XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阻焊层
纳米复合材料上的结构分析使用纳米凹痕引导免费焊料
摘要：由于基于铅的焊料受到限制，微电子行业一直在寻找像SAC这样的无铅焊料。但是有一些焊接接头失败的情况，可降低产品的可靠性，因为形成的金属间化合物层（IMC）是脆弱的。较厚的IMC层降低了焊料关节强度。本文分析了无铅焊接接头的实际工业包装组件。TiO 2，Fe 2 O 3和具有0.05重量百分比（wt。％）的Nio纳米颗粒被使用机械搅拌器混合到96.5％SN-3.0％AG-0.5％CU（SAC305）焊料中，以制造纳米无铅铅焊剂。使用扫描电子显微镜（SEM）和纳米Interenter研究了微型焊料中纳米颗粒对IMC层和纳米复合焊料连接质量的影响。添加TIO 2，Fe 2 O 3，Nio纳米颗粒更改了微观结构，并将IMC层厚度降低了29％-35％。纳米复合焊料的硬度和弹性模量分别增加了1％ - 11％和8％-31％。与纯SAC305相比，SAC305与Nio纳米颗粒的组成焊具有最高的硬度，并且Fe2O3的弹性模量最高。这证明了TiO 2，Fe 2 O 3和Nio的纳米颗粒的掺入增强了纯SAC的机械性能，并提高了微型电子包装中焊接接头的可靠性。
直接成像掩模版写入器
下一代成像技术融合了我们可调四波 LED 投影仪技术、新数据处理方法、外部光栅化引擎、无捕获相关数据重新加载、全区域高分辨率缩放、产量和质量改进工具等诸多方面的重大进步。吞吐量：下一代光引擎功能强大，允许您根据吞吐量选择更少的光引擎，从而降低机器投资成本。四波：下一代采用 360、370、390、405nm LED。这些 LED 可以进行调整以匹配光刻胶灵敏度，从而提高成像效率和调整壁陡度，并允许灵活选择光刻胶和阻焊层类型。符合 DART 标准：下一代包括外部光栅化引擎。这允许高速光栅化，包括数字线宽补偿和缩放，无需等待。使用 DART 优化套件进行全过程控制。视觉增强：Miva 的新视觉技术允许特征测量并改善目标获取。 NextGen 的视野更大，使面板放置更加简单，并且无需重新加载与捕获相关的数据。分辨率：NextGen 目前提供 30µm、15µm 或 6µm 分辨率。
低碳钢中重叠和振荡策略的电弧直接能量沉积的对称性分析
摘要：近几十年来，增材制造领域人气飙升，尤其是作为传统金属零件生产的可行替代方案。定向能量沉积 (DED) 是最有前途的增材技术之一，其特点是沉积速率高，其中电弧增材制造 (WAAM) 就是一个突出的例子。尽管 DED 具有诸多优势，但众所周知，其生产的零件表面质量和几何精度不佳，这一直是其广泛应用的主要障碍。这在一定程度上是由于对增材层产生的复杂几何形状缺乏了解。为了应对这一挑战，研究人员专注于表征增材层的几何形状，特别是焊珠的外部。本文通过比较两种不同的技术：振荡策略和重叠焊珠，专门研究了产生的壁的几何特征和对称性。
类似乐高的可重构人工智能芯片
对实时低功耗传感信息处理能力的需求日益增长。然而，这需要开发和集成从传感器到处理器等不同类型的智能设备。传统的三维 (3D) 异构集成技术基于冯·诺依曼架构，依靠金属线通孔垂直连接传感器、处理器和存储器层 1 。在这样的系统中，这些不同功能层之间的硬连线连接一旦制造出来就固定了。因此，传统的 3D 异构集成技术在边缘智能应用中使用时效率低下，因为在边缘智能应用中，对传感和计算的需求随时间而变。华强吴、林鹏、Jeehwan Kim 和同事在《自然电子学》上撰文，报道了一种可重构异构集成技术，该技术基于可堆叠芯片，芯片中嵌入了光电器件阵列和忆阻横杆 2 。智能传感器和处理器之前已被开发用于图像预处理 3 – 5 和并行识别 6、7 。以前也曾探索过垂直架构的神经形态视觉芯片的概念，即通过线连接将基于范德华异质结构的神经形态传感器和忆阻交叉阵列联网 8 。来自美国、韩国和中国不同研究所的研究人员采用了不同的方法，创造了类似乐高的芯片，允许各种神经形态传感器和处理器通过芯片间光通信连接起来（图 1 ）。在这种 3D 集成技术中，各个芯片是可更换和可堆叠的，光电二极管/发光二极管 (LED) 阵列嵌入在各个独立的芯片层中，以提供相邻层之间的光通信。此外，忆阻交叉阵列可以植入
基于级联反相器结构的低功耗多级跨阻放大器
1 𝑔 𝑚5 ⁄ 和 [1 + (𝑔 𝑚4 + 𝑔 𝑚𝑏4 )𝑟 𝑜4 ]𝑟 𝑜2 + 𝑟 𝑜4 ≫ 1 𝑔 𝑚5 ⁄ ，低频下的方程 (5)、(6) 和 (10)
通过图论构建忆阻纳米线网络连接组
神经网络的硬件实现是利用神经形态数据处理优势和利用与此类结构相关的固有并行性的里程碑。在这种情况下，具有模拟功能的忆阻设备被称为人工神经网络硬件实现的有前途的构建块。作为传统交叉架构的替代方案，在传统交叉架构中，忆阻设备以自上而下的方式以网格状方式组织，神经形态数据处理和计算能力已在根据生物神经网络中发现的自组织相似性原理实现的网络中得到探索。在这里，我们在图论的理论框架内探索自组织忆阻纳米线 (NW) 网络的结构和功能连接。虽然图度量揭示了图论方法与几何考虑之间的联系，但结果表明，网络结构与其传输信息能力之间的相互作用与与渗透理论一致的相变过程有关。此外，还引入了忆阻距离的概念来研究激活模式和以忆阻图表示的网络信息流的动态演变。与实验结果一致，新出现的短期动力学揭示了具有增强传输特性的自选择通路的形成，这些通路连接受刺激区域并调节信息流的流通。网络处理时空输入信号的能力可用于在忆阻图中实现非常规计算范式，这些范式充分利用了生物系统中结构和功能之间的固有关系。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
低热阻（0.5 K/W）Ga2O3 肖特基整流器...
摘要 — Ga 2 O 3 的低热导率可以说是 Ga 2 O 3 功率和射频器件最严重的问题。尽管进行了许多模拟研究，但是还没有关于大面积封装 Ga 2 O 3 器件热阻的实验报告。这项工作通过展示 15-A 双面封装 Ga 2 O 3 肖特基势垒二极管 (SBD) 并测量其在底部和结侧冷却配置下的结到外壳热阻 (R θ JC) 来填补这一空白。R θ JC 特性基于瞬态双界面法，即 JEDEC 51-14 标准。结冷和底部冷却的 Ga 2 O 3 SBD 的 R θ JC 分别为 0.5 K/W 和 1.43 K/W，前者的 R θ JC 低于同等额定值的商用 SiC SBD。这种低 R θ JC 归因于直接从肖特基结而不是通过 Ga 2 O 3 芯片进行散热。R θ JC 低于商用 SiC 器件，证明了 Ga 2 O 3 器件在高功率应用中的可行性，并表明了适当封装对其热管理的重要性。索引术语 — 超宽带隙、氧化镓、封装、肖特基势垒二极管、热阻。
用于神经形态计算的忆阻和 CMOS 器件
摘要：神经形态计算已成为克服传统数字处理器冯诺依曼架构局限性的最有前途的范例之一。神经形态计算的目的是忠实地再现人脑中的计算过程，从而与其出色的能效和紧凑性相媲美。然而，要实现这一目标，必须面对一些重大挑战。由于大脑通过超低功耗的高密度神经网络处理信息，因此必须开发结合高可扩展性、低功耗操作和先进计算功能的新型设备概念。本文概述了神经形态计算中最有前途的设备概念，包括互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和忆阻技术。首先，将讨论基于 CMOS 的浮栅存储器在人工神经网络中的物理和操作。然后，将回顾和讨论几种忆阻概念在深度神经网络和脉冲神经网络架构中的应用。最后，将讨论神经形态计算的主要技术挑战和前景。
通过图论构建忆阻纳米线网络连接组
神经网络的硬件实现是利用神经形态数据处理优势和利用与此类结构相关的固有并行性的里程碑。在这种情况下，具有模拟功能的忆阻设备被称为人工神经网络硬件实现的有前途的构建块。作为传统交叉架构的替代方案，在传统交叉架构中，忆阻设备以自上而下的方式以网格状方式组织，神经形态数据处理和计算能力已在根据生物神经网络中发现的自组织相似性原理实现的网络中得到探索。在这里，我们在图论的理论框架内探索自组织忆阻纳米线 (NW) 网络的结构和功能连接。虽然图度量揭示了图论方法与几何考虑之间的联系，但结果表明，网络结构与其传输信息能力之间的相互作用与与渗透理论一致的相变过程有关。此外，还引入了忆阻距离的概念来研究激活模式和以忆阻图表示的网络信息流的动态演变。与实验结果一致，新出现的短期动力学揭示了具有增强传输特性的自选择通路的形成，这些通路连接受刺激区域并调节信息流的流通。网络处理时空输入信号的能力可用于在忆阻图中实现非常规计算范式，这些范式充分利用了生物系统中结构和功能之间的固有关系。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。