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World File Search System氮化硅
毫米级行波太赫兹光混频器的研制
1 摘要 — 基于超快光电探测器中的光外差（光）混合的 THz 源非常有前景，因为它们在室温下工作，可能结构紧凑、成本高效，并且最重要的是频率可调性广。然而，它们的广泛使用目前受到 THz 频率下 µW 范围的可用功率水平的阻碍。我们在此介绍一种行波结构，其 THz 频率下的相干长度为毫米级，为大有源面积（~4000 µm 2 ）光混合设备开辟了道路，该设备能够处理超过 1 W 的光泵浦功率，远远超出了使用小有源面积（<50 µm 2 ）的标准集总元件设备的能力，需要保持与 THz 操作兼容的电容水平（<10 fF）。它基于氮化硅波导，该波导耦合到嵌入共面波导中的膜支撑低温生长 GaAs 光电导体。根据本研究详细阐述的该器件的光电子模型，预计毫瓦级功率可达到 1 THz，甚至高于 1 µW，最高可达 4 THz。实验中，使用两个 780 nm-DFB 激光器产生的拍音测量 1 毫米长结构的频率响应，最高可达 100 GHz，清楚地显示了预期的行波特征，即当反向行波的贡献完全消除时，衰减 6 dB，最终达到 ~50 GHz，随后达到 ~100 GHz 的恒定水平。在行波状态下进行操作的实验演示是实现该概念在功率水平和频率带宽方面的最初承诺的第一步。
在光子平台上将溶液处理的BATIO3薄膜与高蛋白系数的整合
在硅（SI）和氮化硅（SIN）基于光子整合电路（PICS）的基于硅（SI）上的薄膜（SIN）上的薄膜（PICS）的异质整合在未来未来的纳米光子薄片调制器的发展中起着至关重要的作用。由于铁电薄膜的电形（EO）特性在很大程度上取决于它们的晶体相和质地，因此在这些平台上的Batio 3薄系统的整合远非微不足道。到目前为止，已经开发了使用SRTIO 3模板结合使用SRTIO 3模板纤维与高真空沉积方法结合使用的常规集成途径，但是它的吞吐量较低，昂贵，需要单晶基板。要缩小这一差距，需要一种成本效率，高通量和可扩展的方法来集成高纹理的Batio 3薄膜。因此，提出了使用LA 2 O 2 CO 3模板膜与化学溶液沉积（CSD）过程结合使用LA 2 O 2 CO 3模板膜整合的替代方法。在这项工作中，溶液处理的BATIO 3薄片的结构和EO特性是表征的，并评估了其整合到光圈谐振器中。BATIO 3纤维表现出纹理，其大型皮孔系数（r E e镜）为139 pm v-1，并且在基于环的谐振器调制器中积分显示为1.881 V cm的V le，带宽为40 GHz。这可以使Batio 3薄膜在PIC平台上进行低成本，高通量和富裕整合，并在PIC平台上以及潜在的大规模制造纳米光子BATIO 3薄片调制器。
MEMS应用的低应力硝酸盐层
本文提出了两种沉积方法，用于生成具有PECVD反应器中“零”残留应力的SIN X层：高频模式下的混合频率和高功率（13.56 MHz）。传统上，混合频率模式通常用于产生低应力SIN X层，替代使用HF和LF模式。但是，由于LF模式的沉积速率较低，因此混合频率的组合沉积速率非常小，以产生同质的SIN X层。在第二种方法中，使用了高达600 W的高功率，也可能产生较低的残余应力（0-20 MPa），其沉积速率较高（250至350 nm/min）。较高的功率不仅会导致更高的气体解离速率，从而导致较高的沉积速率，而且在SIN X膜中带来了较高的n键，以及来自SIN X膜的较高体积膨胀的较高压缩应力，从而补偿了拉伸应力并产生低残余应力。此外，本文还研究了其他重要参数的影响，这些参数对残余应力和沉积速率有很大影响，例如反应剂气体流速和压力。通过使用最终优化的配方，基于低应激SIN X层成功制造了KOH和氮化硅悬臂的各向异性湿蚀刻层的掩蔽层。此外，还制造并测试了具有400nm孔的纳米孔膜。通过在纳米多孔膜顶部培养小鼠D1间充质干细胞，结果表明小鼠D1间充质干细胞能够生长良好。这表明纳米方膜可用作与活细胞接口的平台，成为生物分子分离的生物胶囊
20 GHz纤维融合的飞秒脉冲和超纤维脉的产生，具有共振电频率梳子
频率梳子具有10-20 GHz的模式间距对于越来越重要的应用至关重要，例如天文光谱仪校准，高速双重击向光谱和低噪声微波生成。虽然电磁调节器和微孔子可以以这种重复速率提供窄带梳子来源，但剩余的挑战是产生具有足够峰值功率的脉冲来启动非线性超脑抗脑电图的一种手段，该脉冲跨越了数百个Terahertz（THZ）（THZ）。在这里，我们使用现成的偏振化放大和非线性纤维组件为此问题提供了简单，坚固且通用的解决方案。使用1550 nm的谐振电频率梳子证明了这种非线性时间压缩和超脑部生成的光纤方法。我们以20 GHz的重复速率显示了如何轻易实现短于60 fs的脉冲。可以将相同的技术应用于10 GHz的皮秒脉冲，以表现出9倍的时间压缩，并实现50 fs脉冲，峰值功率为5.5 kW。这些压缩的脉冲通过多段分散量的异常 - 非线性纤维或tantala波导，可以在传播后跨越超过600 nm的平坦超脑生成。相同的10 GHz源可以很容易地获得八度跨度的光谱，以在分散工程二氮化硅波导中自我引用。这种简单的全纤维方法用于非线性光谱扩展填补了将任何窄带10–20 GHz频率梳子转换为宽带光谱的关键空白，用于从高脉冲率中受益并需要访问单个梳子模式的广泛应用。
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。
luxtelligence sa
光子综合电路（图片）对于现代数据中心内的数据传输是必不可少的，并且传统上遍布多个应用程序领域，限于散装光学元件，例如LIDAR和BIOSESENT。薄膜硅锂（LNOI）的最新进展显示了LNOI综合光子电路的主要潜力，这些电路表现出强大效应，从而实现了超快和有效的电流调制，但难以通过干蚀刻来处理。出于这个原因，不可能蚀刻紧密的封闭波导 - 通常在硅或氮化硅中实现的 - 这阻碍了材料向商业铸造厂的过渡。虽然硅或磷化物的发育良好，但在欧洲提供了许多商业铸造厂，提供PDK（工艺设计套件），但尼橙色锂的图片并非如此。使用钻石样碳（DLC）的新型制造过程，EPFL的最新进展克服了这一挑战。dlc在1950年代被发现，是一种具有出色硬度的无定形材料，并且能够沉积在纳米薄膜中。使用DLC作为硬面膜，EPFL表现出可靠的蚀刻，紧密限制和低损失图片的可靠制造，损失低至5 dB/m。这种制造方法可以预示新一代紧密限制的Niobate光子集成电路，尤其是用于在基于相干激光的射程，波束成形，光学通信或新兴经典和量子计算网络中的应用。该项目将该制造过程转变为Luxtelligence SA，并开发具有关键构件的工艺设计套件（PDK），特别是高速低压调节器，旨在成为欧洲第一个商业纯式纯种型铸造厂，并将lithium niobate Niobate Niobate niobate集成的光子循环访问。该项目的重点是关键技术，例如波导蚀刻和电极处理，并演示了PDK库中的基本组件，例如波导和电形相位变速器。
帽层对6英寸Si(111)衬底上生长的AlN势垒HEMT性能的影响
近年来，氮化镓 (GaN) 基高电子迁移率晶体管 (HEMT) 因其在降低开关损耗、维持高击穿电压以及保持高温稳定性方面所表现出的卓越性能，其商业化进程不断加快 [1,2]。大尺寸 Si 衬底上 GaN 外延生长技术的进步降低了生产成本。同时，Si 上的 HEMT 器件可以轻松集成到现有的 Si 铸造厂中 [4-6]。上述优势使 GaN 基 HEMT 器件更接近大众市场应用。阻挡层是 HEMT 器件中的关键元件之一，它决定了导电通道的电阻。AlGaN 是最常用的阻挡材料。在 AlGaN / GaN 界面区域形成的二维电子气 (2DEG) 表现出良好的稳定性、低的薄层电阻、高的载流子密度和高的电子迁移率 [7,8]。由于在 AlN / GaN 界面区域形成了更高的 2DEG 密度，AlN 作为阻挡层材料也引起了人们的关注 [9]。据报道，薄层电阻 (Rs) 值低至 128 Ω/sq，2DEG 密度为 3.21 × 10 13 / cm 2 [10]。此外，在 AlN 系统中可以避免合金散射，从而提高 2DEG 霍尔迁移率 [11,12]。已经证明了基于 AlN 阻挡层的 HEMT 器件具有低栅极漏电和高 I on / I off 比 [13]。表 1 总结了最近对具有最佳 Rs 性能的 AlN / GaN 异质结构的研究。然而，由于 AlN 与 GaN 沟道层的晶格失配较大 (2.5%)，因此 AlN 的弛豫是一个主要挑战。氮化硅 (SiN x ) 帽层已被用作表面钝化层，以避免/减少 AlN 弛豫 [ 14 ] 。然而，钝化帽层的成分和厚度对抑制弛豫的影响很少被研究。在本文中，我们报告了包含原位生长的 GaN 和/或 SiN x 帽层的 AlN/GaN 异质结构的长期 2DEG 稳定性。
气溶胶喷气式印刷作为操作电化学TEM微电视的多功能样品制备方法
很多重点是研究其运作，降级和最终（最终）的原则。投资新的路线以提高电池的容量和寿命，需要在其操作的各个阶段仔细表征组成型材料，或者更好地观察他们在设备运行时获取信息的能力。在这些方法中，Operando Liquid-Cell透射电子显微镜（也称为原位液体传输电子显微镜（TEM））在文献中受到了很大的关注。[1-7]对于这种技术，微制造用于创建两个硅芯片，每芯片都涂有一层薄层的氮化硅（SIN X）。然后将硅在本地蚀刻以形成悬浮的电子透明罪x窗口。其中一种芯片通常用图案化的光片涂层，该光片可以用作定义细胞厚度的间隔器。可以在两个Si芯片之间密封一层液体（这称为液体电池）。可以在液体环境中与液体环境中的电子成像，在TEM列中，可以用电子成像，从而规避高真空吸尘器的严格要求。当将这种方法用作研究电化学系统的操作技术时，用2或3个电触点对芯片进行了图案，并且其中至少有一个（称为工作电极）位于Sin X窗口区域上。这种方法进一步称为电化学TEM（EC-TEM），已用于研究燃料电池和电池系统。[1,3,8,9] EC-TEM面临的最大挑战之一是对电极的可靠制备，必须足够薄才能通过液体电池进行电子传输，并且必须仔细地将其定位在con-tact上（需要在10 µm的订单下定位精度）。此外，在机械应变下稀薄的Sin X窗户可以很容易地破裂，并且液体细胞可能会遭受不完美的密封，从而使显微镜真空降解。因此，迄今为止的许多EC-TEM研究都集中在实验期间在工作电极上电沉积的感兴趣材料（例如Li Metal）的系统。[1,3,10]以这种方式，感兴趣的材料仅限于电极，并且在实验之前不需要大量的样品准备。因此，关于工业相关材料的EC-TEM文献通常是不相容的，因为它们通常是不兼容的
通用可编程光子芯片
摘要 - 光子芯片正在变得越来越可编程，并使用电子和软件重新配置了连接性。这种进化是由人工智能和量子计算应用所推动的。我们将讨论可以在更多样化的应用中部署的更多通用目的电路，类似于通用可编程电子产品。光子是世界上最喜欢的数据载体，形式是光学链接。，但越来越多的我们看到，光子信息是在芯片表面上处理的，而不仅仅是用于数据传输，还用于处理。虽然光子集成电路（PIC）大多限于非常特定的功能（例如收发器）该技术正在缓慢地发现其进入不同的应用空间。这是通过多种材料系统（例如IIII-V半导体，硅或氮化硅）中快速成熟的PIC技术平台支持的。用类似的半导体技术与电子芯片制造，这些PIC平台在芯片上支持100s或1000秒的光学构建块的密集整合。当这些构建块包含电气可调节元件时，可以主动操纵芯片的行为。结果，静态光子积分电路逐渐变得更加可调，在运行时可以调整性能或功能。当然，这需要将光子电路与电子驱动器电路集成。在过去的5年中，光子芯片上可调元素的广泛可用性导致了所谓的“可编程”光子电路。在可编程的图片中，光的路径没有预先确定。相反，该电路由连接的波导网的网格与2×2的光学门组成，由2×2耦合器组成（芯片上等效于2×2光学梁的芯片）和相位变速器（或相位变速器（或等效的光学子电路））。此类波导网格在图中绘制1。通过调整门的耦合系数，可以将光线分布在芯片上的不同波导路径上，并且随着相位变速，可以控制这些不同路径之间的干扰。结果是可以在运行时由用户控制的大量多路干涉仪。我们可以识别两个主要类别可编程的Wave-Uide网格，如图1 [1]。在仅向前的距离隔离光线，从一组输入端口到一组输出端口的一个方向传播。光学门控制
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]。