搜索结果: 31-45 共查到“知识要闻 电子科学与技术”相关记录4543条 . 查询时间(2.846 秒)
中国科学院合肥物质科学研究院科学岛团队在共振隧穿及超高精度测量研究方面取得重要进展(图)
测量 能源材料 器件
2024/5/17
2024年2月1日,中国科学院合肥物质院固体所能源材料与器件制造研究部杨勇研究员在微观粒子的双势垒共振隧穿及基于此开展超高精度测量研究方面取得重要进展。相关研究成果发表在美国物理学会期刊 Physical Review Research 上。
中国科学院宁波材料所等在sp2碳共轭有机框架材料构筑方面获进展(图)
有机框架材料 半导体材料
2024/1/26
二维共价有机框架(2D COFs)聚合物作为新一代有机半导体材料,具有可调的光电性质、开放的纳米孔道和丰富的活性位点,在光电催化、能源转换和有机电子等领域展现出应用前景。特别是碳碳双键连接的共价有机框架聚合物(sp2c-COFs)凭借拓展的π共轭、优异的稳定性和高载流子迁移率等特性,成为COFs领域研究前沿方向。然而,有限的成键化学、较高的反应势垒和较差的可逆性,导致sp2c-COFs合成困难并限...
中国科学院上海光机所正负高色散镜对研究取得进展(图)
高色散镜 元件 激光
2024/1/19
2024年1月17日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究人员在正负1000fs2高色散镜对研究方面取得进展。相关研究成果以Design, production, and characterization of a pair of positive and negative high dispersive mirrors for chirped pulse amplification system...
中国科学院微电子所在多模态三维神经形态计算领域取得重要进展(图)
三维神经 形态计算 微电子
2024/2/28
微电子所重点实验室刘明院士团队设计了一种新的3D垂直RRAM阵列,其中不同层器件分别具有非易失性和易失性,这使得它能够构建多模态神经形态计算网络。第1层器件(字线:TiN)和第2层器件(字线:Ru)分别表现出不同的动态特性,可以用于构建多时间尺度储备池计算网络;第3层器(WL:W)表现出了多比特存储的非易失特性,可用于构建卷积神经网络和全连接网络等。第1层和第2层器件构建的多时间尺度储备池计算网络...
中国科学院微电子所在三维铁电存储器噪声特性应用方面取得进展(图)
芯片 集成 微电子
2024/2/29
传统贝叶斯机面临三大挑战:一是需要高质量的随机源生成具有真随机性的随机比特数流;二是由于随机变量随着问题的规模和复杂度的增加而增加,因此需要高密度的存储器;三是存储器和随机源的分离,导致了芯片面积和功耗的浪费。
中国科学院微电子所在CAA结构的3D DRAM研究领域取得重要进展(图)
结构 器件 晶体管
2024/2/28
DRAM是存储器领域最重要的分支之一。随着尺寸微缩,1T1C结构DRAM的存储电容限制问题愈发显著,导致传统1T1C-DRAM面临微缩挑战。基于铟镓锌氧(IGZO)晶体管的2T0C-DRAM有望克服1T1C-DRAM的微缩挑战,在3D DRAM方面发挥更大的优势。但现阶段研究工作都基于平面结构的IGZO器件,形成的2T0C单元尺寸(大约20F2)比相同特征尺寸下的1T1C单元尺寸(6F2)大很多,...
宁波材料所在sp2碳共轭有机框架聚合物新材料设计制备方面取得重要进展(图)
有机框架 聚合物 半导体材料
2024/1/16
二维共价有机框架(2D COFs)聚合物作为新一代有机半导体材料,具有可调的光电性质、开放的纳米孔道和丰富的活性位点,在光电催化、能源转换和有机电子等领域展现出广阔的应用前景。特别是碳碳双键连接的共价有机框架聚合物(sp2c-COFs)凭借其拓展的π共轭、优异的稳定性和高载流子迁移率等特性,成为COFs领域研究前沿方向。然而,有限的成键化学、较高的反应势垒和较差的可逆性导致sp2c-COFs合成困...
中国科学院精密测量院研发新款铷原子钟稳定度刷新国际记录(图)
原子钟 微波
2024/5/19
2024年1月9日,精密测量院梅刚华研究团队研制的铷原子钟,测得9.0 10-14 -1/2(1s~100s)的短期频率稳定度测量结果。这是铷原子钟频率稳定度指标首次进入10-14 -1/2量级。相关论文2024年1月9日为国际权威期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》上发表,并在IEEE官方网站先期刊出。
中国科学院半导体所在2D/3D双模视觉处理芯片研制取得新进展(图)
芯片 工业机器人 电路
2024/2/28
二维(2D)和三维(3D)双模视觉信息在自动驾驶、工业机器人、人机交互等前沿领域具有广泛的应用前景。但是2D和3D两种模式视觉信息在处理方法上存在较大的差异,使得边缘端计算型处理器难以兼顾两种模式的处理需求;同时以深度学习为代表的人工智能算法的计算密集和高数据复用率等特点进一步增加了处理器电路的设计复杂度,导致边缘端实现双模视觉信息智能处理的芯片设计面临大的挑战。
国防科技大学与白俄罗斯国立信息与无线电技术大学举行国际合作签约仪式(图)
国防科大 白俄罗斯 微波技术
2024/4/8
成都工业学院无线电定向队在全国锦标赛获佳绩(图)
成都工学院 无线电定向 锦标赛
2024/4/8