半固态加工 - 对于熔点高、反应性强、无法进行传统压铸的材料,该工艺可实现永久模具压铸的净形状和高生产能力。半固态加工工艺已成功应用于铍含量低于 30% 的 AlBeMet ® 合金系统,使用 7075 和 6061 作为铝合金基体材料。SSM 属性符合基于 A356(或 7075 或 6061)和铍的混合物预测规则。SSM 工艺在具有复杂三维形状的大批量应用中具有成本效益。SSM 提供更低的输入材料成本和更低的加工成本来生产最终部件。SSM 允许较低的加工温度,从而比传统压铸技术具有更长的模具寿命。
这些目标不仅仅是支持建设一些半导体制造设施或“晶圆厂”。从长远来看,CHIPS for America 基金必须支持和维持一个充满活力的国内产业,以支持高质量的工作、多元化的劳动力和强大的大型和小型公司供应商基础,同时振兴大批量半导体制造业,恢复美国在设计、材料和工艺创新方面的优势,并使更广泛的经济受益。实现这些目标需要政策制定者和私营部门的新思维和伙伴关系,以释放行业、工人和社区的生产能力。本文件描述了指导该部门项目设计的原则、CHIPS for America 基金将在其中运作的行业背景、基金内的独特举措以及未来申请 CHIPS 资金需要长期准备的一些考虑因素。
2. 只有购买特定电池单元且数量足够多的某些汽车制造商才能获得最低成本。专业厂商,如英国的许多汽车制造商,需要性能更高的化学材料,但数量较少。关键在于电池将是一种差异化产品。这意味着,创新空间很大,价格点也不同。大批量乘用车需要的电池与跑车、重型货车和非公路用车不同。此外,用于航空航天和固定式储能的电池将有自己的性能和价格点。这些敏感性使得预测电池成本变得更加困难,并表明在成本是关键因素的情况下,LFP 是一种更安全的选择。在能量密度是关键驱动因素的情况下,例如对于续航里程更长或更大型的高端汽车,NMC 仍然是一个不错的选择。
电池技术对于全球电气化工作越来越重要。但是,电池对可能引起可靠性或安全性问题的小型制造变化非常敏感。电池质量控制的一项重要技术是计算机断层扫描(CT)扫描,该扫描被广泛用于各种临床和工业应用中的无损3D检查。从历史上看,CT扫描对大批量制造的实用性受到其低吞吐量以及处理其大型文件大小的困难的限制。在这项工作中,我们提供了一千多个CT扫描的数据集,该数据集的商业可用电池。数据集跨越各种化学物质(锂离子和钠离子)以及各种电池形式(圆柱形,小袋和棱镜)。我们总共评估了七种不同的电池类型。可以通过此数据集观察到制造可变性和电池缺陷的存在。该数据集可能对从事电池技术,计算机视觉或两者兼而有之的科学家和工程师感兴趣。
这一原理的特殊性之一是,载波频率越低,芯片天线的匝数就必须越大,才能产生足够的电压来为芯片供电,从而增加了大批量制造的复杂性过程。标签可以粘贴、佩戴、插入物体中。 “对象”一词是广义上的理解,它可以是一个包裹、一张智能卡(电话、银行)、一辆车辆等。组成这些应用程序的不同元素越标准化,潜在的数量就越大可以从该技术中受益的用户和工业或商业流程。这是 ISO/JTC1/SC31/WG4 所面临的标准化的全部挑战。该标准化必须允许: - 标签彼此共存,也就是说,允许在同一读取区域中携带标签的多个物体不会互相污染, - RFID 系统的互操作性,即允许多个标签使用来自不同制造商的相同频率,可以与任何读者进行通信。
SDP800 传感器系列是 Sensirion 专为大批量应用而设计的数字差压传感器系列。这些传感器可测量空气和非腐蚀性气体的压力,精度极高,无偏移漂移。这些传感器的压力范围高达 ±500 Pa(±2 英寸 H 2 O / ±5 毫巴),即使在测量范围的底端也能提供出色的精度。SDP800 系列具有数字 2 线 I 2 C 接口,可轻松直接连接到微处理器。这些传感器的出色性能基于 Sensirion 的专利 CMOSens® 传感器技术,该技术将传感器元件、信号处理和数字校准结合在一块小型 CMOS 芯片上。差压由热传感器元件使用流通技术测量。久经考验的 CMOS 技术非常适合高质量的大规模生产,是要求严格且成本敏感的 OEM 应用的理想选择。Sensirion CMOSens ® 技术的优势
两项发现使得注射药物输送的新测试成为可能,以评估通过局部注射治疗子宫肌瘤的效果。为了进行这项研究,北卡罗来纳中央大学的化学家们开发了标准操作程序,用于制备大批量(20 克)的 LiquoGel TM,其纯度超过 98%,这已由核磁共振波谱证实。LiquoGel TM 载体在室温下为液体,在正常体温下转变为凝胶。这可以保护局部输送的治疗药物。此类药物和其他物质可以“包埋”在水凝胶共聚物的“孔隙”中。该团队还能够开发出具有更牢固(共价)结合物质(LiquoGel TM –R)的 LiquoGel TM 批次,这些物质也可以装载其他药物。更牢固结合的物质可用作治疗或诊断应用的标记或“信标”。与杜克大学的临床医生和科学家合作,他们随后收集了人类子宫肌瘤组织
人工智能 (AI) 正在彻底改变世界,并深刻重塑半导体行业。呈指数级增长的 AI 训练参数导致微电子设备越来越大、越来越复杂,晶体管和互连越来越小,这需要更严格的质量和可靠性标准,并对故障隔离 (FI) 和故障分析 (FA) 提出了巨大挑战。理解和解决 AI 训练过程中出现的新故障,开发新工具和技术来应对 FI 和 FA 挑战,以及创新地将 AI 集成到 FI-FA 流程中,对于半导体行业的新技术开发和大批量生产至关重要。欢迎参加 10 月 28 日至 11 月 1 日在加利福尼亚州圣地亚哥举行的第 50 届国际测试和故障分析研讨会 (ISTFA),该研讨会将重点关注 FI-FA 解决方案,同时“乘上人工智能的浪潮”。
ALD 在引领半导体技术方面发挥着关键作用,而其在其他前沿行业的应用领域也正在迅速增长。据市场估计,仅设备市场目前的年收入就接近 20 亿美元,预计在未来 4-5 年内将翻一番。经过 30 多年的广泛研究,ALD 氧化铪和其他高 k 电介质可以替代传统半导体制造中的二氧化硅 (SiO2),最终于 2004 年被三星采用,在 90 nm DRAM 节点的大批量生产中用作高 k 电容器电介质。其他 DRAM 公司紧随其后,后来在 2007 年,英特尔在 45 nm 节点引入了 ALD HfO2 作为高 k 栅极电介质。这些事件导致 ALD 设备和前体市场蓬勃发展,随后出现了其他行业中 ALD 的其他工艺、前体、材料和应用,这些将在演讲中介绍。