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Wafer-scale synthesis of twodimensional materials for integrated electronics

Chip 2024年第1期3卷 64-83页

作者： Zijia Liu xunguo gong Jinran Cheng Lei Shao Chunshui Wang Jian Jiang Ruiqing Cheng Jun He Key Laboratory of Artificial Micro-and Nano-structures of Ministry of Education and School of Physics and TechnologyWuhan UniversityWuhan 430072China Wuhan Guide Infrared Co. Ltd.Wuhan 430200China Global Sensor Technology Wuhan 430200China

Two-dimensional(2D)van derWaals materials have attracted great interest and facilitated the development of post-Moore electronics owing to their novel physical properties and high compatibility with traditional microfabrication *** wafer-scale synthesis has become a critical challenge for large-scale integrated *** the wafer-scale synthesis approaches for some 2D materials have been extensively explored,the preparation of high-quality thin films with well-controlled thickness remains a big *** review focuses on the wafer-scale synthesis of 2D materials and their applications in integrated ***,several representative 2D layered materials including their crystal structures and unique electronic properties were ***,the current synthesis strategies of 2Dlayeredmaterials at thewafer scale,which are divided into“top-down”and“bottom-up”,were reviewed in ***,the applications of 2D materials wafer in integrated electrical and optoelectronic devices were ***,the current challenges and future prospects for 2D integrated electronics were *** is hoped that this reviewwill provide comprehensive and insightful guidance for the development of wafer-scale 2D materials and their integrated applications.

关键词： 2D materials Wafer-scale synthesis 2D integrated devices Post-moore electronics

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数据驱动的热连轧板平直度分类预测

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钢铁 2024年第7期59卷 83-93页

作者：李广焘龚殿尧张殿华梁勋国陈驰中冶赛迪工程技术股份有限公司钢铁事业本部重庆401122 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

在热连轧带钢生产过程中,平直度是重要的板形质量指标。为提高热连轧带钢板形的控制水平,针对热连轧带钢平直度检测滞后与预测精度不高的问题,建立基于数据驱动的热连轧板平直度分类预测模型。将工艺参数、设备参数以及轧件参数中对带... 详细信息

在热连轧带钢生产过程中,平直度是重要的板形质量指标。为提高热连轧带钢板形的控制水平,针对热连轧带钢平直度检测滞后与预测精度不高的问题,建立基于数据驱动的热连轧板平直度分类预测模型。将工艺参数、设备参数以及轧件参数中对带钢平直度影响显著的66个关键参数作为输入变量。按照平直度仪在轧制方向上的实际测量间距以及在带钢宽度方向上的测量通道宽度,将钢卷离散化为一系列条元,并生成不同条元带钢对应的平直度分类标签,研究实际以带钢宽度方向上中部条元的平直度分类标签作为输出变量。基于提出的数据预处理方法,获取用于构建板平直度分类预测模型的可靠且高质量的建模数据。采用深度置信网络(deep belief networks,DBN)构建基于数据驱动的热连轧板平直度分类预测模型。以交叉熵为评价指标,分析超参数对DBN模型性能的影响,确定模型的最佳超参数。在测试集样本类别分布不均衡的情况下,构建的DBN模型对大中浪平直度类别、无中浪平直度类别以及微中浪平直度类别的预测准确度分别达到了100%、96.87%与77.78%,平直度的错误预测类别主要为与其平直度值更接近的相邻平直度类别。该方法能对热连轧带钢平直度进行准确的分类预测,对提高板形预设定模型的计算精度与改善带钢板形具有重要作用。

关键词：热连轧带钢板形预测数据驱动建模数据预处理深度置信网络

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