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单层无定形碳和硝酸硼的结构和机械性能
无定形材料表现出各种特征，这些特征不包含晶体，有时可以通过其混乱程度来调节（DOD）。在这里，我们报告了具有不同DOD的单层无定形碳（MAC）和单层无定形硼（MABN）的机械性能。使用具有密度功能理论级别准确性的机器学习势能通过动力学蒙特卡洛（KMC）模拟获得相关结构。提出了一个直观的阶参数，即连续随机网络中由Crystallites占据的面积f x来描述DOD。我们发现f x捕获了DOD的本质：具有相同f x的样品，但使用两个不同的KMC程序获得的微晶的大小和排列，实际上具有相同的径向分布函数，以及键长和键长和键 - 角度。此外，通过使用分子动力学模拟断裂过程，我们发现裂缝前MAC和MABN的机械响应主要由F X确定，并且对大小和特定排列不敏感，并且在某种程度上是晶体的数量和区域分布。分析了两种材料中裂纹的行为，并发现主要在连续的随机网络区域的蜿蜒路径中繁殖，并以截然不同的方式对材料加强的不同方式影响。目前的结果揭示了无定形单层的结构和机械性能之间的关系，并可能为二维材料提供普遍的加强策略。
通过植入和热退火在氮化铝中制造量子发射器
宽带盖材料中的单光子发射器（SPE）代表了一个吸引人的平台，用于开发在室温下运行的单光子源。III组二硝酸盐先前已被证明具有有效的SPE，这些SPE归因于材料的大带隙内的深度能级，其构型与钻石的广泛研究的颜色中心相似。最近已经证明了氮和氮化铝（ALN）内的缺陷中心的抗束发射。由于III-硝酸盐与洁净室过程的兼容性，这种缺陷的性质和形成它们的最佳条件尚未完全理解，虽然特别有趣。 在这里，我们通过热退火和共聚焦显微镜测量的亚分步上研究了商业Aln Epilayer上的Al植入。 我们观察到发射器的密度的依赖性依赖性增加，从而导致在最大植入量的情况下创建合奏。 在600℃下退火导致SPES形成最大的最佳产量，而在较低的静电液处则观察到SPE密度的显着降低。 这些发现表明，空缺形成的机制在固体状态下SPE的缺陷工程中的发射器和开放诱人的观点中起着关键作用。虽然特别有趣。在这里，我们通过热退火和共聚焦显微镜测量的亚分步上研究了商业Aln Epilayer上的Al植入。我们观察到发射器的密度的依赖性依赖性增加，从而导致在最大植入量的情况下创建合奏。在600℃下退火导致SPES形成最大的最佳产量，而在较低的静电液处则观察到SPE密度的显着降低。这些发现表明，空缺形成的机制在固体状态下SPE的缺陷工程中的发射器和开放诱人的观点中起着关键作用。
超薄，硅氧气的转移层作为可调的生物吸收性电子系统的可调生物流体屏障
Bio/Ecoresbable Electronic Systems在可植入的医疗设备中创造了独特的机会，这些设备在有限的时间内满足需求，然后自然消失以消除对提取手术的需求。这类技术开发的一个关键挑战是，材料可以用作周围水或生物流体的薄壁垒，但最终完全溶于良性最终产品。本文描述了一类无机材料（硅硝酸盐，sion），可以通过血浆增强化学蒸气沉积在薄膜中形成。体外研究表明，sion及其溶解产物具有生物相容性，表明其在植入式设备中的使用潜力。一个简便的过程，用于制造薄弱的多层薄膜，绕过与无机薄膜的机械脆性相关的限制。系统的计算，分析和实验研究突出了基本材料方面。在体外和体内发出无线发光二极管中的演示说明了这些材料策略的实际使用。通过对化学成分和厚度的精细调整，可以选择降解速率和水渗透性的能力为获得一系列功能寿命以满足不同的应用程序要求。
新兴污染物和致病性微生物消除了二次废水的氮化碳光催化过程
化学和生物学的水污染物的复杂性需要有效且可行的治疗方法。在此，使用氮化碳催化剂的光催化臭氧处理有效地用于消除靶向化学污染物的混合物，以及在实际的次级含水量中的大肠杆菌细菌和人类多瘤病毒JC（JC病毒）。在使用尿素和三聚氰胺作为前体制备的催化剂中比较了去角质处理。物理治疗没有明显增强基于尿素的催化剂，而三聚氰胺基（36MCN）材料的结构的改善和MELEM异质结的形成增加了其催化特性。在两组污染物中，光催化的臭氧化系统都优于光解臭，尤其是在臭氧消耗方面。最好的催化剂36mcn，导致消除化学，细菌和病毒污染物所需的臭氧剂量下降57.5％，33.0％和29.0％。羟基自由基还显示为污染物消除的钥匙。臭氧的较高的自由基生产和分解是可能的迹象表明，石墨氮化碳光催化臭氧化的性能更好，这是有效的第三级废水替代方案。
宽带2×2硅氮化物平台上的多模式接口
基于自我成像效应[1]，多模式干涉仪（MMI）可以用作光束拆分器，这是光子积分电路的基本构建块。MMI与Y分支和方向耦合器相比，由于其定义明确的振幅，相位和出色的公差[2，3]，提供了卓越的性能。因此，MMI在Mach-Zehnder干涉仪（MZIS）[4]，分裂和组合器[5，6]，极化束分裂器[7]中找到应用。与MMIS尺寸降低或性能提高有关的研究已发表[8-11]。最近，在SOI上使用MMI设备的次波光栅在内的设计表现出了巨大的承诺[12，13]。次波长光栅（SWGS）是光栅结构，它利用小于波长的光向音高[14]，抑制衍射效应并表现出各向异性特征[12]。通过工程化各向异性折射率，SWG已在许多应用中使用，例如纤维芯片表面和边缘耦合器[15-17]，微功能波导[18]，镜片[19]，波导cross [20]，多路复用器[17，21，22]，相位移动器[23]和Optical Shifters [23]和Optical Sheifters [23] [23] [24] [24] [24] [24]。使用这种元物质，SWG MMI设备的带宽已在SOI平台上显着扩展[12，13]，这使包括波长二线二线器[25]，宽带偏振器梁拆分器[26] [26]和双模式束分配器有益于广泛的应用[27]。砖SWG结构以减轻制造分辨率的要求[28，29]。在SOI平台旁边，其他CMOS兼容材料，例如氮化硅，氮化铝和硝酸锂引起了很多关注。氮化硅（Si 3 N 4）由于其超低损失[30]，非线性特征[31]，从400 nm到中红外[32]脱颖而出[31]。像SOI平台一样，人们对在硅硅平台内实现高性能MMI设备也非常感兴趣。在本文中，我们将SWG MMI理论从SOI平台扩展到其他集成的光子平台，专门针对300 nm厚的氮化硅平台。我们的目标是设计和优化具有较小脚印和宽操作的SWG MMI设备
光学质量方面和波导硅平台中的机械划分
简介：氮化硅（SIN X）具有高折射率和光学透明度，从大约250 nm到7 µm，可以实现跨越紫外线的低损失平面综合设备，直到中型中型。作为一个平台，SIN X受益于晶圆尺度制造，免费的金属氧化物 - 氧化物 - 副导体（CMOS）兼容过程，并且可以针对不同的应用（包括非线性光学功能）定制[1]。但是，与许多集成的光子平台一样，可以在无法使用光栅耦合器时进行处理方面以进行最终耦合。传统的抛光可能会证明是耗时的，尤其是当从晶圆上处理数十个光子设备时，还证明了精确放置的刻面部的挑战。涉及多个薄层不同材料的层压结构，在抛光过程中的波导层的碎屑和分层也导致产量差。近年来，钻石加工通常使用DICING锯，开辟了通往各种脆性材料的光学质量表面的路线[2，3]。在延性状态下的加工可以拆除塑料样的材料，从而导致碎屑下的碎屑低和低表面粗糙度。我们以前已经证明了诸如二氧化硅和硅等散装材料的光学质量加工，以及尼贝特锂中的山脊波导和面的划分[4-7]。在这项工作中，我们将这些技术重新列为二合一质量质量的片段，该平台由多个层（底物 - 氧化物sin x-封顶层）组成，不需要抛光。我们将此技术扩展到了侧向定义的波导，这些波导证明了层压层的精确度，保存和凹入锯技术的低表面碎屑。我们的DICING例程还提供了一个过程来验证延性加工的参数。
Foundry开发从...
光子整合技术已成为大量现有和利基应用程序的核心，就像微电子技术在[1]之前开发的几十年一样。以光子学为关键的促成技术[2]，集成是具有稳定，便携式和低功耗设备的成本效益填充应用程序市场的自然路径，类似于电子集成电路的传播。虽然光子整合技术的主要应用程序开发在Tele/DataCom [3，4]领域，但这些领域逐渐进入了其他领域，例如土木工程[5]，生物和生命科学[6]，环境传感[7-10]和自动动力[11]，以及许多其他领域。自然而然地，光子整合技术开发的最初努力专门用于整体整合，以建立稳定且可加入的单个平台。关键因素是纳入通用技术哲学[12，13]。这些早期活性基于硅（SI），磷化物（INP）和氮化硅（SIN）材料[14-17]的三种主流技术。尽管如此，当前的评论和路线图[18-20]倡导混合和异质整合[21，22]，承认使用单个材料平台的使用不能涵盖所有现有的应用程序。SI和SIN膜的整体组合也是研究的主题[23，24]。与基于SI指南的平台和二氧化硅平台（所谓的Planar Lightwave电路，PLC [27]）相比，Sin Photonics将两者的良好特征结合在一起。由IIII-V半导体带来，并带有检测和调节，也存在于Si Photonics中，但指导光的非常基本的功能是SIN光子学的关键优势，无论是线性和非线性方案，都得到了SI 3 n N 4的固有的光学宽带，均受si 3 n 4的固有宽带（米将）[sir-nif-nif）[ 26]。 与PLC相比，由于较高的指数对比度以及光学模式的限制，但具有可比的传播损失，因此提供了减少的足迹。 与SI纳米线光子学相比，后者是一个优势[14]，但与厚的Si光子学相比[17]。 因此，罪可以广泛地说一个平台，将良好的传播损失数字和足迹结合在一起，以及覆盖Vis波长范围的附加值。由IIII-V半导体带来，并带有检测和调节，也存在于Si Photonics中，但指导光的非常基本的功能是SIN光子学的关键优势，无论是线性和非线性方案，都得到了SI 3 n N 4的固有的光学宽带，均受si 3 n 4的固有宽带（米将）[sir-nif-nif）[ 26]。 与PLC相比，由于较高的指数对比度以及光学模式的限制，但具有可比的传播损失，因此提供了减少的足迹。 与SI纳米线光子学相比，后者是一个优势[14]，但与厚的Si光子学相比[17]。 因此，罪可以广泛地说一个平台，将良好的传播损失数字和足迹结合在一起，以及覆盖Vis波长范围的附加值。由IIII-V半导体带来，并带有检测和调节，也存在于Si Photonics中，但指导光的非常基本的功能是SIN光子学的关键优势，无论是线性和非线性方案，都得到了SI 3 n N 4的固有的光学宽带，均受si 3 n 4的固有宽带（米将）[sir-nif-nif）[ 26]。 与PLC相比，由于较高的指数对比度以及光学模式的限制，但具有可比的传播损失，因此提供了减少的足迹。 与SI纳米线光子学相比，后者是一个优势[14]，但与厚的Si光子学相比[17]。 因此，罪可以广泛地说一个平台，将良好的传播损失数字和足迹结合在一起，以及覆盖Vis波长范围的附加值。由IIII-V半导体带来，并带有检测和调节，也存在于Si Photonics中，但指导光的非常基本的功能是SIN光子学的关键优势，无论是线性和非线性方案，都得到了SI 3 n N 4的固有的光学宽带，均受si 3 n 4的固有宽带（米将）[sir-nif-nif）[ 26]。与PLC相比，由于较高的指数对比度以及光学模式的限制，但具有可比的传播损失，因此提供了减少的足迹。与SI纳米线光子学相比，后者是一个优势[14]，但与厚的Si光子学相比[17]。因此，罪可以广泛地说一个平台，将良好的传播损失数字和足迹结合在一起，以及覆盖Vis波长范围的附加值。
硅基氮化物外延开发
市场新闻 6 智能手机出货量将在 2023 年第三季度小幅下滑后复苏 微电子新闻 8 CML 完成对微波技术的收购 宽带隙电子新闻 10 DENSO 和三菱电机向 Coherent 的 SiC 部门投资 10 亿美元 • Soitec 启动 SmartSiC 晶圆生产工厂 • J2 和 HKSTP 在香港建立第一家 SiC 晶圆厂 • onsemi 完成韩国 SiC 晶圆厂扩建 • 英飞凌完成对 GaN Systems 的收购 • 英飞凌签署多年期协议，为现代/起亚供应电源半导体 • 美国国防部为北卡罗来纳州立大学牵头的“CLAWS”微电子公共区域创新中心拨款 3940 万美元 • GlobalFoundries 获得美国政府 3500 万美元资助，以加速 200 毫米 GaN-on-Si 芯片的生产 • 佛蒙特大学-GF 联盟被指定为技术中心 • Element Six 入选美国国防部 LADDIS 计划 • 首款 JEDEC 标准顶部冷却表面贴装 TOLT GaN晶体管 • 东京农工大学和日本酸素公司通过MOVPE实现高纯度Ga 2 O 3薄膜的高速生长 材料和加工设备新闻 27 Riber的MBE 49 GaN将与MOCVD竞争200mm GN-on-Si • ELEMENT 3–5的ACCELERATOR 350K为批量生产提供单晶AlN • Aehr的收入同比几乎翻了一番 LED新闻 32 Mojo Vision的A轮融资几乎翻了一番，达到4350万美元 • NS Nanotech获得100万美元NSERC资助，用于开发纳米级LED和激光器 • ams OSRAM筹集22.5亿欧元以满足2025/26年的融资需求 光电子新闻 38 SuperLight Photonics在与DeepTechXL和oost NL的投资轮中获得种子资金 光通信新闻 40 ECOC 2023的新闻 • Coherent和Kinetic延长合作伙伴关系以启用网络边缘的 100G 服务 • OpenLight 与 Spark 合作扩展设计服务 • imec 推出 SiGe BiCMOS 光接收器，总数据速率达到 200Gbps 光伏新闻 50 NREL 创下 D-HVPE 生长的单结 GaAs 电池 27% 的效率记录
通过光学等离子体发射的贝叶斯优化控制成分的氮化物薄膜的自主溅射合成
自主实验已成为加速材料发现速度的有效方法。尽管自主合成仪器在分子和聚合物科学、混合材料溶液处理和纳米颗粒领域已变得流行，但用于物理气相沉积的自主工具的例子却很少，但对半导体行业却很重要。在这里，我们报告了一种自主工作流程的设计和实施，用于溅射沉积具有受控成分的薄膜，利用由 Python、光发射光谱 (OES) 和贝叶斯优化算法定制控制的高度自动化溅射反应器。我们将通过 X 射线荧光测量的薄膜成分建模为在 N 2 和 Ar 气氛中从元素 Zn 和 Ti 靶共溅射期间监测的等离子体发射线的线性函数。由 OES 提供信息的贝叶斯控制算法通过最小化所需和测量的光发射信号之间的绝对误差来导航溅射功率空间以制造具有用户定义成分的薄膜。我们通过自主制造 Zn x Ti 1 − x N y 薄膜验证了我们的方法，这些薄膜与目标阳离子成分的偏差相对为 ± 3.5%，即使对于 15 纳米的薄膜也是如此，这表明所提出的方法可以可靠地合成具有特定成分的薄膜，并且人为干扰最小。此外，所提出的方法可以扩展到更困难的合成实验，其中等离子体强度线与压力呈非线性关系，或者元素粘附系数与基板温度密切相关。
透明的导电氧化物和低氮损耗富含硅的硅波导，作为神经形态光子学的基础
简介神经形态计算是指试图模仿大脑信号处理的信号的方式[1]。与基于具有两个分离的内存和处理单元并以顺序操作的von Neumann架构的传统计算机相比[2]，大脑过程以并行方式[3，4]。，它在速度和能源效率方面提供了巨大的好处，因为数据传输是造成大部分功耗的原因。克服某些局限性的方法之一是开发可以改善信号处理的新算法[5，6]，但是，它仍然需要在内存和处理器之间进行数据传输和限制其效率。在处理这些限制的过程中，在网络中可以实施的人工神经元和突触的开发中，付出了很多努力[1]。基于光子学，即，神经形态光子学，可用光子作为信号载体，以在网络的不同部分之间传递信息[7-12]。多亏了几乎无限的带宽，与标准CMOS技术的兼容性以及几乎为零的功耗，可以进行基本的矩阵乘法，与神经态电子相比，它可以提供巨大的改进。可以通过以光速度在单个波导上将多个信号列入多个信号来实现完整的并行性。同时，光权重可以提供计算的低延迟。通过将这些优点结合起来，至少与电子同行相比，至少有很少的数量级改善。但是，实现此类任务的实现需要仍缺失的新材料平台和低损失体系结构。氮化硅（SIN）是光子整合电路（PIC）技术的普遍材料，因为它与标准CMOS过程兼容[13，14]。它允许在单个芯片上进行具有成本效益的设备和电子和光子组件的协整。此外，与其他材料相比，基于SIN平台的光子设备的特征是对温度漂移的容忍度更高，光学损耗和较低的波长范围操作，较大的波长透明度和改善的串扰值[14]。已经被证明是一个适当的材料平台，用于实现神经网络，表明自由度增加的是设计线性神经元[8，9]。因此，SIN平台可以作为神经形态光子学中的路由层起关键作用[9]。