遷移的案例
機(jī)器學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí)
二、深度學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件簡介
3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
5.經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹
目標(biāo)：深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成、訓(xùn)練和實(shí)現(xiàn)，掌握深度空間特征分布等關(guān)鍵概念，為深度遷移學(xué)習(xí)奠定知識基礎(chǔ)。
三、遷移學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.遷移學(xué)習(xí)緒論
2.基于樣本的遷移學(xué)習(xí)
3.基于特征的遷移學(xué)習(xí)
4.基于分類器適配的遷移學(xué)習(xí)
目標(biāo)：掌握遷移學(xué)習(xí)的思想與基本形式，了解傳統(tǒng)遷移學(xué)習(xí)的基本方法，對比各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，掌握遷移學(xué)習(xí)的適用范圍。
四、深度遷移學(xué)習(xí)介紹
1.深度遷移學(xué)習(xí)概述
2.基于距離函數(shù)的深度遷移學(xué)習(xí)
3.基于對抗網(wǎng)絡(luò)的深度遷移學(xué)習(xí)
4.深度異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)方法介紹
5.深度領(lǐng)域泛化學(xué)習(xí)介紹
目標(biāo)：掌握深度遷移學(xué)習(xí)的思想與組成模塊，學(xué)習(xí)深度遷移學(xué)習(xí)的各種方法，對比各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，掌握深度遷移學(xué)習(xí)的適用范圍。
五、遷移學(xué)習(xí)前沿方法介紹
1.深度遷移網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.深度遷移學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)
3.全新場景下的遷移學(xué)習(xí)
目標(biāo)：掌握深度遷移學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)的前沿方法，了解遷移學(xué)習(xí)在PDA、Source-Free DA上的應(yīng)用。
六、遷移學(xué)習(xí)前沿應(yīng)用
1.遷移學(xué)習(xí)在語義分割中的應(yīng)用
2.遷移學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用
3.遷移學(xué)習(xí)在行人重識別中的應(yīng)用
4.圖片與視頻風(fēng)格遷移
目標(biāo)：掌握深度遷移學(xué)習(xí)在語義分割、目標(biāo)檢測、行人重識別等任務(wù)中的應(yīng)用，學(xué)習(xí)圖像/視頻風(fēng)格遷移方法，了解風(fēng)格遷移在實(shí)際生活中的應(yīng)用。
展開 無需GPU，用OpenCV和Python實(shí)現(xiàn)圖/視頻風(fēng)格遷移
作者：Adrian Rosebrock
編譯：Bing
2015年，Gatsys等人在論文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神經(jīng)風(fēng)格遷移算法。2016年，Johnson等人發(fā)表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移作為用感知損失處理超分辨率問題的框架。結(jié)果表明該算法比Gatys等人的方法快了三倍。接下來，我將介紹如何在自己的圖像和視頻流中應(yīng)用神經(jīng)風(fēng)格遷移。
用OpenCV進(jìn)行神經(jīng)風(fēng)格遷移
首先說明的一點(diǎn)是，今天討論的方法在一個(gè)CPU上可以達(dá)到近乎實(shí)時(shí)的效果，如果在GPU上則完全可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)效果。
首先我們會簡單塔倫下什么是神經(jīng)風(fēng)格遷移，以及它是如何運(yùn)作的。之后我們會用OpenCV和Python動手操作。
什么是神經(jīng)風(fēng)格遷移？
從左至右：我們的內(nèi)容圖像；風(fēng)格圖像；輸出的風(fēng)格遷移圖像
神經(jīng)風(fēng)格遷移主要有兩個(gè)過程：
提取某張圖片的風(fēng)格
將該種風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖片上
上圖就是將梵高著名的畫作《星夜》的風(fēng)格應(yīng)用到普通的生活照上，我們保留了原照片中的山、人物和啤酒等所有內(nèi)容，但全部替換成了梵高的油畫風(fēng)格。
問題就是，我們應(yīng)該如何定義一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它執(zhí)行神經(jīng)風(fēng)格遷移呢？
神經(jīng)風(fēng)格遷移如何工作？
在Gatys等人提出的首篇論文中，神經(jīng)風(fēng)格遷移算法不需要新的架構(gòu)。相反，我們可以用一個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)（通常在ImageNet上進(jìn)行的預(yù)訓(xùn)練），并且定義一個(gè)損失函數(shù)，能讓我們達(dá)到風(fēng)格遷移的目標(biāo)，然后對損失函數(shù)不斷優(yōu)化。
展開 電阻表面的電化學(xué)遷移失效分析及防護(hù)
在電化學(xué)遷移過程中，在陽極區(qū)主要發(fā)生電極溶解生成金屬離子的反應(yīng)，同時(shí)伴有少量氧氣和氯 氣的生成，反應(yīng)方程式如下：
Pb → Pb2++ 2e-
Sn → Sn2++ 2e-
Sn2+ → Sn4++ 2e-
2H2O → 4H++ O2 + 4e-
2Cl- → Cl2+ 2e-
從上述反應(yīng)過程可知，通過抑制陽極溶解可以改善電化學(xué)遷移的敏感性。首先陽極溶解必須在電解液中發(fā)生，因此避免工作面潮濕顯的尤為重要，而此產(chǎn)品的灌封膠工藝存在缺陷，給潮濕水汽的進(jìn)入留有空間，提供了電化學(xué)遷移的通道，構(gòu)成了電化學(xué)遷移的必要條件之一。
避免氯離子、溴離子、硝酸根及硫酸根等離子殘留，這些離子的殘留能加速陽極金屬的溶解或者引發(fā)電解質(zhì)的形成。在實(shí)際生產(chǎn)中，要進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮负笄逑矗苊馀c金屬離子電化學(xué)遷移相關(guān)的助焊劑成分、清洗工藝等引入的臟污和離子等有害物質(zhì)的殘留。
通過改變焊料合金的組分來提升自身的耐腐蝕性，如合金化Cu、Cr等耐腐蝕性元素；或使陽極表面形成一層致密的鈍化膜，從而降低電化學(xué)遷移過程中陽極的溶解速率，但是可能會導(dǎo)致生產(chǎn)時(shí)回流焊參數(shù)變化等事項(xiàng)，需要對生產(chǎn)工藝進(jìn)行重新評估。
部分研究人員[9]認(rèn)為，可以加入沉淀性抑制劑，使其與金屬離子形成不溶于電解液的金屬化合物沉淀，在陽極表面形成致密的沉淀膜。
3.2 金屬離子遷移過程
此失效樣品灌封膠有機(jī)物與電路板上電阻存在一定縫隙，未能完全隔絕兩端電極，縫隙的存在為電化學(xué)遷移提供了遷移通道。因此密封電阻與電路板間縫隙能夠抑制金屬離子的遷移過程。
針對金屬離子的遷移過程，可以加入絡(luò)合劑，使其與金屬正離子形成帶負(fù)電荷的絡(luò)合物，帶負(fù)電的絡(luò)合物將不會往陰極方向遷移和在陰極處發(fā)生還原沉積，由此達(dá)到抑制金屬離子往陰極遷移的目的。
展開 UT Austin劉遠(yuǎn)越 JACS：為什么二維金屬硫?qū)倩锏妮d流子遷移率低？
基于此發(fā)現(xiàn)，可以利用波恩有效電荷從二維金屬硫?qū)倩飻?shù)據(jù)庫中快速篩選出可能具有高遷移率的半導(dǎo)體材料。
【圖文導(dǎo)讀】
圖一 利用電聲子矩陣得到的遷移率與帶隙以及有效質(zhì)量沒有明顯的相關(guān)性，形變勢理論明顯的的錯(cuò)誤預(yù)測了本征遷移率
(a)H相和T相的MX2的俯視圖和側(cè)視圖；
(b)利用電聲子矩陣得到的遷移率與帶隙的關(guān)系圖；
(c)利用電聲子矩陣得到的遷移率隨與效質(zhì)量的關(guān)系圖；
(d)利用電聲子矩陣得到的遷移率與形變勢理論預(yù)測的遷移率的關(guān)系圖。
圖二 一系列二維硫?qū)倩锏?em>遷移率
(a)H相的MoS2的模式分辨的聲子譜以及相應(yīng)的LO和LA聲子支的振動模式；
(b)一系列MX2的LA， LO，LA+LO和總的遷移率。
圖三 一系列二維硫?qū)倩锏?em>遷移率以及波恩有效電荷
(a)一系列MX2的波恩有效電荷和LO-遷移率，插圖為第一性原理計(jì)算和解析公式給出的LO-遷移率；
(b)總的電子遷移率與波恩有效電荷的關(guān)系，插圖為LO聲子振動模式對電極化的改變。
【小結(jié)】
本文基于電聲子矩陣，精確的計(jì)算了一系列二維硫?qū)倩锏谋菊?em>遷移率。與通常的看法不同，本征遷移率與有效質(zhì)量沒有明顯的相關(guān)性，并且廣泛使用的形變勢理論并不能正確的預(yù)測遷移率。進(jìn)一步的將對遷移率的貢獻(xiàn)分到每一支聲子模式后，研究發(fā)現(xiàn)對于大多數(shù)二維金屬硫?qū)倩铮菊?em>遷移率主要由LO支聲子主導(dǎo)，而對于MoS2和WS2，遷移率由LA支聲子主導(dǎo)。
展開 
案例47-焊球中的電遷移
該示例問題是焊球的瞬態(tài)電遷移分析。有限元解計(jì)算由于擴(kuò)散、電遷移、應(yīng)力遷移和熱遷移的綜合效應(yīng)導(dǎo)致的原子濃度與初始單位值的偏差。
重點(diǎn)介紹了以下特性和功能：
• 耦合結(jié)構(gòu)-熱-電-擴(kuò)散固體單元
• 耦合結(jié)構(gòu)-熱-電-擴(kuò)散接觸單元
• 具有原子通量選項(xiàng)的遷移模型
介紹
電遷移是由高密度電流引起的金屬互連中的傳質(zhì)過程。它是集成電路中的關(guān)鍵故障機(jī)制，在集成電路中，由于小型化，電流密度很高。金屬原子的傳質(zhì)會導(dǎo)致小丘、晶須和空隙的形成，所有這些都會導(dǎo)致電路的電氣故障。
影響電遷移的性質(zhì)高度依賴于溫度，涉及結(jié)構(gòu)、電、熱和擴(kuò)散的四個(gè)領(lǐng)域以多種方式耦合。例如，由于焦耳加熱導(dǎo)致的電驅(qū)動金屬擴(kuò)散和熱膨脹導(dǎo)致導(dǎo)體中的壓縮（背應(yīng)力），這可以延遲并最終停止電遷移。
本例中使用的耦合場單元采用了強(qiáng)（矩陣）耦合，這對于獲得四個(gè)場的收斂至關(guān)重要。通過同時(shí)對四個(gè)場進(jìn)行建模，可以方便地在單個(gè)分析中指定所有所需的材料特性和耦合效果。
問題描述
考慮了夾在兩塊銅板之間的SnAgCu（SAC）焊點(diǎn)的半對稱模型。
導(dǎo)體之間的距離為450μm。焊球的直徑為760μm，其與導(dǎo)體接觸的寬度為612μm。這些尺寸大致對應(yīng)于球柵陣列（BGA）結(jié)構(gòu)。
導(dǎo)體厚40μm，寬800μm（在半對稱模型中為400μm），長1000μm。
建模
本示例的簡單幾何體是在Mechanical APDL中創(chuàng)建和網(wǎng)格化的。
該模型用SOLID226耦合場單元?jiǎng)澐志W(wǎng)格。CONTA174接觸單元被限定在焊料球和銅導(dǎo)體之間。SOLID226和CONTA174單元具有本分析所需的以下自由度：濃度（CONC）、溫度（TEMP）、電壓（VOLT）和位移（UX、UY、UZ）。
展開 AP Solution開發(fā)防止玻璃基板銅遷移的電鍍技術(shù)
當(dāng)電路基板性能要求高且使用環(huán)境惡劣時(shí)，銅遷移發(fā)生的可能性就會增加。為了確保面向人工智能（AI）等高性能基板市場的玻璃基板具備優(yōu)異的耐用性，開發(fā)有效的防止銅遷移的電鍍技術(shù)顯得尤為重要。
AP Solution 表示：“一旦我們與日本合作伙伴完成 TGV 技術(shù)測試，我們將公布導(dǎo)通孔（via hole）橫截面，并反映作為銅遷移和結(jié)合強(qiáng)度的關(guān)鍵因素的粗糙度（Roughness）數(shù)據(jù)。同時(shí)，我們還將向客戶提供 TGV 微孔形狀等關(guān)鍵構(gòu)成要素，以助力客戶選擇最佳的防銅遷移方案。”
基于砂箱和循環(huán)井修復(fù)劑在低滲透區(qū)域遷移仿真模擬 ￥800
而氧化劑被注入地層后，僅受到橫向遷移的水流作用的影響，使得氧化劑的遷移速度慢，在受污染區(qū)域的修復(fù)效率不高。地下環(huán)境通常為非均質(zhì)地層，在高滲透區(qū)形成優(yōu)先流動路徑此外，由于注入溶液與地下水之間的密度差異，試劑在含水層中遷移過程中可能會漂浮或下沉，這種密度效應(yīng)導(dǎo)致氧化劑遷移過程形成繞流現(xiàn)象，在修復(fù)劑輸送和含水層修復(fù)中較為常見。為了解決異質(zhì)性及密度效應(yīng)引起的優(yōu)先流問題，常用解決方式是以注入水溶性和剪切稀釋聚合物的方式增強(qiáng)具有不同滲透性的多孔介質(zhì)之間的交叉流動。但是，額外添加的聚合物不僅改變氧化劑的遷移路徑，還改變了污染物的遷移路徑，使得氧化劑的作用效率受到了限制。對于地層中投加額外的試劑不僅提高了建造費(fèi)用還會影響地層生物地球化學(xué)性質(zhì)。
本模型建立了砂箱和循環(huán)井的二維簡化模型，如圖1所示。
圖 1 砂箱和循環(huán)井幾何模型
仿真模擬了低滲透性的砂箱內(nèi)的滲流場以及修復(fù)劑濃度場的遷移分布，仿真結(jié)果如圖2所示：
展開 50-600nm厚度的高遷移率、柔性大面積石墨烯薄膜
50-600nm厚度的高遷移率、柔性大面積石墨烯薄膜
50-600nm厚度的高遷移率、柔性大面積石墨烯薄膜
nMAG具有良好的電學(xué)性能：載流子遷移率，1540 cm2V?1 s?1；電導(dǎo)率，2.04 MS m?1；載流子壽命4.7 ps。將其應(yīng)用于電磁屏蔽，nMAG的高電導(dǎo)率降低了其最低商用厚度(100 nm，20 dB)；將其應(yīng)用于紅外探測，nMAG的強(qiáng)光致熱發(fā)射效應(yīng)將石墨烯/硅二極管的響應(yīng)波長從1.5 μm擴(kuò)展到了4 μm。此外，作者將nMAG(200 nm)和聚乙烯醇(PVA)層層組裝成10 μm厚的石墨烯膜，通過PVA的分解構(gòu)建nMAG氣體逸散通道，抑制氣囊的產(chǎn)生、降低組裝石墨烯厚膜的褶皺密度，進(jìn)而提升薄膜導(dǎo)電、導(dǎo)熱能力。 展到了4 μm。此外，作者將nMAG(200 nm)和聚乙烯醇(PVA)層層組裝成10 μm厚的石墨烯膜，通過PVA的分解構(gòu)建nMAG氣體逸散通道，抑制氣囊的產(chǎn)生、降低組裝石墨烯厚膜的褶皺密度，進(jìn)而提升薄膜導(dǎo)電、導(dǎo)熱能力。 02 成果掠影 浙江大學(xué)高超課題組以氧化石墨烯(GO，28 μm，杭州高稀科技)/聚丙烯腈(PAN)薄膜為前驅(qū)體，利用基底替換和協(xié)同石墨化策略，制備了大尺寸和緊密堆疊的組裝石墨烯納米膜(nMAG，橫向尺寸20 cm，厚度范圍50-600 nm)。PAN的引入，可以交聯(lián)氧化石墨烯、減少復(fù)合薄膜和基底的界面作用力，進(jìn)而消除基底剝離對基底種類、結(jié)構(gòu)及面積的依賴性；在高溫二維晶化過程中，PAN可以輔助構(gòu)建原子級氣體逸散通道，促進(jìn)納米膜厚度提升；此外，氧化石墨烯可以催化PAN二維結(jié)晶，形成完整的石墨烯晶格。nMAG具有良好的電學(xué)性能：載流子遷移率，1540 cm2V?1 s?1；電導(dǎo)率，2.04 MS m?1；載流子壽命4.7 ps。
展開 基于COMSOL軟件的三維封裝電遷移Cu互連線的多物理場模擬仿真 ￥2000
本案例提出一種新的電遷移仿真建模方法，通過COMSOL多物理場軟件建立了經(jīng)典三維Cu互連線結(jié)構(gòu)。通過有限元仿真得到三維互連線的溫度、電流密度和應(yīng)力分布，獲得了更優(yōu)的數(shù)據(jù)仿真結(jié)果。仿真模型如圖1所示。仿真結(jié)果如圖2所示。
圖1 幾何模型
Cu互連線中等溫面分布
Cu互連線的電流密度分布圖
Cu互連線應(yīng)力分布圖
Cu互連線中電遷移導(dǎo)致的原子擴(kuò)散通量散度分布
Cu互連線熱遷移原子擴(kuò)散通量散度分布
圖2 數(shù)值仿真結(jié)果
結(jié)果顯示，金屬互連線中電流在直角內(nèi)側(cè)有嚴(yán)重的淤積現(xiàn)象，電遷移在互連線轉(zhuǎn)折處最為劇烈;高溫區(qū)域位于直角內(nèi)外側(cè)之間，熱遷移的程度隨著溫度的升高而升高;高應(yīng)力區(qū)域主要是互連線的外邊緣處，但是應(yīng)力遷移在總體電遷移中占比較小，幾乎可以忽略。另外，Cu互連線的抗電遷移性能總體優(yōu)于Ag互連線，是優(yōu)異的高密度集成電路導(dǎo)體材料。
感興趣的朋友可下載模型源文件，歡迎交流合作
展開 AnsysWB-焊錫球中的電遷移 ￥10
這個(gè)示例問題是對一個(gè)焊球進(jìn)行的瞬態(tài)電遷移分析。通過有限元方法求解得出，由于擴(kuò)散、電遷移、應(yīng)力遷移和熱遷移的共同作用，原子濃度相對于初始單位值發(fā)生了偏離。
電遷移是一種由高密度電流引起的金屬互連體中的物質(zhì)傳輸過程。在集成電路中，一個(gè)關(guān)鍵的失效機(jī)制是由于微型化導(dǎo)致電流密度增大。金屬原子的物質(zhì)傳輸可能會形成凸起、枝晶和空洞，這些都會導(dǎo)致電路的電氣故障。
影響電遷移的特性高度依賴于溫度，并且所涉及的四個(gè)領(lǐng)域——結(jié)構(gòu)、電學(xué)、熱學(xué)和擴(kuò)散——在許多方面相互關(guān)聯(lián)。例如，由于焦耳熱而驅(qū)動的金屬擴(kuò)散以及電驅(qū)動的金屬擴(kuò)散和熱膨脹會在導(dǎo)體中引起壓縮（反應(yīng)力），這可能會減緩甚至最終阻止電遷移。
此示例中使用的耦合場元件采用強(qiáng)（矩陣）耦合方式，這對于實(shí)現(xiàn)四個(gè)領(lǐng)域的收斂至關(guān)重要。通過同時(shí)對這四個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行建模，您可以方便地在一次分析中指定所有所需的材料屬性和耦合效應(yīng)。
展開 無質(zhì)量損失的數(shù)據(jù)遷移：Nikon SLM Solutions信賴3Dfindit企業(yè)版
Nikon SLM Solutions使用CADENAS解決方案遷移了8600多個(gè)零部件并優(yōu)化了設(shè)計(jì)工程流程
Nikon SLM Solutions公司依靠3Dfindit企業(yè)版實(shí)現(xiàn)了高效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)遷移，并從另外兩個(gè)應(yīng)用中獲益：戰(zhàn)略性零部件管理和ECAD集成。作為金屬增材制造集成解決方案的全球供應(yīng)商，該公司被認(rèn)為是選區(qū)激光熔化技術(shù)的先驅(qū)。其創(chuàng)新技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，包括汽車、能源、工具制造和航空航天，其中整個(gè)渦輪機(jī)部件都可以通過3D打印實(shí)現(xiàn)。
使用3Dfindit企業(yè)版進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移
在引入新的PLM和CAD軟件時(shí)，Nikon SLM Solutions曾面臨著數(shù)據(jù)遷移的挑戰(zhàn)。雖然可以使用轉(zhuǎn)換器將CAD數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)傳輸?shù)搅硪粋€(gè)系統(tǒng)，但這往往會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量下降。因此，該公司決定使用3Dfindit企業(yè)版將CAD數(shù)據(jù)遷移到新系統(tǒng)，便不會造成任何質(zhì)量損失。這樣，在保持最高數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)，輸入每個(gè)新零件節(jié)省了約13分鐘。
一個(gè)軟件，多種應(yīng)用
除了數(shù)據(jù)遷移，Nikon SLM Solutions還使用3Dfindit企業(yè)版對標(biāo)準(zhǔn)件、外購件和自制專有件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化管理，以及將電子CAD數(shù)據(jù) (ECAD) 集成到機(jī)械設(shè)計(jì) (MCAD) 中。
展開 
基于形變勢理論計(jì)算載流子遷移率
載流子遷移率通常指半導(dǎo)體內(nèi)部電子和空穴整體的運(yùn)動快慢情況，是衡量半導(dǎo)體器件性能的重要物理量，例如對石墨烯、黑磷等二維材料展現(xiàn)出的高載流子遷移率的研究。由于電子在運(yùn)動過程中不僅受到外電場力的作用，還會不斷的與晶格、雜質(zhì)、缺陷等發(fā)生無規(guī)則的碰撞，導(dǎo)致計(jì)算載流子遷移率的難度很大。本文基于形變勢理論方法為基礎(chǔ)，介紹了二維材料電子和空穴的有效質(zhì)量與載流子遷移率的計(jì)算方法。這種方法沒有考慮電子和聲子(晶格振動)以及電子與電子之間的相互作用等因素，計(jì)算結(jié)果存在一定的誤差，但是相比于基于玻爾茲曼輸運(yùn)理論采用Quantum-ESPRESSO 和 EPW 軟件計(jì)算載流子遷移率的方法，經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且結(jié)果在可接受的范圍之內(nèi)，是計(jì)算載流子遷移率常見的方法。
二維材料載流子遷移率可以根據(jù)下式計(jì)算：
其中，m∗是傳輸方向上的有效質(zhì)量，T是溫度，kB是玻爾茲曼常數(shù)。
E1表示沿著傳輸方向上位于價(jià)帶頂 (VBM)的空穴或聚于導(dǎo)帶底(CBM)的電子的形變勢常數(shù)，由公式確定，其中ΔE為在壓縮或拉伸應(yīng)變下CBM或VBM的能量變化，l0是傳輸方向上的晶格常數(shù)，Δl是l0的變形量。
md是載流子的平均有效質(zhì)量，由下面公式定義：
C2D是均勻變形晶體的彈性模量，對于2D材料，彈性模量可以通過下面公式來計(jì)算 ，其中E是總能量，S0是優(yōu)化后的面積。
本公式的單位：
md(kg)、E1(J)、C2D(J/m2)、e(C)、g(J*s)、e(J/K)、m*(Kg)、
使用的工具：VASP5.4.4版本及以上、vaspkit、origin。
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展開 從全球制造業(yè)的遷移史，看中國制造業(yè)未來會怎么走
1/全球制造業(yè)的遷移史
1/ 第一次大遷移
第一次制造業(yè)大遷移發(fā)生在20世紀(jì)初，由美國接棒英國承接全球制造業(yè)。
受益于第二次工業(yè)革命的美國，當(dāng)時(shí)國內(nèi)工業(yè)發(fā)達(dá)程度已超過英國，而更充沛的勞動力（美國1億人口：英國4000萬人口），更廣闊的地域面積（美國963萬平方公里：英國24萬平方公里）這些優(yōu)勢使美國的流水線批量、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)得到高速發(fā)展。
2/ 第二次大遷移
第二次制造業(yè)大遷移發(fā)生在20世紀(jì)50年代，由日本接棒美國承接全球制造業(yè)。
日本在第二次世界大戰(zhàn)前已是全球前十的工業(yè)強(qiáng)國，二戰(zhàn)結(jié)束后日本作為戰(zhàn)敗國被美國一國獨(dú)占，當(dāng)時(shí)日本很多工業(yè)設(shè)施都在戰(zhàn)爭中損毀，基于復(fù)興日本工業(yè)化的考慮，美國決定將日本作為西方的“亞洲工廠” 加以改造。
在美國的支持下，日本的制造業(yè)以年均13.2%的速度發(fā)展，這個(gè)速度是德國和法國的2倍，英國和美國的3倍。
日本以高效完備的國家工業(yè)協(xié)作體系承接全球制造業(yè)轉(zhuǎn)移，并在1968年成為國民生產(chǎn)總值（GDP）全球第二的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國。
3/ 第三次大遷移
第三次制造業(yè)大遷移發(fā)生在20世紀(jì)70年代，由亞洲四小龍接棒日本承接全球制造業(yè)。
展開 縮短40%遷移周期：如何構(gòu)建具身智能高可靠驗(yàn)證底座？
Sim-to-Real 遷移難：仿真環(huán)境與真實(shí)物理差異過大，導(dǎo)致策略遷移后表現(xiàn)大幅下降。
或許，CoppeliaSim能夠幫你解決上述難題！一款基于分布式控制架構(gòu)的多功能機(jī)器人仿真平臺，能在虛擬空間中完成具身智能體的全流程驗(yàn)證，幫助您將研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)前置、成本大幅降低。
一、為什么考慮CoppeliaSim？
CoppeliaSim提供高保真的虛擬驗(yàn)證環(huán)境，幫助您在零硬件損耗下完成算法驗(yàn)證與物理交互測試，顯著縮短Sim-to-Real的遷移周期，是具身智能研發(fā)的“加速器”。
1.1的真實(shí)物理交互
內(nèi)置MuJoCo、Bullet、ODE等5款主流物理引擎
精準(zhǔn)模擬碰撞、抓取、軟體交互、繩索布料等復(fù)雜場景
為Sim-to-Real提供堅(jiān)實(shí)的底層物理支撐
1.2專為算法訓(xùn)練與“腦干協(xié)同”設(shè)計(jì)
合成數(shù)據(jù)工廠可自動生成深度、語義、力覺等標(biāo)注數(shù)據(jù)
支持正逆運(yùn)動學(xué)求解，適配分支、閉環(huán)、冗余自由度等復(fù)雜機(jī)構(gòu)
集成OMPL庫，可實(shí)現(xiàn)靈活高效的路徑與運(yùn)動規(guī)劃
1.3無縫對接主流開發(fā)生態(tài)
支持Python、Lua、C++、MATLAB等7種語言接口
原生兼容ROS/ROS2，現(xiàn)有算法與通信機(jī)制平滑遷移
適配人形、機(jī)械臂等各類具身智能體模型開發(fā)
1.4長效研發(fā)資產(chǎn)構(gòu)建
通過邊界測試與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，模擬極端工況及硬件失效場景
實(shí)現(xiàn)策略訓(xùn)練成本集約，高頻訓(xùn)練免去真實(shí)硬件磨損
縮短虛實(shí)遷移周期，預(yù)部署調(diào)優(yōu)可有效降低遷移難度
二、典型應(yīng)用場景
以下場景正是研發(fā)中最容易反復(fù)“掉坑”的環(huán)節(jié)——CoppeliaSim能在以下場景中幫助團(tuán)隊(duì)提前排雷。
展開 韓某研究院通過ALD技術(shù)實(shí)現(xiàn)高遷移率 IGZO
不管怎么樣，所有這些市場都能夠分享到空間ALD制成高電子遷移率氧化物技術(shù)的紅利。小尺寸面板和Micro-LED領(lǐng)域可以使用高電子遷移率IGZO替代LTPS，而已經(jīng)使用IGZO技術(shù)的大尺寸面板，也可以因?yàn)?IGZO性能的提升而獲得額外的好處。
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