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山东晶导微电子股份有限公司首次公开发行股票并在创业 ...
声明 ................................................................................................................................................................ 1
基于分子动力学的氮化镓/石墨烯/ 金刚石界面热导研究*
设备，采用非平衡分子动力学方法来研究工作温度，界面大小，缺陷密度和缺陷类型对氮化碳/石墨烯/钻石异种结构的界面导热率的影响。此外，计算各种条件下的声子状态密度和声子参与率，以分析界面热传导机制。结果表明，界面热电导随温度升高而增加，突出了异质性固有的自我调节热量耗散能力。随着温度从100升的增加，单层石墨烯结构的界面热电导增加了2.1倍。这归因于随着温度升高的重叠因子的增加，从而增强了界面之间的声子耦合，从而导致界面导热率增加。此外，在研究中发现，增加氮化岩和石墨烯的层数会导致界面热电导量减少。当氮化壳层的数量从10增加到26时，界面的导热率降低了75％。随着层数增加而减小的重叠因子归因于接口之间的声子振动的匹配减少，从而导致较低的热传递效率。同样，当石墨烯层的数量从1增加到5时，界面热电导率降低了74％。石墨烯层的增加导致低频声子减少，从而降低了界面的导热率。此外，多层石墨烯可增强声子定位，加剧了界面导热的降低。发现引入四种类型的空缺缺陷会影响界面的导电电导。钻石碳原子缺陷导致其界面导热率增加，而镀凝剂，氮和石墨烯碳原子的缺陷导致其界面导热降低。随着缺陷浓度从0增加到10％，由于缺陷散射，钻石碳原子缺陷增加了界面热电导率，增加了40％，这增加了低频声子模式的数量，并扩大了界面热传递的通道，从而提高了界面热电导率。石墨烯中的缺陷加强了石墨烯声子定位的程度，因此导致界面导热率降低。胆汁和氮缺陷都加强了氮化炮的声子定位，阻碍了声子传输通道。此外，与氮缺陷相比，甘露缺陷会引起更严重的声子定位，因此导致界面的界面热电导率较低。这项研究提供了制造高度可靠的氮化炮设备以及广泛使用氮化壳异质结构的参考。
关于导航器
Navigator Development Group Inc. 是一家伤残退伍军人拥有的小型企业 (SDVOSB)，总部位于阿拉巴马州恩特普赖斯，在亨茨维尔设有地区办事处。Navigator 成立于 1997 年，为美国国防部 (DoD) 的航空、培训、技术和物流领域的机构提供合同支持。Navigator 在政府和行业内享有卓越的声誉。我们是一家非常稳定的 SDVOSB，拥有成熟的流程和丰富的团队建设经验，专业地管理合同，始终如一地按时并在预算内提供高质量的产品和服务。我们的管理能力源于我们员工的专业知识和我们对每份合同应用的标准化管理流程。我们为这项工作选择了具有所需特定任务背景的高素质人员。Navigator 从未在合同上失败过，并经常因出色的表现而受到表彰。我们 70% 以上的员工都是退伍军人，他们提供无与伦比的洞察力和专业知识。我们在多个地区为政府和行业客户提供支持：• 阿拉巴马州 Enterprise、Dothan、Fort Rucker、Huntsville 和 Redstone Arsenal
导航器
• Personally-owned vehicles • Traditional taxi services • Traditional rental car services • Ride hailing services • Ride sharing services • Car sharing services • Car subscription services • Bike sharing services • Stand-up/Sit-down scooter sharing services • Subway and local train services • Local bus services • Long-distance bus and rail services • Micro-transit services
利用量子化学指导的多目标贝叶斯优化发现储能分子材料
氧化还原液流电池 (RFB) 因其灵活的设计、可扩展性和低成本而成为固定储能应用的一项有前途的技术。在 RFB 中，能量以可流动的氧化还原活性材料 (redoxmers) 的形式传输，这些材料存储在外部并在运行期间泵送到电池中。要进一步提高 RFB 的能量密度，就需要设计具有更宽氧化还原电位窗口和更高溶解度的氧化还原聚合物。此外，设计具有荧光自报告功能的氧化还原聚合物可以监测 RFB 的健康状况。为了加速发现具有所需特性的氧化还原聚合物，最先进的机器学习 (ML) 方法（例如多目标贝叶斯优化 (MBO)）非常有用。在这里，我们首先采用密度泛函理论计算，基于 2,1,3-苯并噻二唑 (BzNSN) 核心结构，为 1400 个氧化还原聚合物分子生成还原电位、溶剂化自由能和吸收波长的数据库。根据计算出的属性，我们确定了 22 种兼具所有所需属性的帕累托最优分子。我们进一步利用这些数据开发和基准测试了 MBO 方法，以快速有效地识别具有多种目标属性的候选分子。使用 MBO，与蛮力或随机选择方法相比，从 1400 个分子数据集中识别最佳候选分子的效率至少提高 15 倍。重要的是，我们利用这种方法从 100 万个基于 BzNSN 的分子的未知数据库中发现了有前途的氧化还原体，我们发现了 16 种新的帕累托最优分子，其性能比最初的 1400 种分子有显著改善。我们预计这种主动学习技术是通用的，可用于发现满足多种所需属性标准的任何一类功能材料。
神经导航器
神经导航仪可以以 4 毫米或更高的精度定位 MRI 扫描中指示的大脑区域。它可以加载和可视化单个 MRI 扫描、组织图（例如灰质）、fMRI 激活和颅面面部标记。人们可以一边看着屏幕，一边实时将 TMS 线圈导航到大脑中的目标。屏幕上会准确显示 TMS 线圈和大脑的 3D 渲染，位置和方向与它们当前的位置和方向一致。TMS 脉冲中心会显示黄色光束，延伸到大脑中。这样人们就可以准确地看到哪个区域是目标。可以准确定位预设的神经解剖学目标标记。虚拟摄像头还可以链接到 TMS 线圈中心，以获得大脑的鸟瞰视图，就像您沿着 TMS 脉冲向下看一样，使用十字准线来帮助定位感兴趣的大脑区域。此外，神经导航器还包含判断导航精度的工具，根据实时模拟提出改进建议，测试 3D 数字化硬件等。