摘要 — 当氧化层变薄,栅极长度变短时,MOSFET 器件中会出现短沟道效应 (SCE)。本研究的目的是寻找一种新的电介质和栅极材料来取代传统的氧化物二氧化硅 (SiO 2 ) 和多晶硅作为栅极材料。本研究的目的是研究使用不同类型的高 k 电介质材料和锗 (Ge) 作为栅极材料的 MOSFET 的性能。使用 Silvaco TCAD 工具制造和模拟 MOSFET 结构。基于电流-电压 (IV) 特性评估 MOSFET 的整体性能。结果表明,用 HfO 2 和 Ge 作为电介质和栅极材料制造的 MOSFET 具有较高的驱动电流,漏电流比传统 MOSFET 降低了 0.55 倍。因此,与 SiO 2 和多晶硅相比,MOSFET 结构中 HfO 2 和 Ge 的组合具有最佳性能,因为它在缩小器件尺寸时产生较小的漏电流和较小的 V th,从而降低 SCE。
摘要 - 基于双介质DBR的双介电型微腔发光设备,它们制造了两个不同的结构,并研究了它们的热特性。为了改善热耗散,使用了比SIO 2高得多的热导率的ALN电流构造层和电镀铜散热器。设备的热电阻从923 k/w降至457 k/w,其中一半是用典型使用的SIO 2电流构造层和键合的底物获得的。这是带有双电介质DBR的基于GAN的微型腔发光设备中报告的最低值。温度分布和设备内部的热量。结果表明,沿垂直方向的热传输有效地绕过底部DBR到铜板。这项工作提供了一种有效的方法,可以改善具有双介电DBR结构的基于GAN的微型腔发光设备。索引项 - 微型腔发光设备,热量耗散,ALN电流配置层,电镀铜板。
人工智能 (AI) 在我们社会中的影响力正在不断扩大。企业越来越多地考虑使用 AI 模型,因为它们提供了新的应用可能性。因此,简单的方法正在被可以补充甚至超越人类能力的复杂系统所取代。这导致公司流程通过独立自主的 AI 系统进行转变。然而,这些能力和复杂性的增加提出了新的问题,即如何管理基于 AI 的应用程序的预测、决策或行动。人们经常讨论谁应该对 AI 系统的结果负责,因此谁应该对它负责的问题。特别是,当试图让某人对基于 AI 的系统的结果负责时,存在特定的模糊性和困难。已经阐明了 AI 的几个责任差距(Santoni de Sio 和 Mecacci,2021 年)。责任差距源于人类渴望知道发生伤害的原因,尤其是如果原因是由于过错,则希望为其辩护或惩罚它(Santoni de Sio
当不对称连接双门MOSFET制造为SIO 2 /High-K介电堆积的栅极氧化物时,研究了开关电流比的变化。高介电材料具有降低短通道效应的优势,但是由于带偏移的偏移量减少和使用硅的界面性能较差,栅极寄生电流的上升已成为一个问题。为了克服这一缺点,使用了堆叠的氧化膜。电势分布是从柱道方程式获得的,阈值电压是从第二个衍生方法计算得出的,以获取循环。结果,该模型与其他论文的结果一致。随着高介电材料的介电性的增加,开关电流比率增加,但在20或更多的相对介电常数下饱和。开关电流比与上和下高介电材料厚度的算术平均值成比例。SIO 2显示了10 4或更低的开关电流比率,但TIO 2(K = 80)的On-Own电流比增加到10 7或更多。
扫描电子显微镜(SEM)图像显示了INGAAS纳米线在Si上的选择性区域生长:垂直排列的纳米线在Si(111)底物上生长。纳米线之间的表面被SIO 2纤维覆盖。纳米线的直径为90 nm,高度为760 nm。
图 1-b 显示了 n-Si 的衍射图案样品。它不同于n-Si的衍射图案具有 SiO 2 层的样品,在 X 射线衍射图上 2θ≈17.4° 处没有漫反射,结构反射 (111) α 的强度分别降低了 2.5 倍、三阶 (333) α 的强度降低了 1.7 倍,结构反射 (002) 的强度降低了,反射 (313)、(513) 和 (620) 的强度也增加了几个百分点,它们在 n-Si 衍射图谱的光谱中产生了衍射偏移样品在较小角度的一侧。晶粒尺寸和晶格参数由 n-Si 的 (111) 结构线的半宽度确定分别为 58 nm 和 а Si =0.5419 nm,略小于样品 n -Si 的晶格参数(а Si =0.5426 nm)SiO 2 层。但这会导致 n-Si 结构反射发生偏移衍射图案朝向较小的散射角。
摘要 光学微波动能电感探测器 (MKID) 的典型材料是金属,在可见光和近红外光中的自然吸收率约为 30-50%。为了达到高吸收效率 (90-100%),必须将 KID 嵌入光学堆栈中。我们展示了一种针对 60 nm TiN 薄膜的光学堆栈设计。光学堆栈被建模为传输线的各段,其中每个段的参数与各层的光学特性有关。我们从光谱椭圆偏振测量中推导出 TiN 薄膜的复介电常数。设计的光学堆栈针对宽带吸收进行了优化,从顶部(照明侧)到底部由以下组成:85 nm SiO 2、60 nm TiN、23 nm SiO 2 和 100 nm 厚的 Al 镜。我们展示了该堆栈的模型吸收和反射,其在 400 nm 至 1550 nm 范围内的吸收率 > 80%,在 500 nm 至 800 nm 范围内的吸收率接近 1%。我们使用商用分光光度计测量了该堆栈的透射和反射。结果与模型非常吻合。
摘要:块共聚物的定向自组装(DSA)是用于构图sub-10 nm特征的最有希望的图案技术之一。但是,在如此小的特征大小上,为DSA过程制造指导模式变得越来越困难,并且有必要探索DSA的替代指导方法,以实现长期有序的对齐方式。在这里,我们报告了三封闭共聚物的自我对准组装,聚(2-乙烯基吡啶)-b-丙烯 - b-polystyrene- b-poly(2-乙烯基吡啶)(p2vp- b -PS-b -ps- b -p2vp)在中性石墨烯纳米骨上的含量为p2v的中性石墨烯含量(p2vp- b -ps- b -p2vp)通过溶剂蒸气退火。组装的P2VP-B-PS-B-P2VP在石墨烯基板上表现出远距离的一维对准,沿垂直于石墨烯和基板边界的方向,其半迹尺寸为8 nm,这极大地阐明了传统化学化学上的化学上层状dsa所需的光刻分辨率。用石墨烯条纹之间的差距从10到100 nm不等,可以证明一个宽的处理窗口,从而克服了对指导模式宽度的限制,以具有相应的域间距。将间隙降低到10 nm时,P2VP-B -PS-B -P2VP在石墨烯和底物上形成了直线模式。蒙特卡洛模拟表明,在石墨烯纳米容器上的三嵌段共聚物的自我对准组件分别在石墨烯和SIO 2上的平行和垂直层片的边界上进行引导。模拟还表明,系统的肿胀允许链条快速重新排列,并快速退火任何未对准的晶粒和缺陷。在模拟中系统地研究了SIO 2和P2VP之间的相互作用强度对自组装的影响。关键字:石墨烯,三嵌段共聚物,溶剂蒸气退火,一维组装