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World File Search System升阻
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
将超薄芯片嵌入高柔韧性、感光性阻焊剂中
摘要：本文介绍了一种将超薄硅芯片嵌入机械柔性阻焊层中并通过喷墨打印实现电接触的方法。将感光阻焊层通过保形喷涂涂覆到具有菊花链布局的环氧粘合超薄芯片上。使用紫外线直接曝光的光刻技术打开接触垫。实现了直径为 90 µ m 和边长为 130 µ m 的圆形和矩形开口。喷墨打印含有纳米银和金的商用油墨，以在菊花链结构之间形成导电轨道。应用了不同数量的油墨层。通过针探测来表征轨道电阻。银油墨仅在多层和 90 µ m 开口时才显示低电阻，而金油墨在至少两层印刷层时表现出个位数 Ω 范围内的低电阻。
Dragon Rise Group Holdings Limited龙升集团控股有限公司
The board (the “ Board ”) of directors (the “ Directors ”) of the Company is pleased to announce that (i) on 1 November 2024, Dragon Rise Auto Services Limited, a non-wholly-owned subsidiary of the Company (“ Dragon Rise Auto Services ”), entered into a non-exclusive electric taxi distribution and service agreement (the “ Distribution Agreement ”) with an automotive trader (the “ Automotive Trader ”); （ii）2024年12月18日，Dragon Rise New Energy Holdings Limited是该公司的非全方位的子公司（“ Rise Rise New Energy Holdings”），进入了非法律/具有法律约束力的谅解备忘录（“ MOU”）与移动能源解决方案提供者（“移动能源解决方案提供者”（“移动能源解决方案提供者”）的（“移动能源解决方案提供者”，以促进与该合作的合作。
基于微石墨-玻璃厚膜的压阻传感器“2279
1 坎皮纳斯大学电气工程与计算机学院 — FEEC，坎皮纳斯 13083-852，SP，巴西；osvaldocorrea50@gmail.com（OC）；jacobus@unicamp.br（JS）2 坎皮纳斯大学半导体元件和纳米技术中心 — CCSNano，坎皮纳斯 13083-870，SP，巴西；pompeu@sigmabbs.com.br * 通信地址：stanisla@unicamp.br † 本文是会议论文的扩展版本：Correa，O.；de Abreu Filho，PP；Canesqui，MA；Moshkalev，S.；Swart，JW 基于玻璃基质中的微石墨颗粒的新型复合材料，用于压阻传感器。 2021 年第 35 届微电子技术与器件研讨会 (SBMicro) 论文集，巴西坎皮纳斯，2021 年 8 月 23-27 日；第 1-4 页。https://doi.org/10.1109/SBMicro50945.2021.9705220。
用于存储和神经形态计算的自供电忆阻系统
一种能够模仿人脑同时处理多种类型数据能力的神经形态计算芯片可以从根本上革新和改进备受诟病的冯诺依曼计算机架构。忆阻器是构建神经形态智能系统的最佳硬件单元之一，因为它们在固有低电压下工作、使用多位存储并且制造成本低廉。然而，作为一种无源器件，忆阻器单元需要外部能量才能运行，导致功耗高且电路结构复杂。最近，一种新兴的自供电忆阻系统有望完美解决上述问题，该系统主要由忆阻器和电动纳米发电机组成。它因无电运行的优势而引起了人们的极大兴趣。在这篇综述中，我们系统地描述了从存储到神经形态计算的自供电忆阻系统。这篇综述还证明了自供电忆阻系统在人工智能中的应用前景。
可重复使用锂电池的设计、开发与热分析...
摘要：不同化学成分的锂离子电池的性能、储能容量、安全性和寿命对工作温度和环境温度非常敏感。电流通过电池内部电阻时，电池会产生热量，如果电池内部的温度达到触发温度，化学反应会产生额外的、有时无法控制的热量。因此，需要一个高性能的电池冷却系统，使电池尽可能接近理想温度，以实现最高的放电电流速率，同时仍提供足够的安全裕度。本文介绍了一种新颖的设计、初步开发和结果，用于一种廉价的可重复使用、液冷、模块化、六角形电池模块，该模块可能适用于一些对充电和/或放电速率要求较高的移动和固定应用。在 1C、2C 和 3C 的放电速率下，对六个并联 18650 圆柱形电池演示模块在完整放电周期内对电池温升进行了实验测量。测量发现，电池最热点（阳极端子）的温升分别为 6、17 和 22 ◦ C。在冷却剂流速为 0.001 Kg/s 时，系统热阻估计低于 0.2 K/W。所提出的液冷模块似乎是将圆柱形锂离子电池维持在接近其最佳工作温度的有效解决方案。
工作的新未来：欧洲及其他地区竞相部署人工智能并提升技能
总体而言，在全球经济中，生产力对于保持竞争力至关重要。4 当一家公司的生产力提高时，它就可以用相同数量的资源生产出更多或更高质量的商品或服务。这通常会降低生产成本，使公司保持竞争力甚至扩张。因此，他们可能需要雇用更多工人来满足对其产品或服务日益增长的需求。此外，一个部门生产力的提高可以刺激相关行业的就业增长；它促进创新，并在研发、工程和信息技术等领域创造新的工作岗位。生产力的提高将有助于应对劳动力市场的挑战，使雇主即使在人才市场紧张的情况下也能生产出更多的产品，推动经济增长，创造薪酬更高的工作岗位，提供培养人力资本的机会。
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冷泉港实验室DNA 学习中心（DNALC）是世界上第一个完全致力于遗传学教育的科学中心。超过 30,000 名学生参加过我们的科学营。在经验丰富的指导老师的带领下，升6 至12 年级的学生使用先进的 实验设备和计算机设备进行领先于同侪好几个年级的实验。
基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计
超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法，非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用，例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势，我们提出了一种硬件算法协同设计方法，用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面，我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码，并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面，我们开发了硬件感知编码技术，将数据特征映射到超维向量中，从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%，凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。