宽带隙 (WBG) 半导体材料,例如碳化硅 (SiC)、氮化镓 (GaN) 或氧化镓 (Ga2O3),使电力电子元件比硅基 (Si) 元件更小、更快、更可靠、更高效。目前,全球约有一半的总能源消耗是电力,预计到 2030 年,80% 的电力将通过电力电子设备流动。然而,基础科学和材料科学还有很大的发展空间;宽带隙材料确实无处不在;几乎整个地壳都是由宽带隙氧化物形成的,还有许多硫族化合物、卤化物、有机和生物材料也是宽带隙材料,还有许多其他可能性。本期特刊是一系列文章的集合,报告了最近获得的结果的简要评论以及在这一广泛研究领域产生的新发现。
碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 器件将逐渐取代现有的硅技术,因为硅已经达到其物理电学性质的固有极限。 因此,自 2007 年以来,硅基器件已不再能够跟上摩尔定律的步伐,曲线出现了平台期:摩尔预测,集成电路制造商每年应该能够将单个硅芯片上可容纳的晶体管数量翻一番。 相反,晶体管尺寸正在以较慢的速度减小;自 2007 年以来,尺寸减小的进程已明显放缓。 美国劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 最近制造的最小硅 MOSFET 的宽度(沟道长度)仅为 7 纳米,即仅比单个硅原子的尺寸大一个数量级。 在这种几何尺寸下,可能会发生量子隧穿,并且器件将失去控制电流流动的能力。因此,最近的发展意味着硅技术正在接近该材料的理论物理极限。由于硅的特性阻碍了器件性能的进一步提高,微电子研发变得更具挑战性,需要投入大量资金,有时似乎不经济,因为它太昂贵了。
大家明白,第 2254 号决议不能照搬照抄。例如,前政权不会参与任何未来的进程。当然还有其他例子。显然,在许多方面都需要新的方法和思维方式。但大家普遍认为,过渡仍需实现第 2254 号决议提出的主要目标: - 第一:可信、包容和透明的、由叙利亚人主导和主导的过渡。关于这一点,我要明确一点:我不相信任何叙利亚人会要求基于教派或种族的配额或从其他国家引进模式,而是要包括叙利亚社会和叙利亚各方的最广泛群体,以激发公众对过渡的信心。 - 第二:确保过渡政府可信、包容和非宗派主义。 - 第三:通过可信和包容的进程制定新宪法。 - 第四:根据国际标准举行自由和公正的选举,包容所有叙利亚人。主席先生,31. 过去几周,叙利亚妇女更加坚定了她们的期望和意愿,
出于经济原因,机械用户的当前趋势是延长其旋转机械的使用寿命并提高工厂的可用性和可靠性。正在实施工厂寿命延长计划,而不是更换 20 到 30 年的机器,以使机器运行到其原始使用寿命甚至更长。由于机器的正常运行时间和可靠性对于发电站运营商来说是重中之重,因此安装有效的状态监测系统是一个非常重要的问题。满足峰值电力需求的抽水蓄能电站对发电机转子和定子施加了严重的热应力和机械应力。操作实践涉及每天两次或两次以上启动和关闭机器,这可能导致过早老化和与周期相关的定子绕组因材料中的高温度梯度而劣化。转子变形或转子径向偏差引起的振动问题促使许多大型发电机操作员安装一种有效的方法来测量静态和动态气隙。动态气隙监测是在水力发电机运行时测量转子到定子距离的过程。
出于经济原因,机械用户的当前趋势是延长其旋转机械的使用寿命并提高工厂的可用性和可靠性。正在实施工厂寿命延长计划,而不是更换 20 到 30 年的机器,以使机器运行到其原始使用寿命甚至更长。由于机器的正常运行时间和可靠性对于发电站运营商来说是重中之重,因此安装有效的状态监测系统是一个非常重要的问题。满足峰值电力需求的抽水蓄能电站对发电机转子和定子施加了严重的热应力和机械应力。操作实践涉及每天两次或两次以上启动和关闭机器,这可能导致过早老化和与周期相关的定子绕组因材料中的高温度梯度而劣化。转子变形或转子径向偏差引起的振动问题促使许多大型发电机操作员安装一种有效的方法来测量静态和动态气隙。动态气隙监测是在水力发电机运行时测量转子到定子距离的过程。
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在量子多体物理学中,基态上方谱隙的存在对基态关联和纠缠特性具有重大影响 [1, 2, 3, 4]。谱隙的闭合也与拓扑量子相变的发生密切相关,因为量子相的现代定义依赖于通过 Hastings 的准绝热演化概念存在的带隙汉密尔顿量路径 [5, 6, 7]。在汉密尔顿量的各种“局部”扰动下谱隙的稳定性是一个活跃的研究领域 [8, 9, 10, 11, 12],为了利用这些稳定性结果,拥有广泛的带隙汉密尔顿量网络用于进一步的稳定性分析当然是有益的。一般来说,有关谱隙的问题是物理学中许多最具挑战性的未决问题的核心。两个例子是霍尔丹的猜想,即反铁磁海森堡链的自旋值为整数时存在谱隙[13,14],以及杨-米尔斯质量间隙,这是一个千年难题。有关谱隙相关性的更多背景信息,请参阅[15,7]。鉴于谱隙的存在具有很强的物理意义,人们对确定严格推导谱隙的数学技术有着浓厚的兴趣。已经发现,除极少数例外,只有特殊的无挫折哈密顿量才适合严格推导。
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在多光谱卫星图像中填充多云的像素对于准确的数据分析和下游应用程序至关重要,尤其是对于需要时间分配数据的任务。为了解决此问题,我们将基础元素变压器(VIT)模型的性能与基线条件生成对抗网络(CGAN)模型进行了比较,以在多型卫星图像的时间序列中缺少价值插补。我们使用现实世界云面具随机掩盖了卫星图像的时间序列,并训练每个模型以重建缺失的像素。VIT模型是根据预处理的模型微调的,而CGAN则是从头开始训练的。使用定量评估指标,例如结构相似性指数和平均绝对误差以及定性的视觉分析,我们评估插补准确性和上下文保存。