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納米能源材料
通過“二維限制效應(yīng)(two-dimensional confinement, 2DC)”能夠使無催化活性的非晶態(tài)材料轉(zhuǎn)變成為高性能的光催化分解水制氫材料即二維非晶光催化劑。他們采用自己發(fā)展的“金屬氧化物納米晶LAL（laser ablation in liquids, LAL）非晶化”技術(shù)，在純水中將Ni納米晶轉(zhuǎn)化為二維非晶NiO納米片，并且證實(shí)了其在不添加任何貴金屬助催化劑的情況下可以實(shí)現(xiàn)高效光
中山大學(xué)
2021-04-14
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GeTe熱電材料
通過制備合適比例的Bi2Te3與GeTe的合金，人為地向體系中引入了大量的Ge空位缺陷，且如圖所示，運(yùn)用球差矯正電子顯微鏡的觀測技術(shù)可以清楚地觀測到這些Ge空位的前驅(qū)體空位“簇”。通過合適的熱處理優(yōu)化過程，研究人員還追蹤到此類前驅(qū)體逐步演化成van der Waals gap空位面缺陷的過程。這些面缺陷會(huì)在材料內(nèi)部誘導(dǎo)產(chǎn)生大量呈負(fù)電性的新的180度鐵電疇結(jié)構(gòu)，平衡材料內(nèi)由載流子濃度過高導(dǎo)致的過剩的正電性，最終達(dá)到優(yōu)化材料性能的目的。最終，該項(xiàng)工作使得GeTe基熱電材料的總體性能大幅提升，在溫度達(dá)到773K時(shí)，該體系熱電材料優(yōu)值ZT達(dá)到了2.4，相比于優(yōu)化前，提升了60%；在323~773K較寬的工作溫度區(qū)間內(nèi)，材料的平均ZT高達(dá)1.28，相比于優(yōu)化前整整提升了一倍，達(dá)到了中溫區(qū)熱電材料在商業(yè)應(yīng)用中對性能的需求，使其成為中溫區(qū)優(yōu)良的候選材料。
南方科技大學(xué)
2021-04-13
PbTe熱電材料
目前p和n型PbTe材料都擁有了非常高的熱電優(yōu)值。然而，PbTe材料的機(jī)械性能差，遠(yuǎn)低于其他主流的熱電材料。比如，PbTe材料的洛氏硬度和抗沖擊韌性分別只有39 kgmm-2和0.35 MPam1/2，遠(yuǎn)低于Bi2Te3的。這一矛盾非常不利于PbTe材料的實(shí)際應(yīng)用。何佳清團(tuán)隊(duì)之前在n型PbTe材料中加入單質(zhì)Sb，得到PbTe-3%Sb復(fù)合材料，顯著提高了熱電性能 (Energy and Environmental Science, 2017,10,2030)。本文在之前工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用了固溶PbS的方法，將n型PbTe-3%Sb材料的硬度提高了60%，而其熱電優(yōu)值僅僅降低了6%。這一結(jié)果使PbTe材料擺脫了當(dāng)前的窘境。研究發(fā)現(xiàn)固溶PbS（<12.5%）雖然對彈性性質(zhì)如彈性模量等參數(shù)影響很小，卻可以引入大量的點(diǎn)缺陷和位錯(cuò)網(wǎng)。因此硬度的增強(qiáng)主要是由于缺陷對位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)的阻礙，而非化學(xué)鍵的強(qiáng)化作用。之前的觀點(diǎn)認(rèn)為是固溶PbS之后，PbTe材料內(nèi)部的成分波動(dòng)（團(tuán)簇）造成了硬度顯著增強(qiáng)。該團(tuán)隊(duì)的發(fā)現(xiàn)從一個(gè)新的視角解釋了PbTe-PbS合金體系硬度的強(qiáng)化。
南方科技大學(xué)
2021-04-13
吸波材料
產(chǎn)品詳細(xì)介紹可根據(jù)用戶要求生產(chǎn)窄帶微波復(fù)合吸收體，其中三公分，五公分，十公分頻段最佳厚度分別為：1.8mm，2.0mm，3.0mm。廣泛用于微波技術(shù)、雷達(dá)、導(dǎo)航、航天技術(shù)、電子對抗中作吸收屏蔽、消振、“隱身”抗干擾等用途。
綿陽泰美格磁電科技有限公司
2021-08-23
角操作材料
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
組裝水輪材料
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
組裝風(fēng)車材料
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
常見的材料
鋁合金箱包裝，含卡紙、膠片、黏土、油泥、石膏、木材、金屬、塑料等。
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
組裝水輪材料
寧波浪力儀器有限公司（余姚市朗海科教儀器廠）
2021-08-23
清華大學(xué)集成電路學(xué)院錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)提出基于旋轉(zhuǎn)神經(jīng)元的新型儲備池計(jì)算硬件架構(gòu)
隨著摩爾定律的放緩，基于硅晶體管和馮諾依曼架構(gòu)的傳統(tǒng)計(jì)算硬件系統(tǒng)在人工智能時(shí)代面臨嚴(yán)峻的性能瓶頸。受大腦啟發(fā)，基于新原理器件的類腦計(jì)算致力于充分挖掘電子器件自身的物理屬性作為計(jì)算資源，從而在硬件層面高效實(shí)現(xiàn)各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
清華大學(xué)
2022-04-08