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硅基光电子学
近半个世纪以来，硅基微电子技术与光纤通信引发了一场影响深远的信息技术革命，将人类社会带入了高速信息时代，对通信容量和速率的需求呈指数级增长，而数据中心和高性能计算则面临着电互连速度、带宽、能耗等瓶颈制约，硅基光电子技术成为突破这些瓶颈的关键技术。硅凭借折射率高、可容纳小型有源元件、与CMOS兼容工艺等优势，可以在微芯片上以低成本、低能耗实现大规模光电集成，成为芯片产业的热门选择。此外，硅基光电子技术还催生了中红外通信、微波光电子学、片上实验室、量子通信、光电计算、芯片级激光雷达等一系列新的研究领域。本期特刊“硅光子学的最新进展”涵盖了该领域器件和应用的最新发展。本期特刊包含五篇评论文章和四篇原创研究文章，重点关注数据中心相干互连、光电计算、集成量子电路和硅基光电混合集成中的关键器件及其应用。
硅光子学
e x Cote s ummary the Art Silicon Photonics是光子综合电路（PICS）的有吸引力的技术，因为它直接建立在硅纳米电子世界的极端成熟基础上。因此，它以非常高的收率和低成本的方式打开了通向非常高级照片的路线。更准确地说，硅光子图片如今在200和300mm CMOS铸造厂的商业生产中，具有NM级别的精度和可重复性，从光子学的角度来看是前所未有的。基本技术利用了硅在绝缘子（SOI）晶圆中，其中硅氧化硅层的硅层上的硅层充当了波导的核心，该波导将芯片上的设备互连。或者，SOI晶片被硅晶片取代，用一堆氮化硅波导核心层包围，被氧化硅覆盖层包围。现在，这种氮化硅图片被认为是硅光子家族的组成部分。在此路线图的单独章节中描述了它们。因此，本章主要关注基于SOI的硅光子学，是硅光子学界的主要方式。值得注意的是，近年来，许多SOI PIC平台添加了第二个光子波引导层，是氮化硅层，从而结合了两种方法的最佳方法，并可以提高设计和增强性能的灵活性。
硅光子学
执行摘要 最新技术摘要 在过去 20 年中，硅光子学已成为光子集成电路 (PIC) 的一项极具吸引力的技术，因为它直接建立在硅纳米电子领域的极度成熟基础之上。因此，它开辟了一条通往非常先进的 PIC 的道路，具有非常高的产量和低成本。更准确地说，今天，硅光子 PIC 正在 200 毫米和 300 毫米 CMOS 代工厂中以纳米级精度和可重复性进行商业化生产，这从光子学的角度来看是前所未有的。基本技术利用绝缘体上硅 (SOI) 晶圆，其中埋氧层顶部的硅层充当连接芯片上器件的波导的核心。由于硅是导光材料，氧化硅是包层，该技术可以解决波长范围约为 1 至 4 m 的应用，从而包括以 1300nm、1550nm 和 1550(+)nm（分别为 O、C 和 L 波段）为中心的非常重要的光纤光谱带。硅光子学已经成为十多家公司（其中大部分是无晶圆厂公司）用于数据中心和电信网络中高数据速率收发器产品的首选技术。总的来说，他们向市场部署了估计数百万个硅光子收发器。大约有 20 个硅光子制造平台（部分为工业平台，部分为支持原型设计和小批量制造的研究机构平台）已经建立，这些平台基于现有基础设施和源自硅电子行业的专有技术（见附录 A1）。典型平台允许集成高速调制器和高速 Ge 探测器，符号率范围为 50 至 100 Gbaud，以及用于光束组合/分裂、波长选择功能、偏振选择功能和片外耦合的高级无源功能。一些平台允许其他功能，例如与高级电子设备的集成（单片或混合）、光源的集成（异构或混合）以及面向传感的功能（例如微流体）。大多数平台的运作方式类似于代工厂：任何最终用户都可以访问它们，无论是全掩模版/全晶圆批次 (FRFL) 模式还是成本分摊多项目晶圆 (MPW) 模式，其中最终用户可以提交部分掩模版的设计，并将收到几十个处理过的芯片而不是完整的晶圆。 FRFL 模式成本高昂（数十万欧元/美元），但每芯片成本较低（每芯片约 10 欧元/美元），而 MPW 模式每设计成本更实惠（数十万欧元/美元），但每芯片成本约 1000 欧元/美元。当扩展到更高产量（例如 1000 片晶圆）时，芯片成本可降至每芯片 1 欧元/美元以下，因为固定掩模和间接成本在整个批次中摊销。当代工厂基础设施的投资已经折旧或与其他用户共享时，较低的单芯片成本也会受益。芯片代工厂向其客户提供工艺设计套件 (PDK)。这些 PDK 详细说明了给定平台的设计规则，并包含基本组件和电路库。硅光子学 PDK 的成熟度尚未达到 CMOS IC 代工厂的水平。今天，硅光子学 PDK 仅包含非常基本的构建模块库，特别是对于 MPW 操作模式。未来的硅光子学 PDK 必须包含组件和电路的紧凑模型，其参数基于经过验证的测量数据，并考虑到晶圆之间和晶圆之间的工艺变化。
硫代锂锂中电荷转运的机理 - 虹膜
摘要：锂邻磷酸锂（Li 3 PS 4）已成为固态电池电池的有前途的候选人，这要归功于其高电导阶段，廉价的组件和较大的电化学稳定性范围。尽管如此，Li 3 PS 4中锂离子转运的显微镜机制远非充分理解，PS 4动力学在电荷运输中的作用仍然存在争议。在这项工作中，我们建立了针对最先进的DFT参考的机器学习潜力（PBESOL，R 2扫描和PBE0），以在Li 3 PS 4（α，α，β和γ）的所有已知阶段（α，α，β和γ）的所有已知阶段解决此问题，以实现大型系统大小和时间尺度。我们讨论了观察到的Li 3 PS 4的超级离子行为的物理来源：PS 4翻转的激活驱动了结构性过渡到高导电阶段，其特征在于Li地点的可用性增加以及锂离子扩散的激活能量的急剧降低。我们还排除了PS 4四面体在先前声称的超级离子阶段中的任何桨轮效应，这些阶段以前声称，由于PS 4 Flips的速率和Li-ion Hops在熔化以下的所有温度下，li-ion扩散。我们最终通过强调了Nernst -Einstein近似值以估计电导率的失败来阐明电荷转运中外部动力学的作用。我们的结果表明，对目标DFT参考有很强的依赖性，而PBE0不仅对电子带隙，而且对β-和α -LI 3 PS 4的电导率提供了最佳的定量一致性。
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