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World File Search System原子级
32款车规级40〜150V n-jsfet®
这40〜150V SGT MOSFET非常适合汽车内部的应用。根据AEC-Q101质量标准对其长期可靠性进行了测试。JMSL0406AGQ及其双DIE变体JMSL0406AGDQ在车身控制模块（BCM）中很受欢迎，例如低功率DC电动机驾驶。r ds（on）降至13m，JMSH041AGQ适合中/高功率直流电动机的功率效率要求。典型的应用是：多路电动座椅，电源后挡板，集中式门锁，ESC（电子稳定控制）。在V ds_max = 100V处，并在低调的PDFN5x5-8L软件包中组装，JMSL1018AGQ非常适合在信息娱乐/ADAS单元的平板显示器显示中LED背光。相比之下，JMSL1020AGDQ同时在较大面板中同时驱动两个高亮度LED。
用于可扩展量子器件的锗原子级精度操控
量子计算将彻底改变技术，改变从密码学到制药等各个行业。然而，要发挥量子计算的潜力，需要在物理量子比特实现方面取得突破。在众多有前途的系统中，包括超导电路、分子和光阱，还没有一个系统能够展示大规模量子计算所需的可扩展性。半导体中的自旋态是迄今为止发现的最稳定、抗噪声的量子比特之一。此外，半导体中的供体原子基本相同，使其成为可扩展量子设备的有力候选者。这项研究旨在利用锗的原子级精密制造来开发下一代量子设备，锗是一种有望克服当前可扩展性挑战的材料。
原子到电流原子到电流
蒸汽旋转涡轮机后，将其冷却并在冷凝器中冷凝回水中。然后将其循环回锅炉，过程自我重复。用于冷却冷凝器内部蒸汽的水来自发电厂的冷却系统。这些系统可以是开放环或闭环。在开环系统中，从湖泊，河流或其他水体中注入水；它冷却冷凝器中的蒸汽并将其送回。在闭环系统中，冷却水被重复使用。一种闭环系统使用冷却塔。从塔中的冷水通过冷凝器管道，回到冷却塔中，在那里蒸发过程会冷却水，然后将其送回冷凝器。塔楼内发生的蒸发会产生巨大的，毛茸茸的白色蒸汽云，有些人误以为烟。
原子级薄晶体银纳米结构中的超受限等离子体
将光限制到原子尺度的能力对于光电子学和光学传感应用的开发以及纳米级量子现象的探索至关重要。厚度仅为几个原子层的金属纳米结构中的等离子体可以实现这种限制，尽管亚纳米级的制造缺陷阻碍了实际发展。在这里，通过预图案化硅基板并外延沉积厚度仅为几个原子层的银膜制造的原子级薄结晶银纳米结构中展示了窄等离子体。具体而言，对硅晶片进行光刻图案化以引入按需横向形状，对样品进行化学处理以获得原子级平坦的硅表面，并外延沉积银以获得具有指定形态的超薄结晶金属膜。按照此程序制造的结构可以对近红外光谱区域的光场约束进行前所未有的控制，这里通过观察具有极端空间约束和高品质因子的基阶和高阶等离子体来说明这一点，这些因子反映了金属的晶体性。本研究在空间约束程度和品质因数方面取得了实质性的改进，这将有助于设计和利用原子级纳米等离子体器件用于光电子、传感和量子物理应用。
适当的杀手级 - 级 - 级...
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原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
氧气在汽车级锂离子电池阴极中的作用：衰老的原子调查
由于其容量相对较高和能量密度而受到青睐。2同时，优势以较低的安全性和材料稳定性为代价。3具有较高的镍含量，这些材料可在结构劣化，氧气进化和电解质氧化的电势下运行，这些过程需要缓解以提供长期稳定电池。4但是，对劣化趋势的研究和理解正在挑战，因为它们不仅取决于材料的化学5（例如，Ni富含氧化物中的Ni含量，例如Lini X Mn Y Co Z O 2（NMC）和Lini X Co Y Al Z O 2（NCA），6种掺杂型，7,8和组成梯度9），也是在循环条件上，例如电荷状态（SOC）窗口，压力，压力，自行车速率等，10 - 12
epoiriant原子中心的原子间电位
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具，在过去的十年中，它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中，机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展，它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响（NEQuip），这是一个具有信息的神经网络，具有等效性特征，当时表现出了最先进的精度。在这里，我们构建了一个统一这些模型的数学框架：原子聚类的扩展是扩展的，并作为多层体系结构的一层重新铸造，而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具，用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究，该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远，阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本，我们称为Botnet（用于身体订购的张量网络），具有可解释的体系结构，并在基准数据集上保持其准确性。