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EE 323 微电子电路 I 教学大纲
• 了解二极管的工作原理及其在电路中的行为。能够设计和分析二极管电路（包括整流电路）。[1、2、4、7] • 了解放大器模型以及如何使用它们来设计和分析放大器电路。[1、2、4、7] • 了解运算放大器和运算放大器电路的原理，包括非理想效应。能够设计和分析运算放大器电路以满足设计规范。[1、2、4、7]
垂直范德华异质结二极管由 3D β-Ga2O3 上的 2D 半导体组成
摘要：宽带隙半导体，例如氧化镓 (Ga 2 O 3 )，因其在下一代高功率电子器件中的应用而备受关注。尽管单晶 Ga 2 O 3 衬底可以常规地从熔体中沿各种取向生长，但关于这些取向的影响的报道却很少。此外，由于缺乏 p 型掺杂，用 Ga 2 O 3 制造整流 pn 二极管一直很困难。在本研究中，我们通过改变以下三个因素在 β-Ga 2 O 3 上制造和优化了 2D/3D 垂直二极管：衬底平面取向、2D 材料选择和金属触点。使用高温相关测量、原子力显微镜 (AFM) 技术和技术计算机辅助设计 (TCAD) 模拟验证了我们的设备的质量。我们的研究结果表明，2D/3D β-Ga 2 O 3 垂直异质结通过基底平面取向（-201）进行优化，结合 2D WS 2 剥离层和 Ti 接触，并显示出记录的整流比（> 10 6 ）同时具有导通电流密度（> 10 3 A cm -2 ），可用于功率整流器。
使用范德华异质结二极管检测和控制通过纳米孔的 DNA 转运
固态纳米孔传感的一个长期未实现的目标是在转位过程中实现 DNA 的平面外电传感和控制，这是实现碱基逐个棘轮的先决条件，从而实现生物纳米孔中的 DNA 测序。二维 (2D) 异质结构能够以原子层精度构建平面外电子器件，是用作电传感膜的理想但尚未探索的候选材料。在这里，我们展示了一种纳米孔架构，使用由 n 型 MoS 2 上的 p 型 WSe 2 组成的垂直 2D 异质结二极管。该二极管表现出由离子势调制的整流层间隧穿电流，而异质结势则相互整流通过纳米孔的离子传输。我们同时使用离子和二极管电流实现了 DNA 转位的检测，并展示了 2.3 倍的静电减慢的转位速度。封装层可实现稳健的操作，同时保留用于传感的原子级锐利 2D 异质界面的空间分辨率。这些结果为单个生物分子的非平面电传感和控制建立了范例。
不同GaAs衬底上生长的磺化聚苯胺薄膜的电学性能
本文描述了n型GaAs衬底的晶体取向对在不同n型GaAs衬底取向（即（100）、（311）A和（311）B GaAs面）上生长的厚度为120nm的磺化聚苯胺 (SPAN) 薄膜电学性能的影响。利用室温和不同温度（60−360 K）下的电流密度-电压 (J−V) 进行电学表征。从正向J−V特性中提取了理想因子 (n)、肖特基势垒高度 (Φb) 和活化能 (Ea)。从J−V结果可知，SPAN/(311)B GaAs混合器件在0.5 V时的整流值高于在（100）和（311）A GaAs面上生长的SPAN的整流值。此外，随着这三个异质结器件的温度升高，Φ b 的值增加，n 下降，E a 上升。E a 测量表明，SPAN/(311)B n 型 GaAs 异质结构的 E a 低于在 (100) 和 (311)A n 型 GaAs 平面上生长的 SPAN 样品。这可能与 SPAN/(311)B 中的缺陷数量低于其他两个样品有关。这些结果使得在高指数 GaAs 平面上生长的厚度为 120 nm 的 SPAN 成为未来器件应用的有趣混合器件。
插电式电动汽车二级车载充电器设计...
摘要——本文介绍了采用先进功率转换技术的电动汽车 (EV) 车载充电器的设计和分析。所提出的系统具有使用图腾柱功率因数校正 (PFC) 转换器的 AC-DC 转换级和使用 LLC 谐振转换器的 DC-DC 转换级，并使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器进行优化。所提出的 OBC 系统旨在提高 EV 充电系统的效率、功率密度和可靠性。图腾柱 AC-DC 转换器用于以最小的开关损耗整流交流输入，利用其固有的连续导通模式 (CCM) 运行能力并减少二极管中的反向恢复问题。整流后，LLC 谐振 DC-DC 转换器有效地将直流电压升压到适当的电池充电水平，提供零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS) 以提高整体效率。ANFIS 控制器结合了模糊逻辑和神经网络的优势，在不同的运行条件下提供卓越的适应性和控制精度。仿真结果表明，使用 ANFIS 后，效率、功率因数和瞬态响应显著改善。实验验证证实了基于 ANFIS 的系统的优越性，使其成为当代电动汽车充电应用的可行解决方案。索引术语 - 车载充电器 (OBC)、功率因数校正 (PFC)、电动汽车 (EV)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。
方案和详细的教学大纲
单位 - i引言，半导体中的运输现象，p-n结的形成，p-n连接的性质，p-n结二极管；半导体二极管，V-I特征，温度对V-I特征的影响，理想二极管，二极管方程，二极管电阻，二极管电容：过渡和扩散电容。单元 - II整流电路和直流电源：二极管电路的负载线分析，半波整流器：电压调节，波纹因子，整流比率，更新的比率，变压器利用率。全波整流器，桥梁整流器。电源过滤电路：电感过滤器，电容器过滤器，LC滤波器，多LC滤波器，CLC或P滤波器。Zener二极管：使用Zener二极管分解机制，特性，规格，电压调节器电路。单元-III晶体管：简介，构造，类型：NPN和PNP，当前组件。晶体管作为放大器，晶体管特性，晶体管电路配置：共同基座（CB）配置，公共发射极（CE）配置，公共收集器配置（CC），早期效果。ebers-moll模型，最大电压评级。单位 - IV晶体管偏置和热稳定：工作点，偏置稳定性，稳定性因子，发射极偏置，收集器 - to - 基本偏见，电压分隔符，发射极偏置，发射器旁路电容器。偏见补偿。单元 - V场效应晶体管（FET）：引言，构造，操作，V-I特征，转移特性，漏液特征，小信号模型。教科书的名称：金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）：简介，结构，操作和特征，耗尽MOSFET，增强MOSFET。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
计算机视觉和深度学习在水下栖息地鱼类分类中的应用：一项调查
图 5 演示了流行的 CNN 架构 UNET（Ronneberger 等人，2015 年）。UNET 的第一个组件是编码器，用于从输入图像中提取特征。第二个组件是解码器，用于输出每个像素的分数。该网络由五个不同的层组成，包括卷积层 (Conv Layer)、整流线性单元 (ReLU)、池化、反卷积层 (DeConv) 和 SoftMax。在这里，DNN 层的任务是只给输入图像中属于鱼身的像素高分，从而得到所示的白色斑点输出，显示鱼的位置
B. Tech ECE-AI（电子与通信工程-人工智能）课程结构
UNIT-I 12 小时 回顾半导体物理、p-n 结二极管、p-n 二极管特性及其操作、p-n 结电容（耗尽和扩散）、p-n 二极管击穿 二极管应用：削波和钳位电路、整流电路、齐纳二极管、齐纳二极管作为调节器、电压倍增器、p-n 二极管的开关行为 双极结型晶体管：晶体管的介绍和类型、结构、CB、CE 和 CC 模式下的 BJT 特性、工作点、交流/直流负载线、漏电流、饱和和截止工作模式、Ebers-moll 模型 偏置稳定：稳定需求、各种偏置方案、相对于 Ico、V BE 和 β 变化的偏置稳定性、稳定因素、热稳定性。