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基于硅的异质结构设备和电路
课程说明微电动设备和电路设计师长期以来一直在寻求结合带隙工程提供的卓越运输特性和设计灵活性（如在GAAS和INP等复合半导体中常规实践），以及高产量和较低的常规硅（SI）制造成本。随着介绍外延硅果（Sige）合金，这一梦想终于成为现实。SIGE异质结双极晶体管（SIGE HBT）是在SI材料系统中实现的第一个实用带段的实用设备。The first functional SiGe HBT was demonstrated in 1987, and the technology has matured rapidly, at present achieving a unity-gain cutoff frequency above 700 GHz, circuit delays below 2 picoseconds, and integration levels sufficient to realize a host of record-setting digital, analog, RF, mm-wave, and sub-mm-wave circuits.自然兼容，将SIGE HBT与最佳的SI CMO组成以形成SIGE HBT BICMOS技术，这显然适合于解决新兴的性能受限，高度集成的系统，目前正在商业和国防部门在全球范围内追求。
电力电子电路的未来
电力电子领域通过多种不同的创新而不断发展，从更新更好的半导体（例如功率 MOSFET、绝缘栅双极晶体管、氮化镓、碳化硅）到通过材料科学突破而改进的无源元件。此外，通过改进集成和封装，可以实现性能更高、更复杂的电路。得益于数字控制和改进的仿真工具，可以在实际设计中实现更好地利用有源和无源器件的新型电路拓扑。在第 10 届 IEEE 未来电子电能处理和转换（FEPPCON X）上，几位受邀发言者和参与者在“电力电子电路的未来”会议上发表了观点并讨论了想法。两位受邀发言者分别是瑞士苏黎世联邦理工学院电力电子系统实验室的 Johann Kolar 教授和剑桥麻省理工学院电力电子研究组的 David Perreault 教授。会议还邀请了两位特邀小组成员，分别是华盛顿特区高级能源研究计划署 (ARPA-E) 的 Isik Kizilyalli 博士和爱尔兰科克大学廷德尔研究所的 Cian O'Mathuna 教授。此外，加拿大皇后大学的 Yan-Fei Liu 教授担任记录员和小组成员。最后，加州大学伯克利分校的 Robert Pilawa-Podgurski 教授担任会议组织者和小组成员。
电源管理集成电路
关于导师：Qadeer Khan 教授是印度理工学院马德拉斯分校电气工程系集成电路与系统组的助理教授。他于 1999 年获得印度新德里贾米亚米利亚伊斯兰大学电子与通信工程学士学位，并于 2012 年获得美国俄勒冈州立大学电气与计算机工程博士学位。他的博士工作重点是开发高性能开关直流-直流转换器的新型控制技术。2012 年至 2015 年，他担任高通公司圣地亚哥分公司的电源管理系统主管工程师，2015 年至 2016 年在班加罗尔高通公司工作，参与定义骁龙芯片组各种电源管理模块的系统和架构，以满足不同的智能手机市场需求。 1999 年至 2005 年，他曾就职于摩托罗拉和印度飞思卡尔半导体公司，主要负责设计用于基带和网络处理器的混合信号电路以及用于高压电机驱动器的全芯片集成解决方案。Qadeer Khan 博士拥有 18 项美国专利，并在模拟、混合信号和电源管理 IC 领域撰写/合作撰写了 20 多篇 IEEE 出版物。他担任 IEEE 固态电路杂志、IEEE 超大规模集成系统交易、IEEE 电力电子交易和 IEEE 电力电子快报的审稿人。他的研究兴趣涉及高性能线性稳压器、LDO、开关直流-直流转换器和用于便携式电子产品和能量收集的电源管理 IC
约瑟夫森电路的能量参与量化
结合非线性设备（如约瑟夫森结）的超导微波电路是新兴量子技术的主要平台。电路复杂性的增加进一步需要有效的方法来计算和优化多模分布式量子电路中的频谱、非线性相互作用和耗散。在这里，我们提出了一种基于电磁模式下耗散或非线性元件的能量参与比 (EPR) 的方法。EPR 是一个介于 0 和 1 之间的数字，它量化了每个元件中存储的模式能量。EPR 遵循通用约束，并根据一个电磁本征模式模拟计算得出。它们直接导致系统量子汉密尔顿和耗散参数。该方法提供了一种直观且易于使用的工具来量化多结电路。我们在各种约瑟夫森电路上对这种方法进行了实验测试，并在十几个样本中证明了非线性耦合和模态汉密尔顿参数在几个百分比内的一致性，能量跨越五个数量级。
约瑟夫森连接和电路的动力学
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EC19201电子设备和电路2 0 2 3
npn -pnp- junctions-junctions-junctions-junctions-formelent-rescrent方程 - CE的输入和输出特征，CB CC--H参数模型，EBERS MOLL模型-Mesfet-Mesfet，Schottky Barrier Diode-Zener diode-Zener diode-diode-pin-pin diode-pin diode-diode-diode-droactor diode。III单元现场效应晶体管和电源设备6
用 Clifford 和 π/8 表示量子电路......
如果我们在这个基上用 T 2 门代替 T 门，情况就会发生显著变化。执行幺正运算 P=T 2 的门称为相位门。基 {H, P, CNOT} 上的量子电路通常被称为稳定器电路或克利福德电路。Gottesman-Knill 定理指出，基 {H, P, CNOT} 上的电路并不比经典计算机更强大（例如，参见 [6，第 10.5.4 章]）。还推导出克利福德电路的更强限制 [1, 3]。最近，Buhrman 等人 [3] 表明，每个能用克利福德电路计算的布尔函数都可以写成输入变量子集的奇偶校验或其否定。
人工智能的内存处理电路概述......
摘要 —人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变许多研究领域，例如视觉识别、自然语言处理、自动驾驶汽车和预测。传统的冯诺依曼计算架构具有分离的处理单元和存储设备，随着工艺技术的扩展，其计算性能一直在迅速提高。然而，在人工智能和机器学习时代，存储设备和处理单元之间的数据传输成为系统的瓶颈。为了解决这个数据移动问题，以内存为中心的计算采用了将存储设备与处理单元合并的方法，以便可以在同一位置进行计算而无需移动任何数据。内存处理 (PIM) 引起了研究界的关注，因为它可以通过最小化数据移动来显着提高以内存为中心的计算系统的能源效率。尽管 PIM 的好处被广泛接受，但它的局限性和挑战尚未得到彻底研究。本文全面研究了基于各种存储设备类型（例如静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM) 和电阻式存储器 (ReRAM)）的最先进的 PIM 研究工作。我们将概述每种存储器类型的 PIM 设计，涵盖位单元、电路和架构。然后，我们将讨论一种新的软件堆栈标准及其将 PIM 与传统计算架构相结合所面临的挑战。最后，我们将讨论 PIM 的各种未来研究方向，以进一步减少数据转换开销、提高测试准确性并最大限度地减少内存内数据移动。
