在过去的几十年中,数字和模拟集成电路的集成密度和性能经历了一场惊人的革命。虽然创新的电路和系统设计可以解释这些性能提升的部分原因,但技术一直是主要驱动力。本课程将研究促成集成电路革命的基本微制造工艺技术,并研究新技术。目标是首先传授构建微型和纳米器件的方法和工艺的实际知识,然后教授将这些方法组合成可产生任意器件的工艺序列的方法。虽然本课程的重点是晶体管器件,但许多要教授的方法也适用于 MEMS 和其他微型器件。本课程专为对硅 VLSI 芯片制造的物理基础和实用方法或技术对器件和电路设计的影响感兴趣的学生而设计。30260133 电子学基础 3 学分 48 学时
人工智能(AI),深度学习,智能无人机,智能运输系统(ITS),强化学习(RL),神经建筑搜索(NAS),车辆品牌和模型识别,基于KINECT - 基于Kinect的在线手写识别系统,人员计数,行为分析,车牌检测和识别系统
微生物对生物素的生物合成研究 (主审员) 论文研究委员会 绪方光一教授 镰田久明教授 岩井和夫教授
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This work presents an air-coupled piezoelectric micromachined ultrasonic transducer (pMUT) with high transmitting acoustic pressure by using sputtered potassium sodium niobate (K,Na)NbO 3 (KNN) thin film with a high piezoelectric coefficient (e 31 ~ 8-10 C/m 2 ) and low dielectric constant ( r ~ 260-300) for the first time.已经测试了以104.5 kHz为谐振频率的制造的KNN PMUT,已测试以表现出前所未有的结果:(1)在10 cm的距离为109 db/v的高声压水平(SPL)为10 cm,比基于ALN的PMUT的频率高8倍; (2)仅4伏峰峰幅度的低压操作(V P-P); (3)良好接收灵敏度。因此,这项工作介绍了一类新的高SPL和低驾驶电压PMUT,用于在包括但不限于触觉反馈,扬声器和AR/VR系统在内的各个领域的潜在应用中。关键字
机器学习允许计算系统通过从观察到的数据中积累的经验自适应地提高其性能。本课程介绍了学习理论的基础知识,学习算法的设计和分析以及机器学习的某些应用。