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2022-2023年全球及中国汽车智能天线研究报告
汽车天线的发展趋势：趋向智能化、多元化、集成化。汽车天线已进入智能化时代，在V2X、智能手机集成等背景下，主机厂对天线功能的应用更加重视，推动汽车天线向智能化、多元化、集成化发展。随着5G、MIMO等新技术的应用，天线厂商也努力研究抗干扰、一体化天线技术，即在多天线集成的情况下，保证多个不同类型的汽车天线能够正常、独立地工作。
2023 年第四季度收益报告 - 2024 年 2 月 7 日
• 2μm以下半导体用超薄产品。采用新一代微电路制造方法（MSAP）。 • 应用于DRAM/CPU/GPU半导体芯片等各种IT领域。 • 该产品打破了现有日本厂商在超薄市场的垄断，为先进材料的本土化生产做出了贡献。 • 获得全球半导体厂商的材料/产品认可，为半导体的小型化、集成化和高性能化做出了贡献。
人工智能中的智能传感器和设备
摘要：这篇综述论文广泛概述了传感器和设备在智能家居/建筑/城市、医疗保健、农业和工业自动化等各个领域的人工智能 (AI) 系统中的应用。本文首先讨论了传感器和设备在 AI 应用中的重要性，并提供了它们在每个上述领域的使用示例。然后，它重点介绍了在 AI 应用中使用传感器和设备的挑战和局限性，并讨论了 AI 传感器和设备技术的未来方向。本文最后讨论了传感器和设备对 AI 未来的潜在影响，并为该领域的未来研究提供了建议。在 AI 系统中使用传感器和设备有可能改变我们与技术和周围世界互动的方式。传感器和设备技术的进步，例如传感器和设备的小型化和集成化，以及针对特定 AI 应用开发的新传感器和设备，提高了 AI 系统的准确性、效率和可负担性。然而，在 AI 应用中使用传感器和设备的挑战和局限性，例如隐私和安全问题、数据质量和处理、功耗和成本，需要解决。未来 AI 传感器和设备技术的研究应侧重于传感器和设备的小型化和集成化、针对特定 AI 应用开发的新传感器和设备以及数据处理和机器学习算法的进步。
船舶能效影响因素及优化...
摘要：船舶制造业是为水上运输、海洋开发和国防建设提供技术装备的现代综合性产业，是先进装备制造业的重要组成部分。船舶备件管理的发展趋势必须与信息技术相结合，使其更加集成化、智能化和网络化，分布式处理信息系统将得到大量开发和采用。气候变化背景下，需研究船舶与航线清洁能源利用的协同效应，有效提高能源利用效率，实现船舶能耗数据的实时采集、监测、管理和预警，提高船舶能源综合管理水平。
航空发动机健康管理（EHM）技术设计技术研究
航空发动机是飞机安全的重要保障，其故障模式及健康管理成为重中之重，但针对航空发动机健康管理的研究却非常少。本文主要从飞机电子系统角度，总结航空发动机健康管理（EHM）的研究现状，重点阐述EHM系统设计的总体结构、功能区域及关键技术，指出EHM系统的设计要求，最后提出EHM系统设计必须提高传感器的监测精度，满足0.1%以上的监测要求。高精度的监测数据更有利于发动机故障的检测与处理，EHM因此将向实时化、智能化、集成化和网络化方向发展。
共晶Sn-58Bi焊点在老化过程中的微观组织粗化和力学性能
摘要 随着封装的微型化和异质集成化，人们一直致力于开发低温焊料。Sn-58Bi 共晶焊料的熔点为 138°C，是一种颇具吸引力的替代方案。由于 Sn-Bi 焊料的熔点较低，即使在室温下也可能发生 Bi 粗化。本文观察了室温储存过程中 Sn-58Bi 接头的微观结构演变。室温老化导致焊料基体中 Bi 相的溶解和粗化，尤其是在初生 Sn 相和 Sn-Bi 枝晶中。通过纳米压痕测量了单个富 Sn 相和富 Bi 相的力学性能。结果表明，由于溶液强化，老化焊点中富 Sn 相比富 Bi 相具有更高的杨氏模量和硬度。Bi 相比 Sn 更柔顺，硬度更低。
基于...的波场多维操控
人工微结构使我们能够通过改变微结构的几何参数和排布来控制和改变波场的性质，在过去的几十年里引起了广泛的关注。基于人工微结构的一些研究领域，如超材料、超表面和声子拓扑绝缘体，已经出现了许多新颖的应用和现象。特别地，利用超表面可以在亚波长尺度上轻松实现对波场不同维度（相位、振幅、频率或偏振）的操控。在本文中，我们重点介绍了基于人工微结构的波场操控的最新发展，并从波场操控的不同维度的角度对一些重要的应用进行了分类。波场操控从一维到多维的发展趋势为研究人员实现微型化和集成化的光学和声学器件提供了有用的指导。
工业智能制造实时故障诊断方法综述
摘要：工业4.0时代，高度复杂的生产设备日益集成化、智能化，对数据驱动的过程监控与故障诊断提出了新的挑战。工业物联网、信息物理系统、人工智能等技术在现代工业智能制造中得到越来越广泛的应用。云计算和大数据存储极大地促进了工业信息流的处理和管理，有助于实时故障诊断（RTFD）技术的发展。本文全面回顾了工业过程监控和机器状态监控领域的最新RTFD技术。从数据采集过程开始，详细介绍了RTFD流程。目前的RTFD方法分为基于独立特征提取的方法、基于“端到端”神经网络的方法以及基于新视角的定性知识推理的方法。此外，本文讨论了RTFD在未来发展中的挑战和潜在趋势，为专注于该领域的研究人员提供参考。
研究文章人机建模与安全分析...
随着大型系统集成化、智能化程度的提高，其任务过程及系统内交互越来越复杂，人员不安全行为、设备故障、环境干扰等多因素间的复杂相互作用使安全性分析面临更大挑战。针对舰载机安全性，提出一种基于系统建模语言（SysML）与Simulink的舰载机着舰过程一体化系统建模与安全性分析方法。首先，根据任务过程分析，采用多种示意图构建SysML模型，包括系统结构和行为过程；其次，将SysML模型转化为Simulink平台并与之集成，构建具有连续动态特性的实体模型，通过仿真进行安全性分析；最后，以舰载机着舰姿态控制为例，对所提方法进行验证，并在不同扰动条件下对舰载机着舰过程的安全状态进行分析与评估。