《MIT Tech麻省理工科技評論》4/25
* 【美國科學家研發出迄今最白塗料,可使建築物降溫】
近日,美國工程師研制出了迄今為止最白的塗料,給建築物塗上這種塗料或許能給它們降溫,從而減少對空調的需求。據悉,研究人員篩選了 100 多種材料,測試了 10 種不同的配方,最後用高濃度硫酸鋇研制出了這種超白塗料。這種新的最白塗料配方最高能反射 98.1% 的陽光(此前研制出的超白塗料能反射 95.5% 的陽光),同樣能將紅外線熱量從物體表面散射出去。
* 【SpaceX「龍」飛船成功與國際空間站交會對接】
SpaceX「龍」飛船成功與國際空間站交會對接,載有 4 名太空人的SpaceX「龍」飛船在甘迺迪太空中心發射升空。本次載人飛行任務也是 SpaceX 與美國國家太空總署第二次商業載人太空發射任務。
* 【以色列研究人員發現「大腦飢餓」作用機制】
耶路撒冷希伯來大學和魏茨曼科學研究所的研究人員與倫敦大學瑪麗皇后學院的英國同行合作,發現了「大腦飢餓」的作用機制,有望在減肥方面取得突破性進展。該研究指出一種黑皮質素 4 受體(MC4 受體)控制著我們身體的飽腹感,同時也可以由一種藥物觸發。
* 【MIT 物理學家通過研究黑洞自旋以尋找暗物質拖拽黑洞證據】
MIT 的物理學家們研究了黑洞的自旋以尋找暗物質減慢黑洞自轉的跡象。研究小組研究了 45 個黑洞雙星的自旋,並計算了當這些黑洞跟一種被稱為超輕玻色子的假想粒子在一定質量範圍(1.3x10^-13 電子伏到 2.7x10^-13 電子伏)內相互作用其旋轉速度會有多快。結果他們發現,兩個黑洞的旋轉速度太快,以至於無法跟超輕玻色子發生任何相互作用。這個結果表明在這個質量範圍內的超輕玻色子不是暗物質,或者也許真的沒有暗物質這種東西。
* 【透明奈米層或帶來轉化效率超過 26% 的太陽能電池】
來自于利希研究中心的太陽能研究人員領導的一個國際工作組設計了一種用於太陽能電池前端的奈米結構透明材料,這種材料有望幫助硅太陽能電池轉化效率超過 26%。相關研究已經發表在著名科學雜誌《自然能源》上。
* 【俄羅斯改進型鈣鈦礦光電池降低能量損失】
俄羅斯國立研究型技術大學(MISIS)科研人員使用氧化鎳納米粒子和結構開發出一種新型光電池,可為物聯網無線設備、健身跟蹤器、智能手錶和耳機提供能量。相關研究結果發表在國際期刊《太陽能材料及電池 》上。
* 【美日將共同開發 6G 移動通信技術】
美國總統拜登和日本首相菅義偉同意共同投資 45 億美元,開發被稱為 6G 或「超越 5G」的下一代通信技術。兩國領導人在華盛頓會晤後發佈的一份聲明顯示,兩國將投資於安全網絡和先進信息通信技術的研究、開發、測試和部署。其中,美國已承諾為此提供 25 億美元,日本承諾提供 20 億美元。
* 【MIT 研究人員利用奈米炭黑讓水泥具備導電性,或帶來新採暖系統】
MIT混凝土可持續性中心 (CSHub) 和法國國家科學研究中心 (CRNS) 的研究人員,通過將高導電性納米炭材料(碳奈米纖維、奈米管、奈米炭黑和氧化石墨烯)引入到混合物中制備出大量具有導電性能的非均相水泥復合材料樣品。該材料施加低至 5 伏的電壓可以將水泥樣品的溫度提高到 41 攝氏度,這或可以替代傳統的輻射暖系統。
* 【「毅力」號探測器首次在火星成功制氧】
「毅力」號探測器在火星上首次成功從火星大氣中產生了 5.4 克氧氣,這為宇航員未來探索「紅色星球」鋪平了道路。
* 【天文學家用 9 架太空望遠鏡觀測了比鄰星猛烈耀斑】
一個天文學家團隊使用 9 架望遠鏡發現了一個來自太陽最近的比鄰星 (Proxima Centauri) 的極端爆發或耀斑。他們的研究成果已發表在《The Astrophysical Journal Letters》上,它將有助於指導尋找太陽系以外的生命。
* 【哈佛大學科學家受摺紙啓發,開發新一代穩定的充氣結構】
哈佛大學約翰·A·鮑爾森工程與應用科學學院(SEAS)的研究人員受摺紙啓發,開發了雙穩態充氣結構。這些結構部署後鎖定在原地,不需要持續的壓力,可為新一代堅固的大型充氣系統提供更直接的途徑。該研究發表在《自然》雜誌上。
* 【EPFL 的科學家研發出超低損耗的氮化硅集成光子電路】
洛桑聯邦理工學院(EPFL)的科學家們開發出了超低損耗的氮化硅集成電路(IC),集成電路的損耗為 1 dB/m,是非線性集成光子材料的紀錄值。這種類型的超低損耗對於允許使用片上波導合成、處理和檢測光信號的集成光子學來說至關重要。
* 【瑞典隆德大學研究發現關鍵肌肉基因與 2 型糖尿病有關】
瑞典隆德大學的一個研究小組發現,在 2 型糖尿病患者中,一個特定的基因對肌肉乾細胞創造新的成熟肌肉細胞的能力非常重要。該研究結果發表在《自然通訊》上。
* 【英特爾第一財季營收 197 億美元,淨利同比降 41%】
英特爾公佈 2021 財年第一財季財報。報告顯示,英特爾第一財季營收為 197 億美元,與上年同期的 198 億美元相比下降 1%;淨利潤為 34 億美元,與上年同期的 57 億美元相比下降 41%;不按照美國通用會計准則的淨利潤為 57 億美元,與上年同期的 61 億美元相比下降 6%。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅洋叔叔,也在其Youtube影片中提到,今天來實驗 gogoro 2 改了內管之後,事不是真的有感,會不會滑得更遠!?一起來看看吧? 備註:最新款交車的2 Plus,輪框也換成2S款式了,後輪三顆培林的,換套管時,要請車行確認,別買錯內管唷。 「奈米碳球」資訊補充: 奈米碳球的封閉多層石墨層結構特徵,使其有機會應用於潤滑與散熱添加劑領...
奈米碳管應用 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
奈米碳管應用 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
人工肌肉重大突破登上《Science》,多國科學家聯合實現全新驅動機理
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 02 月 11 日 0:00 |
2021 年,機器人已經「成精」了,公然吵架、組團熱舞再也不是人類專屬。在許多人心裡,機器人還是僵硬、機械甚至冰冷,即便如此,技術日新月異,柔性機器人快速發展,我們對機器人的刻板印象也該打破了。
科學家設計的軟體機器人外形可謂五花八門,比如:
磁場驅動的軟體機器人,看上去像花瓣。
會奔跑、能游泳、能舉重物的「小獵豹」。
可用於軍事行動的隧道快速挖掘機器人。
其實,軟體機器人的設計往往與一種智慧材料有關:人工肌肉。最近這領域中國科學家聯合美、韓、澳等多國學者有了新突破。
相比傳統人工肌肉,這次設計出的人工肌肉有無毒、驅動頻率高(10Hz)、驅動電壓低(1V)、高比能量(0.73~3.5J/g)、高驅動應變(3.85~18.6%)、高能量密度(高達 8.17W/g)特性。
奈米碳管線為何物?
2021 年 1 月 29 日,題為「Unipolar-Stroke, Electroosmotic-Pump Carbon Nanotube Yarn Muscles」(單極衝程、電滲泵奈米碳管線肌肉)的論文發表於著名學術期刊《科學》(Science)。
論文出自哈爾濱工業大學(複合材料與結構研究所)、江蘇大學(智慧柔性機電研究所)、常州大學(江蘇省光伏科學與工程協同創新中心)、美國德州大學達拉斯分校、伊利諾大學厄巴納香檳分校、南韓漢陽大學、首爾大學、澳洲臥龍崗大學、迪肯大學等團隊。
論文題目有個看起來高深的詞「奈米碳管線」(Carbon nanotube yarns)。談研究細節前,先來解決一個問題:奈米碳管線為何物?
奈米碳管線源自奈米碳管,這是具特殊結構的一維量子材料,徑向尺寸為奈米量級、軸向尺寸為微米量級、管子兩端基本都有封口。外形上,它是由呈六邊形排列的碳原子構成的數層同軸圓管,層與層之間的固定距離約 0.34 奈米,而圓管的直徑一般為 2~20 奈米。
據了解,奈米碳管為一維奈米材料,重量輕、有完美連接結構,因此有獨特力學、電學、化學性能。基於這些特性,奈米碳管線也應運而生。據字面意思可知,這是透過拉伸和鬆弛、碳基奈米管纖維製成的緊密絞合線。
不同於普通線,奈米碳管線其實是種超導體,還可當電池使用。早在 2011 年,德州大學就與美國企業展開合作,致力將奈米碳管線推向市場。
2017 年,德州大學達拉斯分校又研製出名為 Twistron 的奈米碳管線。
研究團隊的李娜博士受訪時表示:
這些線本質上是種超級電容器,但無需外加電源充電。因奈米碳管與電解質的化學電勢不同,當線浸入電解質時,一部分電荷會嵌入。線拉伸時,體積減小,使電荷相互靠近,電荷產生的電壓增高,從而獲得電能。
2014~2016 年,哈爾濱工業大學博士生楚合濤至德州大學達拉斯分校接受訓練,正是自那時起,哈爾濱工業大學冷勁松教授課題組與德州大學達拉斯分校 Ray H. Baughman 教授課題組,開始了有關奈米碳管線人工肌肉的研究。
這次正是博士畢業生的楚合濤為論文共同作者之研究。
人工肌肉性能達到新突破
那麼,奈米碳管線和人工肌肉之間,又有什麼關係?
論文介紹,滲透離子(不論正負)會影響著長度、直徑的變化,因此奈米碳管線可用作電化學致動器。據悉,奈米碳管線人工肌肉是典型的智慧材料,主要透過熱、電化學兩種方式驅動,兩種驅動方式有差別。
根據熱力學定律,熱驅動受卡諾循環效率(Circulation efficiency in Kano,一高溫熱源溫度 T1 和一低溫熱源溫度 T2 的簡單循環)制約──比電化學驅動能量轉換效率更高,有更廣闊的應用前景。
基於這點,研究團隊構建全固態肌肉(all-solid-state muscle)。透過向線滲透帶電聚合物,纖維開始部分膨脹,隨著離子損失長度會增加,增加肌肉的總衝程。
哈爾濱工業大學表示,研究人員首次發現透過聚電解質功能化的策略,可達成人工肌肉智慧材料的「雙極」(Bipolar)驅動轉變為「單極」(Unipolar)驅動(如下圖),同時發現人工肌肉隨電容降低、驅動性能增強的反常現象(Scan Rate Enhanced Stroke,SRES)。
研究人員發現這些效果:
做到單一離子嵌入、嵌出的「單極」效應,解決「雙極」效應反向離子的嵌入、嵌出引起的性能降低問題,提高工作效率與能量密度等性能;
人工肌肉隨掃描速率增加,驅動性能增加,解決了傳統人工肌肉驅動性能的電容依賴性問題。
哈爾濱工業大學認為:
此重要突破解決了人工肌肉驅動性能的電容依賴性問題,為後續設計具有無毒、低驅動電壓的高性能驅動器提供新的理論基礎。
值得一提的是,此突破在空間展開結構、仿生撲翼飛行器、可變形飛行器、水下機器人、柔性機器人、可穿戴外骨骼、醫療機器人等領域有巨大的應用潛力。
關於作者
早在 1990 年代初,哈爾濱工業大學複合材料與結構研究所就確立智慧材料與結構的研究方向。哈工大在這領域的探索離不開一個名字──冷勁松。
冷勁松畢業於哈爾濱工業大學複合材料專業,2004 年起擔任哈工大航天學院複合材料與結構研究所教授、博班導師。
1992 年起,冷勁松就開始開展智慧材料系統和結構的研究,主要研究方向包括智慧材料系統和結構系統、光纖傳感器、結構健康監控、複合材料結構設計和工藝技術、可變翼飛行器、結構振動主動控制、光纖通訊和微波光電子器件、微機電系統等等。
另外,冷勁松也在 International Journal of Smart & Nano Materials 擔任主編,《Smart Materials & Structures》和《Journal of Intelligent Material Systems and Structures》等國際雜誌擔任副主編。2006 年入選中國教育部新世紀優秀人才計劃,2007 年入選長江學者特聘教授,2018 年當選歐洲科學院物理與工程學部外籍院士(Members of the Academia Europaea)。
論文通訊作者之一正是冷勁松。
2020 年 3 月 4 日,冷勁松教授團隊與美國馬里蘭大學 Norman M. Wereley 教授團隊的共同研究成果發表於國際著名期刊《Soft Robotics》,展示受象鼻啟發、可伸展/收縮的氣動人工肌肉基礎上設計的新型彎曲螺旋可伸展/收縮氣動人工肌肉(HE-PAMs / HC-PAMs)。
這次研究,將使團隊在人工肌肉方面的探索更深入。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/11/unipolar-stroke-electroosmotic-pump-carbon-nanotube-yarn-muscles/
奈米碳管應用 在 洋叔叔 Youtube 的精選貼文
今天來實驗 gogoro 2 改了內管之後,事不是真的有感,會不會滑得更遠!?一起來看看吧?
備註:最新款交車的2 Plus,輪框也換成2S款式了,後輪三顆培林的,換套管時,要請車行確認,別買錯內管唷。
「奈米碳球」資訊補充:
奈米碳球的封閉多層石墨層結構特徵,使其有機會應用於潤滑與散熱添加劑領域。應用於車用潤滑油,含奈米碳球之潤滑油,可較基礎油料摩擦係數下降50%,與自然熱對流熱傳導度提升達4~5 倍。
請訂閱我們的頻道,搶先觀看最新影片唷→https://goo.gl/ME2ehJ
如果這些 gogoro 影片對您有幫助,購買gogoro時可以填洋叔叔的車牌當推薦人唷:MLV-7777 車主 蔡承洋 謝謝您唷
洋叔叔太忙,沒辦法好好製作字幕,如果您有空可以幫我唷^^ http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?c=UCc4KZx5EeJJdIpwbQeVbq6Q&tab=2
若您覺得洋叔叔的內容您很喜歡,也歡迎您的支持唷。
Donation 支持洋叔叔:https://www.paypal.me/uncleyung
買入你人生第一台gogoro:https://getgogoro.com
粉絲團:https://www.facebook.com/UncleYungFans/
連絡信箱:will@uncleyung.com
Line ID: @uncleyung (有包含@喲)
instagram:mktsai
以太幣錢包捐:0xDedEc9a43d64afc3ec2C9D04136648FFA077fF03
主要相機:Sony A6500
鏡頭:Sony e10-18mm, sigma F1.4
其他相機:iPhone X, GoPro Hero 6, 7
360度相機:insta360 one x
奈米碳管應用 在 奈米碳管特性與應用開發介紹 的相關結果
奈米碳管 的應用: 由於奈米碳管的彈性極高,其張力強度比鋼絲強上百倍,但重量卻極輕,且兼具金屬 ... ... <看更多>
奈米碳管應用 在 電子業的新希望 奈米碳管 的相關結果
話雖如此,奈米碳管的前瞻性還是不容小覷。奈米碳管輕薄、堅韌、具導電性的特性,能取代石墨或石墨烯,提升鋰離子電池的蓄電量,或 ... ... <看更多>
奈米碳管應用 在 奈米碳管- 維基百科,自由的百科全書 的相關結果
奈米碳管 (英語:Carbon Nanotube,縮寫為CNT)是在1991年1月由日本筑波NEC實驗室的物理學家飯島澄男使用高分辨透射電子顯微鏡從電弧法 ... ... <看更多>