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【EI征稿通知】ICAERI 2026 高端装备研究与创新国际会议（二轮截稿8.15，燕山大学主办）

出版信息：录用论文统一出版正式会议论文集，会后提交EI Compendex数据库，适合研究生毕业、教师职称、项目结题成果认定。一篇注册论文可赠送1个免费参会名额。3. 覆盖全工科方向：适配机械、装备、自动化、材料、智能制造等多学科硕博、青年教师、企业研发工程师。- 机械、材料、自动化、智能制造、仪器工程等专业硕士/博士（满足毕业EI成果要求）增材制造、轻量化结构设计、数字化制造、精密加工、极端工况

VASP杂化泛函计算总是不动，几小时后报错，是一个AFM计算，以下是我的INCAR和报错界面，请问各位大佬怎么解决啊！

机器学习（ML）在材料领域应用专题

机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设 计等多个领域，并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。传统的发现新材料的方法，如经验试错法和基于密度泛 函理论(DFT)的方法，往往需要较长的研发周期，成本高、效率低，已经不能很好的适应如今需求量激增的材料 学领域。机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成

倒装芯片（FC）凸点（Bump）制备的气相蒸镀与溅镀工艺全流程

倒装芯片（FC）凸点（Bump）制备的气相蒸镀与溅镀工艺全流程

OAX4000 高档芯片

根据应用要求，RGB-IR技术的扩展灵活性可适应 2×2 或 4×4 阵列图案化，其中 25% 的阵列用于 IR，75% 用于 RGB，以在一个传感器中捕获 RGB 和 IR 图像。非RGBIR传感器：OX08A、OX08B、OX08C、OX03F10、OX03C10、OX03A10、OX02A10、OX01A10、OX01D10、• RGB-IR传感器：OV2312、OV2778、OX03A1S

VASP软件在第一性原理DFT计算中的核心应用

VASP（Vienna Ab-initio Simulation Package）是材料科学与凝聚态物理领域最具影响力的商业软件之一，基于密度泛函理论（DFT）框架，能够从量子力学层面精确预测材料的各种物理化学性质。

XPS数据分析问题收集及解答

是的，石墨烯谱峰有拖尾（能量损失峰），需要用非对称拟合方式即asymmetrical，如果用AVANTAGE软件，需要解锁 tail mix 和tail exponent, 如果用MULTIPAK，直接选择Asymmetry模式，设置 Tail length 和 tail scale这两个参数，这时候同时添加C-O/C=O谱峰，这两个谱峰仍然要用G-L的对称峰设置，拟合后根据谱峰比例再去调整TAI

锂电池技术相关书籍《锂离子电池原理与仿真计算》目录介绍

《锂离子电池原理与仿真计算》系统介绍了锂离子电池的基本原理，内容涵盖电化学基础知识、多孔电极理论、模型参数及其表征方法、COMSOL软件的使用及电化学-热耦合模型等，涉及电、热、力、安全、工艺、新技术等多个领域。全书分为11个章节，逐步展开锂离子电池的运行机理，同时探讨了研究过程中遇到的关键技术挑战。

主板硬件基础-芯片组科普

芯片组是主板的核心部件，负责协调CPU与内存、存储、外设等硬件的通信。现代芯片组已从早期的南北桥架构演变为高效的单芯片设计（如英特尔的PCH、AMD的FCH），通过集成内存控制器、PCIe通道等功能降低延迟和功耗。其核心功能包括数据传输管理、I/O接口控制（USB/SATA等）、电源监控和安全防护。按平台可分为英特尔（Z/B/H系列）和AMD（X/B/A系列）芯片组，不同型号决定系统扩展性和超频支

【通信&人工智能&半导体】2025年先进半导体与通信国际学术会议暨人工智能研讨会（ICASC 2025）

 2025年先进半导体与通信国际学术会议暨人工智能研讨会（ICASC 2025）将于2025年6月13-15日在中国-大连举办。会议旨在为全球学术界和工业界的研究人员、工程师和专家提供一个交流最新研究成果、分享前沿技术和探讨未来发展趋势的平台ICASC 2025 将涵盖先进半导体材料、器件与技术、无线通信、集成电路设计、信号处理、物联网、人工智能与大数据等多个研究领域。

【机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践】

跨学科前沿融合：聚焦材料科学中的实际痛点（如强度预测、性能优化），通过算法驱动研究创新，为学员提供交叉学科研究的系统性方法论。 全流程实战导向：以“数据→模型→应用→论文”为主线，覆盖复合材料研究的全流程数据层面：从数据采集、预处理到特征工程，结合纳米材料增强案例详解数据优化策略；模型层面：从基础回归模型（线性/多项式回归）到高级技术（集成学习、神经网络、PINNs、GAN），通过真实数据集（如水

最近在折腾汽车电子标定，发现不少团队卡在AUTOSAR工具链这个环节。手头刚好有个开源的XCP协议栈方案，实测能绕过工具链直接玩转标定，分享几个实用技巧

XCP标定协议栈源码，适合无autosar工具链，需要标定的场景，支持CAN，CANFD，最多支持64字节长度，可以提供适配服务，包括：协助客户完成ape上位机和下位机联调，下位适配不同的MCU型号，默认支持英飞凌TC3XX系列和NXP S32K1XX系列芯片。数据包处理模块支持动态分片，实测传64字节的标定参数时，底层会自动拆包发送。这个协议栈最大的优势是自带硬件抽象层。遇到最奇葩的案例是某客户

VASP吸附计算2：CO在Pt（111）面的吸附|VESTA可视化

利用VESTA对CHGCAR进行可视化，并绘制差分电荷密度图。

XPS数据分析的这些基本错误你都犯过嘛？

图中未能正确认识轨道自旋分裂峰的概念，下图是Ca元素的数据手册资料，从资料中可以看出Ca的p轨道是轨道自旋谱峰，2p3/2与2p1/2一对是一种化学态，图一2p3/2居然四个并标注了所谓的化学态，2p1/2却只有一种化学态，面积比列2：1就更不用说了。随着应用范围的扩增，XPS的表征基本属于文章的基本表征，但是对于数据分析的规范和正确性需要大家引起重视，现在就发表的文章，里面XPS数据分析的基本错

主板硬件基础-计算机硬件的基本分类

计算机硬件分类与主板关系解析 计算机硬件可分为六大核心部分：CPU（数据处理核心）、内存（临时存储）、存储设备（长期保存）、输入输出设备（人机交互）、外设接口（设备连接）和电源管理模块（电力供应）。这些硬件通过主板相互连接协同工作，主板作为中枢系统，通过各类接口（如SATA、PCIe、USB等）和控制器，协调数据流动与电力分配。其中，CPU通过插槽连接主板，内存通过DIMM插槽，存储设备通过SAT

人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用

的兴起，为金属材料研究带来范式变革，通过整合材料数据库、机器学习、主动学习与物理信息模型，可实现材料成分、工艺、结构、性能之间的智能映射与逆向设计，大幅提升材料研发效率与创新能力。□ 全局解释：计算并绘制SHAP特征重要性条形图，识别出影响合金性能的最关键描述符，绘制SHAP摘要图，观察每个描述符与目标性能的单调性或非线性关系。□ 针对合金力学性能等，分别训练基于随机森林、GBDT等性能预测模型，

打破传统DFT计算！深度学习开启材料发现与设计新篇章！

传统DFT计算面临计算成本高昂和泛函精度受限等挑战。深度学习技术的引入为解决这些问题提供了创新方案，开创了"AI for Materials"的新范式

【院士报告、多高校联合组织、学术交流权威、EI 检索稳定且有保障 | SPIE出版 | 感知、控制与决策智能领域EI会议征稿】2026年感知、控制与决策智能国际学术会议（PCDI 2026）

2026年感知、控制与决策智能国际学术会议（PCDI2026）将于2月6-8日在天津召开。会议聚焦感知智能、控制智能和决策智能三大领域，涵盖传感器、人工智能、机器人、自动驾驶等前沿方向。投稿论文经EI/Scopus双检索，由SPIE出版社出版。征稿主题包括多模态感知、自适应控制、强化学习决策等技术创新，以及机器人、智能制造、自动驾驶等应用场景。会议为学者提供交流平台，促进感知-控制-决策一体化研究

天津大学《MGE Advances》综述：AI革命材料研发，自主实验室或将替代传统科研模式

通过构建自主实验室，实现“机器做实验、AI想问题”，不仅能将研发效率提升至前所未有的水平，更有望发现人类经验局限之外的新材料。未来，随着可解释性AI、更强大的机器人技术与实时过程控制的进一步整合，这一模式将从实验室走向材料智能制造，为应对能源、环境等全球性挑战提供前所未有的。这一革命性模式已在电催化、电池材料等领域验证，成功发现了性能超越商业基准的高熵合金催化剂，标志着材料科学正从“试错”走向“智

UR5机器人在MATLAB中的仿真探索

MATLAB仿真UR5机器人simulink simscape 自制建模正向运动学，逆向运动学关节空间轨迹规划 五次多项式轨迹规划笛卡尔空间轨迹规划 直线插补还包含机器人工具箱建立的模型对比在机器人研究领域，MATLAB是一款极为强大的工具，它提供了丰富的函数库和仿真环境，能让我们对机器人的运动学和轨迹规划进行深入的研究与分析。

【机器学习在智能水泥基复合材料中的应用领域】

结合传感器数据，利用深度学习（如卷积神经网络）识别裂缝位置和程度，触发嵌入修复剂的微胶囊响应。大规模时序数据适合LSTM。通过贝叶斯优化调整水灰比和纤维掺量，使复合材料28天抗压强度提升18%，实验次数减少70%。：通过监督学习算法（如随机森林、支持向量机）预测抗压强度、耐久性等力学性能，减少实验成本。：采用强化学习或生成对抗网络（GAN）探索新型配方组合，加速高性能材料的开发周期。（注：以上代码

2025热门技术深度剖析！机器学习驱动的催化剂设计打破传统方案！

专题将系统引导学者深入理解电催化、热催化、光催化的核心原理，同时全面剖析机器学习、深度学习及图深度学习在催化领域的应用背景与适用范畴。

XPS数据库及其使用方法示例（三）-科学指南针

比较常用的数据库为：NIST X-ray Photoelectron Spectroscopy Database，它是由美国国家标准与技术研究院 (NIST)材料测量实验室 (MML)发布的XPS数据信息。在这里可以查询XPS谱峰信息，分峰拟合结果、仪器参数设置等，可以说比较方便。我们可以选择XPS，在数据库中选取自己所需的元素成键轨道，然后就可以查询到相应的结合能、化学键以及参考文献，非常方便。

结构优化+静态计算+非自洽计算

结构优化+静态计算+非自洽计算

一维数据转化成彩色RGB渐变数据

​写这一小段代码的起因是：一开始不太明白tecplot导入dat文件的要求，自己写的LBM代码生成的数据没法实现tecplot中的彩虹渐变色的云图，于是就想着能不能把0~1之间的数据转化成RGB，然后供我生成彩色的渐变云图。（后来明白tecplot导入dat文件的要求了，所以这一小段代码我可能以后也不会进一步改进了）​和原本佬的不同的是，在云图中为了避免紫色与红色颜色接近导致云图模糊难以分辨，这里

材料领域深度学习模型库和数据库

材料领域的深度学习模型库，算法库和材料，分子原子，SEM，TEM图像等数据库

XPS数据库及其使用方法示例（三）-科学指南针

比较常用的数据库为：NIST X-ray Photoelectron Spectroscopy Database，它是由美国国家标准与技术研究院 (NIST)材料测量实验室 (MML)发布的XPS数据信息。在这里可以查询XPS谱峰信息，分峰拟合结果、仪器参数设置等，可以说比较方便。我们可以选择XPS，在数据库中选取自己所需的元素成键轨道，然后就可以查询到相应的结合能、化学键以及参考文献，非常方便。

2025热门技术剖析！材料研究的“第四范式”：机器学习革新材料设计！

2025热门技术剖析！材料研究的“第四范式”：机器学习革新材料设计！

最简单的220v降5v或3.3v应用芯片WD5201

而WD5201降压芯片则针对这些问题进行了优化设计，采用了SOP-8封装，减少了元件数量和电路复杂度，降低了成本，同时内置过热保护等安全功能，保障了电源系统的稳定性和安全性。总之，WD5201降压芯片是一款优秀的电源管理芯片，具有高输出精度、可调输出电压、宽输入电压范围、快速动态响应、低成本开发等优势，适用于各种智能家电设备和其他需要高品质电源管理的应用场景。WD5201降压芯片是一款专为智能家电

【JPCS独立出版、EI 高录用快检索】第二届电子技术与人工智能国际学术会议（ETAI 2023）

电子技术、电子工程、人工智能、智能系统架构等

80V降12V3A芯片WD5105

随着电力电子技术的发展，降压电源IC在许多领域中发挥着重要作用。其中，80V降12V3A芯片WD5105是一种高性能的降压电源IC，因其卓越的性能和广泛的应用而备受关注。本文将详细介绍80V降12V3A芯片WD5105的主要特征、应用参数以及应用领域。二、80V降12V3A芯片WD5105的主要特征。三、80V降12V3A芯片WD5105的应用参数。80V降12V3A芯片WD5105。

Python代码用于在Abaqus中提取指定节点集的反作用力数据

这段代码用于在Abaqus中提取指定节点集的反作用力数据，并显示仿真结果。它通过打开仿真结果数据库（ODB文件），在特定视口中显示仿真结果，并从指定的节点集中提取反作用力数据，供后续分析使用。# 设置视口“Viewport: 1”中显示的对象为刚才打开的ODB文件。# 现在可以对提取的数据进行进一步处理，例如求和、计算力矩等。# 从ODB文件中提取指定节点集上的反作用力数据。# 打开指定路径下的O

CH347应用 USB转SPI/I2C功能之：开源项目SNANDer实现flash烧写

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【材料融合】人工智能技术在材料融合中的应用有哪些？

人工智能与材料