类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
Eurostars 3 – 呼叫 1 376 用于制造汽车环境微光学器件的高性能混合聚合物 德国弗劳恩霍夫协会研究所 资助
MSEC 7395M。半导体器件和加工。本课程介绍半导体器件的基础知识、硅和复合半导体材料制造、光刻、蚀刻、控制掺杂剂分布以形成纳米级器件所需的浅结、离子注入和微结构工程、不同类型的掺杂现象、载流子作用和电荷传输特性、缺陷微结构、低电阻率欧姆接触以及传统和新兴微/纳米电子器件的不同制造概念。此外,学生将参与实验室项目和研讨会演讲。先决条件:MSEC 7401,成绩为“B”或更高。3 个学分。3 个讲座接触小时。0 个实验室接触小时。课程属性:从 3 连读处理中排除|主题评分模式:标准字母
在许多情况下,数字逻辑器件的功能或部分功能未使用,例如,当仅使用三输入与门的两个输入或仅使用 4 个缓冲门中的 3 个时。此类输入引脚不应保持未连接状态,因为外部连接处的未定义电压会导致未定义的操作状态。布局示例指定了在任何情况下必须遵守的规则。数字逻辑器件的所有未使用的输入必须连接到高或低偏置以防止它们浮动。应应用于任何特定未使用输入的逻辑电平取决于设备的功能。通常,它们将绑定到 GND 或 V CC ,以更有意义或更方便为准。浮动输出通常是可以接受的,除非该部件是收发器。
摘要。通过等离子体增强化学气相沉积 (PECVD) 方法沉积薄膜是制造 MEMS 或半导体器件的关键工艺。本文全面概述了 PECVD 工艺。在简要介绍 PECVD 反应器的主要层及其应用(例如氧化硅、TEOS、氮化硅、氮氧化硅、碳化硅、非晶硅、类金刚石碳)之后,介绍了这些层。分析了工艺参数(例如腔体压力、衬底温度、质量流速、RF 功率和 RF 功率模式)对沉积速率、膜厚度均匀性、折射率均匀性和膜应力的影响。微机电系统 (MEMS) 和半导体器件的薄膜 PECVD 沉积的主要挑战是优化沉积参数,以实现高沉积速率和低膜应力,这在低沉积温度下是可能的。
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
摘要-测量并建模了 SO1 nMOSFET 中的自热现象。在静态工作条件下,SO1 器件的温升超过 100 K。测量的温升与分析模型的预测非常吻合,并且是硅厚度、埋层氧化物厚度和通道金属接触分离的函数。在动态电路条件下,通道温度远低于根据静态功率耗散预测的温度。这项工作为从静态器件特性数据(温度变化很大)中提取动态操作(在恒定温度下)的器件建模参数奠定了基础。自热不会大大降低 SO1 电路的电迁移可靠性,但可能会影响 SO1 器件的设计,例如,对于特定应用和缩放几何形状,需要更薄的埋层氧化物层。
摘要:制备了NiO/β-Ga2O3异质结栅场效应晶体管(HJ-FET),并通过实验研究了在不同栅极应力电压(VG,s)和应力时间(ts)下器件的不稳定性机制。发现了器件在负偏压应力(NBS)下的两种不同退化机制。在较低的VG,s和较短的ts下,NiO体陷阱捕获/脱捕获电子分别导致漏电流的减少/恢复。在较高的VG,s或较长的ts下,器件的传输特性曲线和阈值电压(VTH)几乎永久地负移。这是因为界面偶极子几乎永久地电离并中和了异质结界面上的空间电荷区(SCR)中的电离电荷,导致SCR变窄。这为研究NiO/β-Ga2O3异质结器件在电力电子应用中的可靠性提供了重要的理论指导。