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基于标准单元的栅极尺寸和晶体管堆叠的抗辐射效率
近年来，晶体管技术的进步使得人们能够设计出越来越复杂的集成电路。随着在降低功耗和提高性能方面取得的巨大成就，在考虑深度扩展技术时也面临着新的挑战。明显的工艺变异性、老化和辐射效应是经常出现的设计挑战，其重要性也日益增加 [1-5]。集成电路越来越容易受到单个高能粒子撞击的影响，可能会产生破坏性或非破坏性的影响。当粒子撞击触发 CMOS 电路中固有的 PNPN 结构中的寄生晶体管时，就会发生单粒子闩锁 (SEL)，这可能会产生破坏性影响 [6]。当高能粒子从顺序逻辑元件撞击晶体管的敏感区域并沉积足够的电荷以扰乱电路时，单粒子翻转 (SEU) 会以位翻转的形式出现。此外，组合逻辑电路容易受到单粒子瞬态 (SET) 效应的影响，这种效应表现为粒子与处于关断状态的晶体管漏极电极相互作用产生的寄生瞬态电流。这并不是单粒子效应 (SEE) 的详尽列表 [7]。辐射加固设计 (RHBD) 技术已经开发出来，用于应对不同辐射条件下电子电路的辐射效应
用于空间的 GaN MMIC 堆叠 Doherty 功率放大器...
摘要 — 本文介绍了单片微波集成电路功率放大器的设计和实验结果，其中将 FET 堆叠方法与 Doherty 架构相结合，以最大限度地提高可实现的性能。具体而言，堆叠单元是通过将共源设备拆分为两个较小的设备来实现的，从而形成非常紧凑和对称的结构，而 Doherty 理念则用于实现高回退效率。该芯片采用 100 nm 栅极长度的硅基氮化镓技术实现，面向下行卫星 Ka 波段。两级放大器不仅满足功率要求，还满足空间使用的热约束。在 17.3 GHz 至 20.3 GHz 的频率范围内，测量结果显示线性增益约为 25 dB，峰值功率为 38 dBm，功率附加效率大于 35%。索引词 — Doherty 放大器、高效率、空间应用、氮化镓
3D堆叠paves方法，用于较小的，动力包装的计算
违反摩尔法律计算绩效的限制正在努力跟上不懈的驱动力，以实现高性能芯片，因为性能瓶颈已经出现了，扩展范围在所有方面都达到了极限。扩展摩尔定律的一种方法是通过异质整合，这可以随着性能水平的提高铺平到未来设备的道路。随着芯片的变小，越来越强大，连接不断增长的晶体管数量的电线变得越来越薄且包装更密集。产生的阻力增加和过热会导致信号延迟，并限制中央处理单元（CPU）时钟速度。其他问题包括大规模集成电路（LSI）操作中的频率限制，与电池相关的电源限制和冷却问题。在改善移动计算和图形处理系统中的性能时，一个考虑因素是确保工作频率和功耗均未增加。另一个考虑因素是，通过功耗效率改善内存访问带宽，因此必须具有广泛的输入/输出（I/O）内存总线而不是高频接口。此外，随着系统性能的改善，此类系统中的内存能力变得越来越重要。3D芯片技术有助于解决几个问题，这些问题挑战了芯片的性能提高和加工尺寸的减少。这种方法通过称为晶圆键的过程在另一个芯片或集成电路（IC）上层。TSV还可以实现更有效的散热并提高功率效率。与此使用透过的硅VIA（TSV）制造方法垂直堆叠多个芯片组件，从而产生更快，更小和更低的CPU。
四个周期垂直堆叠的SIGE/SI CHANNEN FINFET制造及其电特性
摘要：在本文中，为了解决sige通道鳍片效果晶体管（FinFET）的外延厚度极限和高界面陷阱密度，提出了四个周期的SIGE/SI CHANNEL FINFET。高晶体质量的四个周期堆叠的SIGE/SI多层外延，每个SIGE层的厚度小于10 nm的厚度在Si基板上实现，而没有任何结构缺陷影响，通过优化其外延的生长过程。同时，SIGE层的GE原子分数非常均匀，其SIGE/SI接口很清晰。然后，通过优化其偏置电压和O 2流量，可以通过HBR/O 2/He等离子体实现堆叠的SIGE/SI FIN的垂直文件。引入了四个周期垂直堆叠的SIGE/SI FIN结构后，其FinFET设备在与常规SIGE FINFET相同的制造过程中成功制造。与传统的SIGE通道芬法特（Sige Channel FinFet）相比，它可以达到更好的驱动电流I，子阈值斜率（SS）和I ON /I OFF比率电性能，其SIGE通道的鳍高度几乎等于四个周期的SIGE /SIGE /SIGE /SI频道中的SIGE总厚度。这可能归因于四个周期堆叠的SIGE/SI FIN结构具有较大的有效通道宽度（W EFF），并且在整个制造过程中可以保持质量和表面界面性能更好。此外，首先打开堆叠的SIGE/SI通道的Si通道也可能对其更好的电气性能有所贡献。这个四个周期垂直堆叠的SIGE/SI Channel FinFet设备已被证明是未来技术节点的实用候选人。
通过NH -π堆叠取消拉链碳纳米管捆绑包，以增强电气和热传输
摘要：单壁碳纳米管（SWCNTS）的捆绑显着破坏了它们的出色热和电性能。意识到稳定，均匀和表面活性剂 - 在溶剂和复合材料中的swcnt散发体长期以来一直被视为一个关键挑战。在这里，我们报告了含胺的芳香族和环己烷分子，这些分子是环氧固化的常见链扩展器（CES），可用于有效分散CNT。我们实现了CE溶剂中SWCNT的单管级分散，这是通过强性手性吸收和光致发光发射所证明的。SWCNT-CE分散体在环境条件下保持稳定数月。The excellent dispersibility and stability are attributed to the formation of an n-type charge-transfer complex through the NH − π interaction between the amine group of CEs and the delocalized π bond of SWCNTs, which is con fi rmed by the negative Seebeck coe ffi cient of the CE-functionalized SWCNT fi lms, the red shift of the G band in the Raman spectra, and the NH X射线光电子光谱中的−π峰。CES的高配置显着改善了宏观CNT组件的电气和热传输。通过HNO 3的功能修改后，在80.8％的光透射率下，CE分散的SWCNT薄膜的板电阻达到161Ω平方-1。CES交联CNT和环氧分子，在CNT/环氧纳米复合材料中形成了声子传输的途径。基于CE的NH-π相互作用为SWCNT在方便而可扩展的过程中的有效和稳定分散提供了新的范式。与原始环氧树脂相比，CE -CNT-环氧复合材料的热导率增强了1850％，这是CNT/Epoxy纳米复合材料迄今据报道的最高增强。关键字：碳纳米管，分散，电荷转移，热界面材料，透明电极，功能化■简介
› MLCC、滤波器、堆叠、径向 › 标准和定制产品 › 高电压、频率、精密 › 高反应性、短交货期 › 服务提供商
我们的分销分支机构 Milton Ross Composants 除我们自己的陶瓷生产外，还可以通过与专业制造商（主要是欧洲）合作，提供全系列（钽除外）电容器（薄膜、电解）和电阻器（厚膜、薄膜、线绕），提供相同的高价值产品、高电压、高精度、大值、定制产品，并且始终具有最短的交货时间。
基于堆叠模型融合的空心线圈电流互感器误差分析
摘要：空心线圈电流互感器是数字化变电站建设中的关键设备，但与传统的电磁式电流互感器相比，其更容易受到各种故障的影响。为了了解各种参数对空心线圈电流互感器性能的影响，该文利用最大信息系数法研究了这些因素的影响，并分析了影响因素对互感器误差的干扰机理。最后，采用Stacking模型融合算法对互感器误差进行预测。开发的基础模型由深度学习、集成学习和传统学习算法组成。与门控循环单元和极端梯度提升算法相比，本文提出的基于Stacking模型融合算法的预测模型具有更高的准确性和可靠性，有助于提高未来数字化变电站的性能和安全性。
用于堆叠芯片的芯片粘接膜 (DAF) ...
ESP7660-SC 是 AIT 广泛的 DAF 粘合剂之一，专为更高效的堆叠芯片应用而设计，具有以下优点：• 控制和定义粘合线厚度，标准应用为 10 和 20 微米，超薄堆叠应用为 3 和 5 微米。• 经过验证的低吸湿性，符合 MSL Leve1 封装要求。• 采用先进的聚合物分子工程进行应力管理。• AIT DAF 晶圆安装速度更快，在 10 秒内以 60-70°C 的滚动压力进行。• 预层压 DAF 的晶圆可以储存 3 个月，从而方便在多个地点进行制造。• 只要切割胶带兼容，就可以像没有 DAF 一样执行 UV 释放或剥离切割胶带和切割操作。• AIT 不直接提供预先层压到兼容切割胶带上的芯片贴装膜 (DAF) 粘合剂，其重复图案和指定间距与传统 DDAF 格式相同。 AIT 与晶圆安装设备合作，提供集成式整体材料-设备-工艺解决方案，以更低的成本实现更快的晶圆加工。AI Technology 提供以下形式的 DAF：1. 适用于任何尺寸晶圆的 DAF 预制件片或模切卷，覆盖在离型膜上 2. AIT DAF 材料的“液体版本”可用于定制预涂在任何尺寸厚度的晶圆上。AIT 液体版本的 DAF 具有适合筛选和旋涂的粘度。
通过联合稀疏性的堆叠深度嵌入回归进行脑电图特征选择
在脑机接口 (BCI) 领域，选择高效且稳健的特征对于人工智能 (AI) 辅助临床诊断非常有吸引力。在本研究中，我们基于嵌入式特征选择模型，以逐层方式构建堆叠深度结构进行特征选择。其良好的性能由堆叠广义原理保证，即添加到原始特征中的随机投影可以帮助我们以堆叠方式连续打开原始特征空间中存在的流形结构。有了这样的好处，原始输入特征空间变得更加线性可分。我们使用波恩大学提供的癫痫脑电图数据来评估我们的模型。基于脑电图数据，我们构建了三个分类任务。在每个任务中，我们使用不同的特征选择模型来选择特征，然后使用两个分类器根据所选特征进行分类。我们的实验结果表明，我们的新结构选择的特征对分类器更有意义且更有帮助，因此比基准模型产生更好的性能。
样本准备3D多-DIE堆叠软件包
使用烟雾硝酸浸泡以获得单个完整模具的四型堆积包装通常会产生两个骰子（而其余的破裂）则无法重复。对四盘堆叠的包装本身（无论是用手动或自动化学拆解）的解链量总是会导致裂纹。机械研磨（砂砾180（75 µm）SIC磨纸）的组合，以去除环氧造型化合物（EMC）和每种模具；和化学脱囊技术（烟雾硫酸（20％SO 3）混合到100％烟雾硝酸（1：1），在100°C下）以去除每个模具附着层，用于将四型堆积的包装解码，但是当死亡2时，发生了四盘堆叠的包装。因此，使用上述机械磨削和化学脱圈技术的组合，使用了在解解之前封装四盘堆叠式包装的冷式环氧机械支撑[9]。需要机械支撑