谁让晶圆代工产能过剩?

英特尔(Intel)总裁暨CEO欧德宁(Paul Otellini)日前(2月17日)表示,全球领导级晶圆代工厂恐怕将在接下来的几年因产能过剩而陷入危机。他还说,这是Global Foundries造成的。所谓听其言,观其行,就在欧总发表Global Foundries威胁论的隔天(2月18日),英特尔就干了件特政治正确的事儿,该公司宣布将在美国亚     

又到岁尾,预测满天飞

虽然产业的现实发展常常令分析家们跌碎眼镜,但他们仍对预测产业未来走势乐此不疲。将至岁尾,各种预测又纷至沓来,颇让人有些目不暇给。本文特将各家分析机构及厂商的预测进行汇集、整理,并分门别类,以求为读者厘清头绪,对即将到来2011年有个较为清晰的预览。当     

电气控制系统（ECS）的应用和发展

电气控制系统有很好的应用前景，本论文介绍了电气控制系统（ECS）的特点及控制网络，并提出功能扩展后ECS的应用。并提出了优缺点及发展前景。     

浅析35kV隔离开关常见缺陷及处理

随着社会和经济的快速发展,对电能的需求量也在不断增加,这也就促进了整个电力行业的高速发展,而35kV隔离开关在电力系统中发挥着重要作用.本文主要分析35kV隔离开关常见的缺陷,并有针对性提出一些解决措施,以增强35kV隔离开关的性能,使其更好的为促进电力发展做出贡献.     

ZigBee无线温度数据采集系统设计

在传统的模拟信号远距离温度测量系统中,需要很好地解决引线误差补偿问题、多点测量切换误差问题和放大电路零点漂移误差问题等技术问题,才能达到较高的测量精度。另外一般监控现场的电磁环境都非常恶劣,各种干扰信号较强,模拟温度信号容易受到干扰而产生测量误差,影响测量精度。因此,在温度采集系统中,采用抗干扰能力强的新型数字传感器和新兴的ZigBee无线传输技术相结合的方案是解决这些问题的最有效方案,新型数字温度传感器DS18B20具有体积更小、精度更高、适用电压更宽、采用一总线、可组网等优点,在实际应用中得到了良好的测温效果,另外通过为系统添加新的测量手段,无线技术能够帮助其改进流程。     

“双碳”背景下炼化企业高质量发展路径探讨

现阶段炼化行业面临的挑战主要来自减碳压力和因市场导向转变造成的炼油加工能力过剩、产品需求变化、原油价格波动以及产品质量要求不断提升。本文从产品质量、环保、炼油企业结构调整以及碳减排等方面提出了一系列解决方案,包括产品质量目标提升下的关键炼油技术,环保目标持续提升下的关键技术,炼油结构转型技术和持续节能减碳、降成本技术。其中炼油企业结构转型技术包括由生产成品油转向生产基本有机化工原料的技术和进一步提升产品价值的技术;持续节能降碳、降低成本的技术包括分子炼油(组分炼油)、废弃物循环利用等技术,以及基于碳足迹的流程优化技术和低碳技术评价体系建设。     

电磁兼容认证简介

电磁兼容（EMC）分为电磁干扰（EMI）与电磁耐受（EMS），所有电子产品均须符合电磁兼容的一般规定。 电磁兼容问题在电子、电机、信息、通信等各类产品不断运用高新科技推陈出新之下，除了使用者要求通信质量外，同时也在各国政府积极制定相关规范进行管制之下，更突显出电磁兼容相关问题的重要性与紧迫性。     

飞思卡尔首推Cortex-M4混信微控制器

据ARM公司统计，目前基于ARM内核的微控制器（MCU）产品已超过450款，其中基于Cortex—M3的MCU产品已达到近250款，然而基于Cortex—M4内核的MCU产品在市场上却不多见。     

空气焙烧-碱浸法回收废加氢催化剂中的钼和钒

废加氢催化剂中含有大量的有机污染物和金属元素，如钼、钒、镍和铝，若处理不当，会造成严重的生态污染和资源浪费。本研究采用空气焙烧-碳酸钠浸出法处理废弃加氢催化剂以回收其中的钼和钒。通过热力学计算可知低温碳酸钠浸出可以实现废催化剂中钼、钒与铝、镍的分离。单因素实验考察了空气焙烧温度、碳酸钠浓度、反应时间、浸出温度、液固比等工艺条件对钼和钒浸出率的影响。实验结果表明，在焙烧温度500℃，碳酸钠浓度4 mol/L，浸出温度80℃，反应时间90 min，液固比为20:1的条件下，钼和钒的浸出率可分别达到98.02%和94.36%。为了最大限度地回收钼和钒，采用二段逆流浸出流程处理废加氢催化剂，可将钼和钒的浸出率维持在98%和97%。浸出渣中主要含有Al₂O₃, NiO和NiAl₂₆O₄₀，而绝大部分钼和钒被转移至浸出液中。     

数控机床热变形误差超前预测研究

针对当前数控机床热变形误差实施补偿存在的预测值滞后实际补偿值问题，提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络算法热误差超前预测解决方案，详细探讨LSTM神经网络算法的解析流程，建立基于LSTM神经网络算法热误差超前预测模型，并进行关键温测点及热变形误差超前预测实验。实验结果表明：热变形误差实际值与预测值的最大残差、平均值和均方差均在可控范围内，超前预测的准确度为86.3%，进一步论证了机床热变形误差超前预测的有效性。