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World File Search System目标特性
用于有机激光发现的材料加速平台
传统材料的发现是一个费力且耗时的过程，从最初构思到商业化可能需要几十年的时间。材料加速平台的最新发展有望通过结合机器学习的实验自动化来加速材料发现。然而，化学领域的大部分自动化工作都集中在合成和化合物识别上，而综合目标特性表征则受到较少的关注。在这项工作中，引入了一个自动化平台，用于发现作为有机半导体激光器增益介质的分子，这是传统方法面临的一个挑战。该平台包括自动化的乐高式合成、产品识别和光学表征，可以以完全集成的端到端方式执行。使用此工作流程筛选有机激光候选物，发现了八种有机激光器的潜在候选物。测试了四种分子在薄膜器件中的激光阈值，并找到了两种具有最先进性能的分子。这些有希望的结果显示了自动合成和筛选在加速材料开发方面的潜力。
主动学习和分子动力学模拟来寻找......
主动学习 (AL) 可以大大加速材料的发现；它的威力已经在各类材料和目标特性中得到了体现。之前的努力已经使用机器学习模型来最佳地选择物理实验或基于物理的模拟。然而，后者的努力大多局限于使用可以在晶胞水平上获得的电子结构计算和特性，并且噪音可忽略不计。我们将 AL 与分子动力学模拟结合起来，以识别具有高熔点的多主成分合金 (MPCA)。通过 nanoHUB 构建云计算服务，我们提出了一个完全自主的工作流程，以有效探索 MPCA 的高维组成空间。我们描述了由模拟的随机性质和用于选择模拟的获取函数引起的不确定性如何影响该方法的收敛性。有趣的是，我们发现，由于用于 AL 的随机森林模型可以平均波动，因此可以使用具有显著不确定性的相对较短的模拟来有效地找到所需的合金。
3.12第一原理晶体结构预测
3.12.1简介393 3.12.2结晶构造空间394 3.12.3固体中的第一原理计算396 3.12.4现代方法397 3.12.4.1随机结构搜索397 3.12.4.2粒子嵌合体试粒粒料优化398 3.12.4.3.12.4.3遗传和进化方法39. 398 3.1.4.44.44.44.44.44.444.44。方法401 3.12.4.5.1元动力学401 3.12.4.5.2 minima跳跃402 3.12.4.5.3盆地跳跃402 3.12.4.5.4遵循软模式403 3.12.5健身函数403 3.12.5.1组合稳定性404 3.12.5.12.5.1.5.5 3.12.6.1 Hard sphere potentials and volumes 406 3.12.6.2 Modular decomposition 407 3.12.6.3 Orbital free DFT 407 3.12.6.4 Machine learned potentials 407 3.12.7 Visualizing the PES 408 3.12.8 Examples 409 3.12.8.1 Compositional complexity 409 3.12.8.2 High pressure 410 3.12.8.2.1 Elements 410 3.12.8.2.2 Hydrogen键合410 3.12.8.2.3多氢气超导体411 3.12.8.3目标特性411 3.12.9挑战和结论411确认413参考文献413
采用 Syntax-... 设计的适用于极端条件的聚合物
摘要：由于材料候选物的可能性几乎是无限的，并且需要实现多个属性/性能目标，因此新材料的设计/发现非常困难。因此，现在通常使用机器学习工具通过学习从材料到属性空间的理论映射（称为正向问题）来虚拟筛选具有所需属性的材料候选物。然而，这种方法效率低下，并且受到人类想象力所能想到的候选物的严重限制。因此，在这项关于聚合物的研究中，我们通过解决逆问题来应对材料发现挑战：直接生成满足所需属性/性能目标的候选物。我们利用语法导向的变分自动编码器 (VAE) 与高斯过程回归 (GPR) 模型相结合，发现预期在三种极端条件下具有稳定性的聚合物：(1) 高温、(2) 高电场和 (3) 高温和高电场，可用于关键的结构、电气和储能应用。这种学习（并增强）人类智慧的方法是通用的，可以扩展到发现具有其他目标特性和性能指标的聚合物。■ 简介
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
新颖的聚酰亚胺堆积材料用于细线制造
新颖的聚酰亚胺堆积材料，用于高线制造高什岛，田中Shigeru tanaka，汉字木木木马斯拉·尼西纳卡（Masaru Nishinaka）和日本摘要的Mutsuaki Murakami Kaneka Corporation，我们摘要我们已经开发了一种新的热量型材料，以高效率堆积的pwbs高speed speed i/o o i/o o i sep speeed i/o o o i/sep speed i/o o i/o o o i/o。这些PWB满足以下要求；精细电路，低介电特性和出色的机械性能的良好加工性。我们提出的聚酰亚胺堆积材料显示出3.1的介电常数（DK），介电损耗（DF）为0.01（在1GHz时）。此外，机械性能以下材料显示；低温膨胀系数（CTE）为45ppm，拉伸强度为100MPa。尽管材料的表面粗糙度低于200米，但我们还是成功地沉积了具有非常高的果皮强度的无电镀层铜层。这意味着即使使用常规的半添加过程，该材料也适用于制造精细的电路。实际上，我们可以制作一个小于10micron l/s（线路和空间）的精细电路。近年来，需要电子设备具有许多功能和高处理速度。为了满足这些要求，像高性能CPU这样的IC芯片已经演变为具有高时钟频率和高I/O数字。要将CPU安装到基板上，通常采用翻转芯片附件方法以表现出CPU的最大性能，因此基板必须具有高接线密度。堆积的PWB，其电路是由半粘液方法形成的，这些底物已使用。下一代CPU的下一代堆积PWB，预计将具有较高的I/O数字，必须具有小于20微米L/s（线路和空间）的精细电路。对于制造精细的电路，对于构建材料而言，形成细缝电路的构建材料很重要，可以尽可能地具有少量的表面粗糙度，并且能够在不剥落的情况下粘附电路。环氧树脂主要用于堆积材料。处理环氧类型的堆积材料，以使材料的表面粗糙，并通过锚固效果牢固地粘附电路。为了制造小于20微米L/s的下一代细缝电路，需要一种新的堆积材料，其表面粗糙度比现有材料的表面粗糙度较小，并且对电路的良好粘合度。此外，新的积累材料必须具有低CTE（热膨胀系数）和低介电性能，这将改善堆积PWBS的电气可靠性或电气性能。为了开发下一代堆积材料，我们开始开发一种新的聚酰亚胺积聚材料，该材料基于用于电绝缘材料的聚酰亚胺树脂的特性，该材料期望具有出色的性质。由于这项研究，我们开发了一种新型的热固性聚酰亚胺积聚材料，该材料符合上述要求。在这项调查中，副本在本文中，评估了材料上无电镀层铜层的吉赫兹（GHz）周围的热性能，介电特性，通过可加工性能通过可加工性能通过激光进行细插电路的加工性。首先设计了新堆积材料的目标特性，设计了新堆积材料的目标特性。- - 一个小于50 ppm--的热膨胀系数（CTE）的介电损耗（DF）小于0.010，在1GHz- -a机械强度上，在100MPA-抗性的机械强度上，没有卤化的化合物 - 乘积构建的精细材料构建均超过20个微观的构建，构建均超过20个微观的过程，该过程的构建均超过20个，构建的启动构建的开发型构建均超过20个，构建的开发型构建均超过20次，构建了启用的新构建。堆积材料的表面以通过半添加过程制造精细的电路，堆积材料需要具有少量表面粗糙度的表面，并且具有较高的果皮强度，并具有无电镀层铜层。