电子元器件的五大特性 

1、产品门类多，种类冗杂。仅依据原电子部编制的电子产品分类和编码统计，电子元器件除集成电路以外的产品就有206个大类2519个小类，其中电真空器件13大类260个小类；半导体分立器件（包括激光、光电子器件等）18大类379小类；电子元件17个，161大类1284小类。电子资料有14大类596小类。

2、这是一个高度和多学科的汇合。消费工艺和消费设备、检测技术和设备存在很大差别。这不只是电真空器件、半导体器件和电子元件之间的区别，也是各行业主要类别以至子类别之间的区别。例如，不同的显现设备、不同的组件，即不同的电容器、电阻器和敏感元件也不同。当然，相似的产品在不同的阶段需求不同的消费技术和办法，因而，电子元器件有一条消费线，一代元器件产品就是一代消费线；一些消费多层印制电路板的企业每年都需求增加新设备。

3、成套性和成系列。这是由整机的电子线路、频段和频率特性、精度、功用、功率、贮存和运用的条件及环境、运用寿命的请求来决议的。

4、***强度变化较大，不同时期变化较大，特别是消费范围、产品产量、消费条件和消费环境请求。其中，高科技、需求范围化消费的产品***范围比“八五”期间增加了一个数量级，常常到达1亿美圆，的是5000万美圆；其他产品固然技术难度也高，但产量有限，设备自动化水平低，***强度小得多。

5、每个电子元件及其行业都有其不同的开展规律，但它们与电子机械和系统的开展亲密相关，包括电子技术、整机构造和电气组装技术的开展。但是，在工业开展方面，电子设备与整个机器系统或各种电子元件之间存在互相促进和互相限制的关系。

半导体和超导体的区别-广州同创芯

半导体

半导体的电阻率是有限的，这种情况下，电子排斥导致有限电阻率。超导体不表现出的抗磁性，超导体的能隙是几个 eV 的数量级。超导体中的通量量化为 2e 单位。

超导体

超导体的电阻率为零电阻率，在这种情况下，电子吸引力导致电阻率的损失，超导体表现出的抗磁性。超导体的能隙约为 10^-4 eV，超导体的单位是e。

关于电子元器件分销商广州同创芯

广州同创芯是一家 b2b 电子合同制造商，在拥有电子元件采购点。我们可以以的价格寻找和采购混合电子元件和 IC，并满足的客户需求。无论您想要什么组件，无论数量多少，您都可以从同创芯以合理的价格和可追溯的质量购买。现货库存型号：ATTINY1616-MNR、LAN9500AI-ABZJ-TR、IPP086N10N3G 、IRF530NPBF、PIC16LF15386-I/PT、S9S12G48F0MLFR、LM26480SQ-AA//PB、AD8607ARZ-REEL7、ADUM1200CRZ-RL7A、DM2582EBRWZ-REEL7、DS1390U-33+TR、NCP1399ACDR2G、NCL2801CDADR2G、TL594CDR、DS90UB947TRGCRQ1、NCP3231AMNTXG 、BQ40Z50

超导体：类型、材料和特性

什么是超导体？

定义：可以无电阻地导电的材料称为超导体。在大多数情况下，在某些材料（如化合物）中，金属元素在室温下提供一定程度的电阻，尽管它们在称为临界温度的温度下提供低电阻。

超导体的类型

超导体分为两类，即I型和II型。

超导材料

我们知道有很多可用的材料，其中一些可以超导。除外，的超导体是金属、半导体等。每种不同的材料在稍微不同的温度下都会变成超导体，使用大多数这些材料的主要问题是它们会在几度完全零的情况下超导。这意味着您从没有抵抗力中获得的任何好处；你几乎肯定会因为在主要位置冷却它们而失败。

SK海力士开发出下一代智能内存芯片技术PIM|广州同创芯

2月16日消息， SK海力士今日宣布，公司已开发出具备计算功能的下一代内存半导体技术“PIM”（processing-in-memory，内存中处理)。

到目前为止，存储半导体负责保存数据，而非存储半导体（如CPU或GPU）负责处理数据是人们普遍的认知。尽管如此，SK海力士依然在新一代智能存储器领域积极摸索创新，进而公开公司在相关领域的研发成果。

SK海力士计划在2月底于美国旧金山举行的半导体领域负盛名的国际学术大会 – 2022年I***C（国际固态电路会议）大会上发布PIM芯片技术的开发成果。随着PIM技术的不断发展，SK海力士期待存储半导体在智能手机等ICT产品发挥更为的作用，甚至在未来成功实现“存储器中心计算”（Memory Centric Computing）。

SK 海力士还开发出了公司基于PIM技术的产品 - GDDR6-AiM（Accelerator-in-Memory，内存）的样本。GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存的产品。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与 CPU、GPU 相结合的系统可在特定计算环境中将演算速度提高至16倍。GDDR6-AiM有望在机器学习、计算、大数据计算和存储等领域有广泛应用。