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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
铜颗粒低温烧结技术的研究进展
图使用Cu-ag纳米颗粒的烧结过程的10示意图。（a）烧结前的关节； （b）在烧结过程中加入纳米颗粒和Cu底物之间的界面； （c）在烧结过程中加入纳米颗粒； （d）烧结后的关节； （e）两个相邻的Cu-ag核壳纳米颗粒的初始表面； （f）在Cu纳米颗粒表面上首映的微小的Ag纳米颗粒； （g）Cu-ag核壳纳米颗粒与Ag Neck
氧化膜上铜的原子层沉积
通过 ALD 循环次数可以实现区域选择性沉积 (ASD)。然而，对薄膜生长的横向控制，即区域选择性沉积 (ASD)，对于 ALD 来说要困难得多。尤其微电子应用需要 ASD 来满足制造要求，因为关键特征尺寸缩小到纳米级，而且通过自上而下的光刻方法进行图案化变得越来越具有挑战性。[2,3] 光刻掩模需要以纳米级精度对准，即使是最轻微的掩模错位也必然会导致边缘位置误差 (EPE)。在 ALD 中实现 ASD 的传统方法可分为三大类：1) 非生长区域钝化；2) 生长区域的活化；3) 使用固有选择性沉积化学。在类别 (1) 中，非生长区域用钝化自组装单分子层 (SAM) 或聚合物膜进行功能化。 [4,5] 通常，当前体吸附在非理想组装或部分降解的 SAM 上时，会发生选择性损失。吸附在 SAM 上的前体分子作为后续前体剂量的反应位点，从而丧失选择性。[2] 在下一个处理步骤之前，还必须完全去除钝化层。在类别 (2) 中，生长区域表面在 ASD 之前进行功能化，以实现薄膜生长。[6–7] 然后，薄膜仅沉积在功能化表面上，而其他区域保持清洁。这种方法规定了非生长和功能化生长表面上的薄膜成核的明显对比。因此，它主要限于金属 ALD 工艺，因为金属表面比其他表面更容易成核。此外，需要仔细控制剂量以维持生长选择性。由于 ASD 的活化层被 ALD 膜掩埋，因此下一个处理步骤可以直接进行。在类别 (3) 中，即固有选择性 ALD，选择性完全由前体与基底上不同材料表面之间的反应决定。在正在制造的薄膜器件结构表面上，不同的材料暴露于 ALD 前体，但薄膜仅生长在某些优选材料上，从而定义生长区域。这是真正的自下而上的处理，将整体图案化步骤减少到最低限度。由于图案自对准，因此排除了 EPE。出于这些原因，(3) 是 ASD 的一个非常有吸引力的选择，但控制表面化学以在几个 ALD 循环中保持 ASD 极具挑战性。因此 (3) 主要限于金属的 ASD。[8–9]
Cu的铜金属膜的原子层沉积（...
摘要：基于Zn的金属的激光粉末床融合（LPBF）具有产生定制的可生物降解植入物的突出优势。然而，在Zn激光熔化期间发生了大规模蒸发，因此调节激光能量输入和气体屏蔽条件以消除LPBF过程中蒸发烟雾的负面影响成为一个关键问题。在这项研究中，建立了两个数值模型，以模拟扫描激光与Zn金属之间的相互作用以及屏蔽气流与蒸发烟雾之间的相互作用。第一个模型通过将蒸发对能量，动量和质量的保护作用进行影响，预测了不同激光输入的蒸发率。以蒸发速率作为输入，第二个模型通过采取气体循环系统的效果，包括几何设计和流量速率，预测了在屏蔽气流的不同条件下蒸发烟雾的消除效果。在涉及足够激光输入和优化的屏蔽气流的情况下，在LPBF过程中，蒸发烟雾有效地从加工室中删除。此外，通过比较纯锌和钛合金的LPBF来讨论表面质量致密性的影响。已建立的数值分析不仅有助于找到基于Zn的金属LPBF的足够激光输入和优化的屏蔽气流，而且还有益于理解LPBF工艺蒸发的影响。
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
导电铜铁矿 PtCoO2 的原子层沉积
电流[12–14]。此外，铜铁矿 PdCoO 2 和 PtCoO 2 被证明是导电性最强的氧化物。例如，Kushwaha 等人 [15] 在室温下测定了 PtCoO 2 的电阻率ρ低至 2.1 µΩ cm，这是迄今为止报道的氧化物的最低值。此外，在低温下，其电导率接近 Cu、Ag 和 Au 等金属的电导率。[15,16] 这些铜铁矿由二维 Pd 和 Pt 片组成，通过八面体配位的 CoO 2 连接。由于这种结构，它们的电导率具有强烈的各向异性，并且在 (ab) 平面内最高。此外，Kitamura 等人[17] 通过从头计算预测了 PtCoO 2 中存在较大的本征自旋霍尔效应，这使其成为一种有趣的材料，可用于制造铁磁赛道等自旋电子器件，在这些器件中，自旋霍尔效应可用于产生自旋电流。[18–22]
石墨烯铜球形颗粒Graphene copper spherical particles
石墨烯/铜复合粉具有石墨烯涂层球形铜粉的独特核心壳结构，石墨烯和铜的复合材料充分利用了其力学，电力和热力学的协同优势。
以液态铜（I）酰胺前驱体为原料，原子层沉积超薄铜金属膜
我们报道了一种通过原子层沉积 ALD 在长宽比超过 35:1 的非常窄的孔内共形生产薄的、完全连续且高导电性的铜膜的方法。纯铜薄膜由新型铜 I 脒基前体、铜 IN、N -二仲丁基乙脒和分子氢作为还原剂生长。该铜前体在汽化过程中为液态，因为其熔点 77°C 低于其汽化温度 90-120°C 。因此，前体蒸汽的传输非常可重复且可控。碳和氧杂质低于 1 原子%。每个循环的生长在 SiO 2 或 Si 3 N 4 表面上为 1.5-2 Å/循环，但在金属 Ru、Cu 和 Co 表面上仅为 0.1-0.5 Å/循环。在氧化物表面，铜原子形成孤立的铜晶体，经过更多沉积循环后合并为粗糙的多晶膜。在 Ru 和 Co 金属表面上，ALD Cu 密集成核，形成光滑且附着力强的薄膜，即使对于薄至 4 个原子层的薄膜，这些薄膜也是连续的。在 2 nm Ru 基底上沉积 4 nm Cu 时，薄层电阻低于 50 / ，这足以制作用于电镀 Cu 互连线的种子层。© 2006 电化学学会。DOI：10.1149/1.2338632 保留所有权利。
泛函选择对钇钡铜氧超导体能带与电子性质的影响
高温超导体由于其独特的电子特性和非常规的超导行为而引起了极大的关注。尤其是，由高能离子植入，压力和电磁场等外部场引起的高体性超导材料的相变已成为研究热点。但是，潜在的机械主义尚未完全理解。第一原理计算被广泛认为是深入探索这些内在机制的有效方法。在这项研究中，使用第一原理计算来研究氧空位现象对不同功能下YBA 2 Cu 3 O 7（YBCO 7）的电子传递性能和超导性能的影响（PBE，PBE + U，HSE06）。结果表明，氧空位显着改变了带的结构，并且在不同功能的预测中观察到了考虑的差异。YBA 2 Cu 3 O 6（YBCO 6）的计算带隙范围为0至1.69 eV。较大的带隙表明是绝缘状态，而没有带隙的缺乏表明材料保持金属。通过将结果与实验结果进行比较，我们发现HSE06功能提供了最合理的预测。带隙的存在或不存在主要受铜轨道的影响。氧气空位会导致材料的C轴拉长，这与实验中He-ion辐照后X射线差异（XRD）分析中观察到的趋势是一致的。我们的发现有助于解释在外部田地下，尤其是He-Ion Irra-priation的金属 - 绝缘体相变，并为开发高温超导材料及其设备应用提供了理论基础和新见解。
