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新材料的開發往往需要大量的 trial and error 才能找到正確的原料、配方、與加工方式,甚至於還常常需要一些機緣,

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利用機器學習與類神經網路 (neural network, NN) 等技術來建模需要要足夠量的資料才能有好的表現,是眾所皆知,

而且 NN 是著名的黑盒子,也就是我們基本上不知道NN到底是學到了什麼,說不定學到的東西根本就不符合基本的物理原理,

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近日,「藍色巨人」IBM發表新聞稿,表示他們已經率先全球,發表他們的2奈米製程做出來的晶片,

我個人猜測年底會發表正式的數據於IEDM。

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「hkmg」的圖片搜尋結果

二氧化鉿 (Hafnium Dioxide, HfO2)是先進半導體製程中相當重要的材料,

以台灣的產業中最主流的邏輯電路而言,

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曾經,半導體製程經歷過主要透過黃光 (lithography) 縮小間距就能微縮、加強元件效能、降低成本的美好年代,

不過隨後微縮的尺寸越來越接近黃光的極限,需要引入「多重曝光」(multi-patterning),

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Samsung Foundry Forum.jpg (Samsung Foundry Forum)

在2018年5月22日在美國加州Santa Clara舉辦的Samsung Foundry Forum中,

三星針對他們半導體製造的最新進度與計畫做了一系列的介紹與進度說明,

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在漫威宇宙中,「汎合金」 (Vibranium)的神奇效用造就瓦干達(Wakanda)的強大,

現實生活中當然沒有汎合金,不過倒是有念起來相近的「釩」(Vanadium),

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發表時間: 2018年4月

文章標題: Ultralarge Elastic Deformation of Nanoscale Diamond

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各色紛陳的材料設計與合成手法,賦予高分子材料 (polymer) 無窮盡的各種功能,

透過精準的設計與合成,為形狀記憶高分子開闢一條新的道路。

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在討論鑽石 (金剛石)與石墨的性質前,我們必需要了解其鍵結。

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在高中時學到,一般酸類的液體都是用玻璃材質的瓶子儲存,即便是硫酸、硝酸等,

不過身為弱酸的「氫氟酸」HF,俗稱「化骨水」,卻不能比照辦理,原因是為何呢?

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接續上篇 http://swospam0418.pixnet.net/blog/post/459535084

繼續從化學實驗室常使用的乾燥劑的角度,討論中興化工這次意外的可能原因。

 

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近日看到一則新聞,在中興大學化工研究所,有間有機化學合成實驗室發生起火意外,

有學生因而受到二度灼傷,

記者報導禍首疑似是倒進垃圾桶的「硫酸鎂」Magnesium Sulfate

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