随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
根据《通货膨胀削减法》第 60503 和 60506 条的规定,美国环境保护署 (EPA) 被指示确定“与类似材料或产品的估计行业平均水平相比,在所有相关生产、使用和处置阶段中温室气体排放量显著降低的材料和产品”。2022 年 12 月 22 日,EPA 发布了《IRA 60503 和 60506 下的低碳材料临时裁定》。FEMA 决定采用 EPA 临时裁定中定义和描述的修改版本。这些定义和描述可能会根据 EPA 发布的指导进一步修改,以满足 FEMA 的需求、使命和现有权限。有关为实施 IRA 第 70006(1) 条而制定的低碳材料定义和描述的更多信息,请参阅定义部分:EPA 2022 年 12 月 22 日临时裁定函。
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制(例如移动性和消费电子设备)的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序(例如电动汽车)将需要更多的功率,而不是少苛刻的应用程序(例如电子驾驶员)。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。 需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。 太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。 在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。 使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。 太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。 PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。 要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而,在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此,我们开发了一个框架,使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据,以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现,完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反,ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征,包括键长、方向和径向分布,因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
化学气相沉积 (CVD) 是制造真正单层石墨烯 (SLG) 的工艺。Versarien 的子公司 Versarien Korea Ltd.(韩国)在洁净室环境中使用快速热 CVD 工艺 (RT-CVD) 制造 SLG。石墨烯的合成和层压、转移和堆叠均在 1000 级(ISO 6)实验室中进行,而湿化学蚀刻和所有石墨烯特性分析均在 10000 级(ISO 7)实验室进行。我们的标准产品包括尺寸最大为 200 x 200 毫米的铜箔上的 SLG(CVD-101)、转移到 SiO 2 /Si 晶片上的 SLG(CVD-201)或转移到 PET 基板上的 SLG(CVD-301)。我们还提供生产多层堆叠石墨烯的服务,并将石墨烯转移到客户选择的其他基板上。
制造工程与材料加工理学硕士旨在培养精通制造技术、材料加工和管理的工程师或管理人员。本课程以全日制和非全日制形式提供。课程将在莎阿南玛拉理工大学工程学院机械工程学院进行。全日制课程的最短时间为一年(两个长学期和一个短学期),而非全日制课程的最长时间为 1.5 年。全日制课程的最长时间为 1.5 年,而非全日制课程的最长时间为 2 年。本课程的总学分为 42 学分。评估将通过课程作业、测试和考试进行。学生将完成硕士项目以满足本研究生课程的要求。
在半导体和高级材料行业中需要使用非接触式和非毁灭性工具,以表征散装,薄膜和2D材料的电气性能。
