Miksi luottaa yrityksesi meille?
Otamme paniikki hankinnoista.Varastoimme miljoonia vaikeita osia luotettavista lähteistämme.Päivitämme tuotekokonaisuudet minuuttien mukaan, ja verkkokauppa on valmis reaaliaikaisesti ja lähetetään joka päivä.
Vuonna 2002 perustettu Instockin on paikallinen johtaja sähköisten komponenttien jakelussa, ja se tunnustetaan myös yhdeksi arvostetuimmista ja innovatiivisimmista yrityksistä paikallisilla markkinoilla tänään.Pääkonttori sijaitsee Hong Kongissa,Instockinon saanutvaikuttavamainetta tarjotaerinomaista palveluajakehittää tehokkaita,kattavan maailmanlaajuisentoimitusketjunratkaisuja.
Lisätietoja >
Maailman suurin dielektristen materiaalien tietokanta
Murata Manufacturingin ja Japanin NIMS: n välinen yhteistyö on tuottanut massiivisen AI-valmiiden materiaalien tietokannan, joka voisi mullistaa elektroniikan ja energian varastoinnin kehittämisen.
Materiaalitieteen ja elektronisen innovaatioiden suuressa läpimurtossa Murata Manufacturing Co., Ltd. ja kansallinen materiaalitieteen instituutti (NIMS) ovat julkistaneet kaikkien aikojen suurimman dielektristen materiaaliominaisuuksien tietokannan.Tutkimus hyödyntää yli 20 000 näytettä, jotka on otettu yli 5000 akateemisesta asiakirjasta, tarjoamalla kultakaivosta tietoa AI-pohjaista materiaalien löytämistä varten.
Tietokokoonpano tehtiin mahdolliseksi StarryData2 -verkkojärjestelmän kautta, jonka avulla tutkijat voivat kerätä kokeellisia arvoja systemaattisesti tieteellisestä kirjallisuudesta.Tärkeää on, että NIMS-tiimi kehitti standardisoidun menetelmän lämpötilasta riippuvien ominaisuuksien purkamiseksi tieteellisistä kuvaajista-joista puuttuvat usein olemassa olevista arkistoista.
"Se, mikä erottaa työmme, on tiukka manuaalinen prosessi, jota käytimme varmistaaksemme, että tiedot olivat puhtaita ja johdonmukaisia", tutkijat sanoivat.Tämä huolellinen lähestymistapa mahdollistaa tarkemman koneoppimisen (ML) mallien ennustamisen uusien materiaalien käyttäytymisen, etenkin elektroniikan ja energian varastointisovelluksissa.
Alun perin mustina laatikoina ML -malleja parannettiin edelleen visuaalisten tietojen kartoitus- ja klusterointialgoritmien avulla.Tämän ansiosta tutkijat eivät vain ennusta ominaisuuksia, vaan myös ymmärtämään miksi niiden takana.Ryhmä tunnisti kuviot, jotka yhdistävät kemiallisen koostumuksen elektroniseen suorituskykyyn ryhmittelemällä samanlaisia materiaaleja.
Analyysin kohokohtien joukossa oli syvä sukellus abo₃ perovskiteihin - avainkomponentteihin laitteissa, kuten älypuhelimissa, aurinkopaneeleissa ja paristoissa.Ryhmä vahvisti selkeän korrelaation näiden materiaalien rakenteellisten ominaisuuksien ja dielektrisen sallillisuuden välillä, yhdenmukaistaen pitkäaikaisen tieteellisen teorian kanssa.
Tämä kattava ponnistus siirtää paradigman kokeilu- ja virheistä tietopohjaiseen materiaalinnovaatioon."Luomalla laajimman tietoaineiston ja soveltamalla hienostuneita ML -tekniikoita, olemme visualisoineet koko dielektrisen materiaalin tilan kuin koskaan ennen", tiimi totesi.
Näyttäen NIMS aikoo julkaista tietokannan julkisesti vuonna 2026, ja tulevaisuuden laajennukset ovat mahdollisesti mukaan lukien valmistusparametrit.Tämä voisi mahdollistaa ennusteet, jotka sillan suunnittelu reaalimaailman valmistusprosesseilla, mahdollisesti nopeuttaen seuraavan sukupolven elektronisten materiaalien kehitystä.