XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电蚀
目录 I 尺寸计量 - LOA 外形图
随着车削、磨削、铣削、钻孔、珩磨、激光切割或电蚀等制造工艺的创新，对生产计量的需求不断增长。Mahr 的精密计量通过面向客户和应用的解决方案支持这些发展。从具有 100% 检查的自动测量解决方案到单独的统计测试，Mahr 可在生产现场提供正确的解决方案。这些解决方案提供面向预算的质量保证，创造了宝贵的竞争优势，因为质量和生产成本降低了。
目录 I 尺寸计量 - LOA 外形图
随着车削、磨削、铣削、钻孔、珩磨、激光切割或电蚀等制造工艺的创新，对生产计量的需求不断增长。Mahr 的精密计量通过面向客户和应用的解决方案支持这些发展。从具有 100% 检查的自动测量解决方案到单独的统计测试，Mahr 可在生产现场提供正确的解决方案。这些解决方案提供面向预算的质量保证，创造了宝贵的竞争优势，因为质量和生产成本降低了。
电子束光刻中的局部剂量分布和轮廓变化。
摘要 为了将利用电子束光刻技术制作的抗蚀剂图案应用于纳米压印模具，不仅需要考虑从曝光顶面二维观察到的线宽和孔径，还需要考虑包括抗蚀剂横截面形状在内的三维情况。在本研究中，我们关注图案内部的剂量分布和显影时间，并研究它们对抗蚀剂横截面形状的影响。采用曝光方法制作线宽为 100nm 的抗蚀剂图案，其中一条线内的总剂量相同，但一条线内的电子束扫描位置和次数会发生变化。通过电子散射模拟分析的剂量分布与解析后的图案侧壁形状之间的比较结果表明，在特定条件下，剂量分布和实际的抗蚀剂形状在 ±5nm 精度内相互一致。结果表明，即使整个图案的平均剂量相同，抗蚀剂侧壁的实际形状也会因取决于扫描位置和扫描次数的抗蚀剂中的局部剂量分布而改变。此外，我们通过观察不同显影时间下曝光后的抗蚀剂的显影过程，研究了抗蚀剂的分辨机理。结果表明，图案内部剂量的差异引起的显影速度差异对抗蚀剂的截面形状产生影响。本研究结果表明，抗蚀剂内部剂量分布和由此引起的显影速度差异对抗蚀剂截面形状有显著影响，这些参数有望在未来应用于所需截面形状的制作。
目录 I 尺寸计量 - LOA 外形图
随着车削、磨削、铣削、钻孔、珩磨、激光切割或电蚀等制造工艺的创新，对生产计量的需求不断增长。Mahr 的精密计量通过面向客户和应用的解决方案支持这些发展。从具有 100% 检查的自动测量解决方案到单独的统计测试，Mahr 可在生产现场提供正确的解决方案。这些解决方案提供面向预算的质量保证，创造了宝贵的竞争优势，因为质量和生产成本降低了。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
