.eng.osaka-u.ac.jp k) 电子邮件：masanobu.honda@tel.com l) 电子邮件：hori@nuee.nagoya-u.ac.jp m) 电子邮件：ishikawa@plasma.engg.nagoya-u.ac.jp n)电子邮件：steven.g.jaloviar@intel.com o) 电子邮件：Keren.Kanarik@lamresearch.com p) 电子邮件：karahashi@ppl.eng.osaka-u.ac.jp q) 电子邮件：akiteru.ko@us.tel.com r) 电子邮件：hiten.kothari@intel.com s) 电子邮件：nobuyuki.kuboi@sony.com t) 电子邮件：mjkush@umich.edu u) 电子邮件：thlill@icloud.com v) 电子邮件：pingshan.luan@us.tel.com w) 电子邮件：mesbah@berkeley.edu x) 电子邮件：ermiller@us.ibm.com y) 电子邮件：shoubhanik_nath@berkeley.edu z) 电子邮件：yoshinobu.ohya@tel.com aa) 电子邮件： mitsuhiro.omura@kioxia.com bb) 电子邮件：ch1224.park@samsung.com cc) 电子邮件：John_Poulose@amat.com dd) 电子邮件：shahid_rauf@amat.com ee) 电子邮件：sekine@plasma.engg.nagoya-u.ac.jp
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
I-ETC会议2025
工业自动化，功率和控制设计和维护自动化系统和机器；控制系统编程；保护关键的网络系统；制造业中的机器人技术；集成自动化解决方案；自动安全系统；电力系统保护和控制解决方案；电气安全和弧形危险降低；智能传感器和工业互联网（I1OT）
可伸展的液体金属E-Skin，用于软机器人的本体感受振动
摘要 - 振动感知可以帮助机器人识别其动态状态以探索周围环境。但是，软机器人的内在可拉伸性为整合振动传感器带来了挑战。这项研究引入了一种创新的可拉伸电子皮肤（E-SKIN），可促进软机器人中的振动本体感受。以大约0.1 mm的厚度结构，该超薄e-Skin是使用带有液态金属颗粒（LMP）的屏幕打印技术生产的，并结合了Kirigami设计以进行无缝集成。基于Triboelectric纳米生成器的感应机制的E-Skin作用，该机制将机械振动转导为没有外部电源的电信号。通过分析由软机器人的动态运动产生的振动信号，E-Skin显示了广泛的应用。从软机器人手指的滑动运动的振动信号中，可以以99％的精度区分17种不同的纹理。此外，对软机器人抓手的摇摆运动的振动信号的分析可以估算其抓地的容器内部晶粒的类型和重量，分别达到97.7％和95.3％的精确度。因此，这项工作提出了一种实现软机器人振动本体感受的新方法，从而扩大了动态本体感受在软机器人技术中的应用。
![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 ]。
化学蚀刻 - 硅质辅助by-craphene-Oxide-
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b3m60 orcid：https：//orcid.org/0009-0005-4780-8060 Chemrxiv不同行评论的内容。许可证：CC BY-NC 4.0
草图提交要求
已满足；会议参与者和会后评论者的名单，包括姓名所属（如果有）、邮寄地址和电子邮件地址；已完成的社区会议清单；书面会议记录；社区会议期间和之后收到的评论的书面摘要以及回复；以及证据表明，评论和回复的书面摘要副本已发送给虚拟社区会议的每位参与者、会后发表评论的人以及距离待开发物业 300 英尺内的所有业主。d) 一份 (1) 切萨皮克湾关键区域报告和栖息地评估。e) 一份 (1) 森林内部栖息物种报告。f) 一份 (1) 湿地报告。g) 一份 (1) 森林林分划定计划、叙述、数据表和签名清单。h) 一份 (1) 沼泽报告。i) 一份 (1) 业主书面授权书，允许合同购买者/承租人
基于纤维的可拉伸电极用于柔性......
摘要 柔性电子研究人员一直在研究柔性可拉伸电极对应变的响应。当前柔性可拉伸电极中应变响应的调节主要依赖于改变材料体系、界面粘附或电极结构。然而，修改材料体系或界面粘附会对可拉伸电极的制备过程产生负面影响，使商业化成为一项重大挑战。此外，材料体系在高温等极端环境下可能不适用。因此，系统的结构设计方法对于有效调节可拉伸电极的响应至关重要。一个潜在的解决方案是从微观到宏观尺度的纤维结构设计。本文重点讨论如何通过不同状态下的纤维来调节可拉伸电极的响应。讨论包括弹性薄膜上的纤维、微观层面上直接构成纤维膜的纤维以及精细层面上构成超材料的纤维。这种调制可以通过改变纤维的方向、纤维本身的几何结构以及纤维之间形成的几何结构来实现。此外，本文还分析了可拉伸电极在高温等极端环境下的现状。它还回顾了可在高温环境下拉伸的陶瓷纤维膜的发展。作者进一步讨论了如何通过使用超材料对陶瓷纤维膜进行结构化来提高陶瓷纤维膜的拉伸性。最终目标是实现可在高温等极端环境下使用的可拉伸电极。
