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Twistronics - 物理學、量子材料和納米技術的聖杯 - cover

Twistronics - 物理學、量子材料和納米技術的聖杯

Fouad Sabry

Traduttore Jin Tsui

Casa editrice: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Sinossi

什麼是 Twistronics
 
被稱為“twistronics”的研究領域檢查了二維材料層之間的角度變化如何影響材料的電氣特性。已經表明,某些材料(例如雙層石墨烯)的層之間的角度可能會深刻影響材料的電學行為,使其表現出從非導電到超導的任何方式。在他們對石墨烯超晶格的理論描述中,哈佛大學 Efthimios Kaxiras 領導的研究小組率先使用了這個詞。
 
你將如何受益
 
(I) 關於以下主題的見解和驗證:
 
第 1 章:Twistronics
 
第 2 章:超導
 
第 3 章:非常規超導體
 
第 4 章:高溫超導
 
第 5 章:室溫超導體
 
第 6 章:石墨烯
 
第 7 章:超晶格
 
第 8 章:霍夫施塔特的蝴蝶
 
第 9 章:二碲化鎢
 
第 10 章:鄰近效應(超導性)
 
第 11 章:Pomeranchuk 冷卻
 
第 12 章:超條紋
 
第 13 章:雙層石墨烯
 
第 14 章:Allan H. MacDonald
 
第 15 章:Alexander V. Balatsky
 
第 16 章:單層材料
 
第 17 章:Eva Andrei
 
第 18 章:石墨烯的電子特性
 
第 19 章:Pablo賈里爾o-Herrero
 
第 20 章:Antonio H. Castro Neto
 
第 21 章:Rafi Bistritzer
 
(II)回答公眾關於twistronics 的熱門問題。
 
(III)twistronics在多個領域的應用實例。
 
(IV)17個附錄,簡述各行業266項新興技術,360度全方位了解介紹twistronics 的技術。
 
本書的讀者對象
 
專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者以及想要超越基礎知識的人任何類型的twistronics的知識或信息。
Disponibile da: 28/11/2022.
Lunghezza di stampa: 306 pagine.

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    描述  
      
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  • 氣墊車 - 飛行摩托正式登場! - cover

    氣墊車 - 飛行摩托正式登場!

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    什麼是 Hoverbike
     
    能夠懸停的車輛,如飛行摩托車,至少有兩個推進部分,一個在駕駛員前面,一個在駕駛員後面, 被稱為懸停自行車。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:Hoverbike
     
    第 2 章:飛行汽車
     
    第 3 章:摩托車
     
    第 4 章:飛車
     
    第 5 章: Hoverboard
     
    第 6 章:摩托車的類型
     
    第 7 章:電動自行車
     
    第 8 章:電動自行車
     
    第 9 章:摩托車
     
    第 10 章:BMW C1
     
    第 11 章:摩托車特技騎行
     
    第 12 章:摩托車的歷史
     
    第 13 章:全球Eros Corp
     
    第 14 章:Colin Furze
     
    第 15 章:Uno(二輪車)
     
    第 16 章:消防自行車
     
    第 17 章:摩托車和摩托車概述
     
    第 18 章:Aero-X
     
    第 19 章:戰術機器人鸕鶿
     
    第 20 章:Mal loy Hoverbike
     
    第 21 章:Zef Eisenberg
     
    (II) 回答公眾關於 Hoverbike 的熱門問題。
     
    (III) 使用 Hoverbike 的真實世界示例
     
    (四)17個附錄,簡述各行業266項新興技術,360度全方位了解hoverbike技術。
     
    誰本書適用於
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者,以及那些想要超越基本知識或信息來了解任何類型的懸停自行車的人。
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  • 計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統 - cover

    計算神經科學 - 了解智慧機器人的大腦啟發系統

    Fouad Sabry

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    1:計算神經科學:探索計算神經科學的跨學科領域,研究數學模型和模擬在理解神經系統中的作用。
     
    2:神經科學:了解神經科學的基本原理,重點在於大腦結構和功能及其與機器人技術的關係。
     
    3:仿生運算:探討生物過程如何激發新的運算模型,為人工智慧系統的設計做出貢獻。
     
    4:神經形態計算:研究神經形態計算,其中計算系統按照大腦架構建模,從而實現更有效率的處理。
     
    5:行為神經科學:了解神經系統如何驅動行為,並著重在機器人技術中的決策和認知過程。
     
    6:綁定問題:深入研究綁定問題,這是神經科學的一個挑戰,解決大腦如何將不同的訊息整合成有凝聚力的體驗。
     
    7:克里斯托夫·科赫:探索克里斯托夫·科赫的工作以及他對理解意識和大腦神經過程的貢獻。
     
    8:神經網路(生物學):檢視生物神經網路及其對機器人和人工智慧系統中使用的人工神經網路模型的影響。
     
    9:大腦的亞穩態:了解亞穩態的概念,描述大腦保持多種狀態的能力,有助於其適應能力。
     
    10:神經振盪:研究神經振盪及其在協調大腦活動中的作用,深入了解腦波與機器人的相互作用。
     
    11:神經資訊學:了解神經資訊學及其在資料管理和大腦活動分析以模擬神經過程中的作用。
     
    12:大衛·海格:深入了解 大衛·海格 在理解神經科學中使用的大腦處理和計算模型方面的貢獻。
     
    13:大腦模擬:深入了解模擬大腦複雜性的大腦模擬技術及其在機器人技術中的應用。
     
    14:神經運算模型:研究各種神經運算模型,探索演算法如何模擬機器人系統中的大腦功能。
     
    15:動態神經科學:了解動態系統理論如何應用於神經科學,增強對機器人大腦活動的理解。
     
    16:德阿訥-尚古克斯 模型:探索大腦功能的 德阿訥-尚古克斯 模型,將認知與機器人的神經迴路連結起來。
     
    17:神經系統網路模型:了解神經系統的網路模型如何有助於開發更有效率的機器人系統。
     
    18:預測編碼:發現預測編碼及其在理解大腦和機器人的感知、學習和決策方面的相關性。
     
    19:西蒙·斯金格(西蒙·斯金格):探索西蒙·斯金格(西蒙·斯金格)在計算神經科學方面的研究及其對開發受大腦啟發的機器人模型的影響。
     
    20:卡納卡·拉詹:檢視 卡納卡·拉詹 在應用計算神經科學來開發更強大和自適應機器人系統方面的工作。
     
    21:v1 顯著性假設:深入研究 v1 顯著性假設,該假設重點關注大腦如何處理視覺注意力及其對機器人和人工智慧的影響。
    Mostra libro