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World File Search System二硅化
IT和AI的发展、地方创生、少子化对策
资料来源：https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861、https://bdtechtalks.com/2020/03/09/artificial-intelligence-covid-19-coronavirus/、https://news.yahoo.co.jp/byline/kazuhirotaira/20200326-00169744/
平顶飞秒激光开槽硅晶圆工艺仿真与实验研究
[25] Shi K W，Yow K Y，LoC。单束和多光束激光槽过程参数开发和40 nm节点的模具特性 - k/ulk Wafer [C]∥2014IEEE 16th 16th Electronics包装技术会议（EPTC），2014年12月3日至5日，2014年12月3日，新加坡。纽约：IEEE出版社，2015：752-759。
先进材料炉
高温炉采用二硅化钼加热，最高温度可达 1800 °C，并配有纤维隔热材料����������������������������������������������������������������������������34 高温炉采用 SiC 棒加热，最高温度可达1550 °C 和纤维保温������������������������������������������������������������������������������36 高温炉采用二硅化钼加热，最高可达 1700 °C，并采用轻质耐火砖保温 ������������������������������������������������������������37 台组合式高温炉，采用二硅化钼加热，最高温度可达 1800°C，并配有纤维隔热材料，可一次性完成脱脂和烧结 ��������������������������������������������������������������������������������������������38 高温罩式升降底炉，二硅化钼加热至1800 °C 和纤维隔热材料 ����������40 组合式高温罩式炉和升降底炉，采用二硅化钼加热，最高温度可达 1800 °C，并采用纤维隔热材料，可在一个工艺中完成脱脂和烧结 ������������������������������������������44
高级硅化丙烯酸厨房和浴室密封剂
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使用 TiOx 作为电阻层的电阻存储器的制造
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性：(a) 50×50 μm 2 ，(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM，并评估了其特性。在本次创建的条件下，没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中，由于氧气的释放，灯丝没有断裂。比较电极尺寸，50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比，可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等，IEEE Transactions on Electron Devices，第 65 卷，第 8 期，第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya，基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产，名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等，ACS Appl. Mater. Interfaces，第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等，微电子可靠性。54，第 541-560 页 (2014)。
致密碳化硼基陶瓷的强韧化机理研究进展
Liu 等 [36] 在 1950 ℃ 和 50 MPa 压力的 SPS 过 程中，发现随着 TiB 2 的添加量由 5 mol% 增至 30 mol% ，复合陶瓷的硬度降低，断裂韧性增加。 除裂纹偏转和 TiB 2 的钉扎效应使 B 4 C 晶粒细化 ( 从 1.91 μm 减至 1.67 μm) 外，两相间位错的产生， 是 B 4 C 陶瓷增强、增韧的次要原因，其在陶瓷断 裂前吸收能量，造成局部强化 [37–38] 。研究发现， 添加 20 mol% TiB 2 时，复合陶瓷的相对密度为 97.91% ，维氏硬度为 (29.82±0.14) GPa ，断裂韧性 为 (3.70±0.08) MPa·m 1/2 。 3.1.2 Ti 单质引入 与直接添加 TiB 2 相比，在烧结过程中原位反 应生成 TiB 2 可以在较低的烧结温度下获得更高 的密度和更好的机械性能。 Gorle 等 [39] 将 Ti-B( 原 子比 1:2) 混合粉体以 5 wt.% 、 10 wt.% 和 20 wt.% 的比例加入到 B 4 C 粉末中，研磨 4 h 后通过 SPS 在 1400 ℃ 下获得致密的 B 4 C 复合陶瓷。由于 WC 污染，获得了由被 (Ti 0.9 W 0.1 )B 2 和 W 2 B 5 的细颗粒 包裹的 B 4 C 颗粒组成的无孔微结构。当 Ti-B 混合 物的量从 5 wt.% 增至 20 wt.% 时，烧结活化能从 234 kJ·mol −1 降至 155 kJ·mol −1 。含 5 wt.% Ti-B 混 合物的 B 4 C 复合材料的最大硬度为 (3225±218) HV 。由于 TiB 2 的原位形成反应是高 度放热并释放大量能量的自蔓延反应，因此，原 料颗粒界面间的实际温度预计高于 SPS 烧结温 度，同时，液相 W 2 B 5 的形成润湿了 B 4 C 表面， 有助于降低 B 4 C 晶粒的界面能，并加速了沿晶界
用于高效尖峰分类的部分二值化神经网络
摘要 虽然可以使用高效算法实现脑植入式神经尖峰分类，但是噪声的存在可能使得使用传统技术难以保持高性能分类。在本文中，我们首次探讨了使用部分二值化神经网络 (PBNN) 对神经尖峰特征向量进行分类。结果表明，与基于波形模板的方法相比，PBNN 可在各种数据集和噪声水平上提供稳健的尖峰分类。介绍了基于 PBNN 的尖峰分类系统在标准 180 nm CMOS 工艺中的 ASIC 实现。后布局和布线模拟结果表明，合成的 PBNN 在 24 kHz 下工作时仅消耗 1.8 V 电源下的 0.59 휇 W 功耗，占用 0.15 mm 2 的硅面积。结果表明，所设计的基于 PBNN 的脉冲分类系统不仅在各种噪声水平和数据集上提供与最先进的脉冲分类系统相当的精度，而且占用的硅面积更小，功耗更低。这使得 PBNN 成为实现可植入大脑的脉冲分类系统的可行替代方案。