Защо да ни се доверите на бизнеса си?
Ние приемаме паника от обществените поръчки.Ние сме запасили милиони твърди за намиране на части от нашите доверени източници.Освежаваме нашите продукти за продукта по няколко минути, а онлайн покупките са завършени в реално време и се транспортират всеки ден.
Основана през 2002 г., Instockin е местен лидер в електронните компоненти, и също е признат за една от най-уважаваните и иновативни компании на местния пазар днес.Седалище в Хонг Конг, Instockin е спечелил впечатляваща репутация за предоставяне на изключителна услуга и развиване на ефективни, всеобхватни глобални решения за вериги за доставки.
Научете повече >
Най -голямата база данни за диелектрически материали в света
Сътрудничеството между Murata Manufacturing и Japan's NIMS произведе масивна база данни за AI материали, която може да революционизира електрониката и развитието на енергийното съхранение.
В основен пробив за науката за материалите и електронните иновации, Murata Manufacturing Co., Ltd. и Националният институт за материалознание (NIMS) разкриха най-голямата база данни от диелектрични материали.Изследователските изследвания използват над 20 000 проби, извлечени от повече от 5000 академични документи, предлагащи златна мина за откриване на материали, управлявани от AI.
Компилацията на данни стана възможна чрез уеб системата StarryData2, която позволи на изследователите да събират систематично експериментални стойности от научната литература.Най-важното е, че екипът на NIMS разработи стандартизиран метод за извличане на температурно зависими свойства от научни графики-DATA често липсват в съществуващите хранилища.
„Това, което отличава работата ни, е строг ръчен процес, който приложихме, за да гарантираме, че данните са чисти и последователни“, казаха изследователите.Този щателен подход позволява по -точни модели на машинно обучение (ML) да прогнозират поведението на новите материали, особено за електрониката и приложенията за съхранение на енергия.
Първоначално функционирайки като черни кутии, ML моделите бяха допълнително подобрени чрез визуални алгоритми за картографиране на данни и клъстериране.Това позволи на изследователите не само да прогнозират свойства, но и да разберат защо зад тях.Екипът идентифицира модели, които свързват химическия състав с електронни показатели, като групират подобни материали.
Сред акцентите на анализа беше дълбоко гмуркане в Abo₃ Perovskites - ключови компоненти в устройства като смартфони, слънчеви панели и батерии.Екипът потвърди ясна корелация между структурните характеристики на тези материали и диелектричната пропускливост, привеждане в съответствие с дългогодишната научна теория.
Това цялостно усилие измества парадигмата от пробни и грешки към материални иновации, управлявани от данни.„Създавайки най -обширния набор от данни и прилагайки сложни ML техники, ние визуализирахме цялото диелектрично пространство за материали, както никога досега“, отбеляза екипът.
Гледайки напред, NIMS планира да пусне публично базата данни през 2026 г., като бъдещите разширения вероятно включват производствени параметри.Това би могло да даде възможност за прогнози, че мостовият дизайн с процесите на производство в реалния свят, което потенциално ускорява развитието на електронни материали от следващо поколение.