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业内热点

锂硫电池用单原子催化剂研究获进展
2025-03-28

锂硫电池以硫转换反应为核心,具有高能量密度和成本优势,是下一代储能技术颇有潜力的候选者之一。但在实际运行过程中,硫转换反应的动力学通常较为缓慢,限制了电池的实际性能。单原子催化剂尤其是新兴的高熵单原子催化剂能够提升硫转换反应动力学,但其背后的化学机制尚未明晰,常被简单归结为协同或熵增效应。这阻碍了单原...


电池供电的可穿戴重复经颅磁刺激设备研制成功
2025-03-27

近日,中国科学院自动化研究所与脑机接口北京市重点实验室,研发出一款电池供电的可穿戴重复经颅磁刺激设备(rTMS)。rTMS重量小于3公斤,而性能与商用大型设备相当,这为rTMS技术在家庭、社区及自由行动中的全场景应用提供了新可能。相较于药物治疗,物理神经调控技术因副作用小、靶向性好,成为临床脑疾病治疗的利器。以深部脑...


微电子所在纳米森林传感器应用研究方面取得新进展
2025-03-26

近日,微电子所健康电子研发中心黄成军-毛海央研究员团队在纳米森林传感器及其应用研究方面取得新进展。呼吸是支持人类生命活动的重要过程。呼吸频率和深度是反映运动强度的关键指标,呼吸模式与心肺功能密切相关。通过呼吸检测,可以实时了解运动者的身体状态,避免过度运动或运动不足,还可以评估运动者的心肺健康状况,为制...


微电子所利用新型堆叠纳米片沟道表面处理技术研制成功接近理想开关的GAA晶体管
2025-03-26

堆叠纳米片全环绕栅(GAA)晶体管具有极佳的栅控特性、更高的驱动性能以及更多的电路设计灵活性,是主流集成电路制造继FinFET之后的核心晶体管结构。目前,三星电子(Samsung)、台积电(TSMC)与英特尔(Intel)等半导体巨头已经或者即将在3纳米及以下技术节点采用该器件进行工艺量产。然而,目前报道的堆叠纳米片GAA器件存在沟道...


科学家基于机器学习研发超高饱和磁感铁基非晶/纳米晶软磁材料
2025-03-20

随着高频大功率器件快速发展,系统能耗问题成为制约行业发展的瓶颈。若将电子控制系统比作人体,芯片如同大脑承担核心控制功能,负责数据处理、信号控制和逻辑运算等任务;而电感、变压器等磁性元器件则相当于执行各类生命活动的器官,负责完成能量存储、转换与传输等关键过程。尤其是,软磁材料的能效表现决定整个系统的能源...


科研人员在单一铁电陶瓷片表面开发出全光控五态逻辑门器件
2025-03-20

多功能一体化的光电逻辑门(OLEGs)可快速实现信息处理和传输,在通讯技术、人工智能和计算系统等领域颇有潜力。具有差异性光电响应的光电探测器是OLEGs的重要组成部分。通常,传统的半导体光电探测器需要构建异质结构或结合多种光-电输入形式才能够实现差异化光电响应,增加了器件设计的复杂性。铁电材料是具有自发极化并且...


二氧化碳电还原反应机理研究获进展
2025-03-18

近年来,电化学二氧化碳还原反应(CO2RR)作为将二氧化碳转化为高附加值化学品和燃料的绿色技术而备受关注。但是,CO2RR的效率和选择性受到传质的影响。在电极表面,二氧化碳的传质能力决定反应物的供应效率,进而影响反应性能。因此,探讨并量化质量传递对CO2RR的影响,对于优化反应条件和提高反应效率至关重要。受限于常规表征...


层状半导体材料的拉曼散射理论和实验研究取得进展
2025-03-17

拉曼散射是探测材料中元激发(如声子)和电子(激子)-光子、电子(激子)-声子相互作用的重要工具。在声子拉曼散射的量子图像中,入射光子激发一系列中间电子激发态,随后产生或吸收声子并放出能量移动的散射光子。这些中间电子激发态在拉曼散射量子路径中发挥重要作用,决定电子-光子、电子-声子相互作用矩阵元。由于光波长一般...


厚度仅为头发丝直径的二十万分之一!我国科学家成功制备单原子层金属
2025-03-14

我国科研团队成功制备了多种单原子层金属,厚度仅为头发丝直径的二十万分之一。这一成果将有力推动二维金属领域科学研究,并在超微型低功耗晶体管、超灵敏探测等领域具有广阔应用前景。相关成果论文已在国际学术期刊《自然》发表。“二维材料是指仅有单个原子层或几个原子层厚度的材料。对二维材料的研究,引领了凝聚态物理...


科学家创新范德华挤压技术实现二维金属的普适制备
2025-03-14

自2004年单层石墨烯发现以来,二维材料引领了凝聚态物理、材料科学等领域的系列突破性进展,开创了基础研究和技术创新的二维新纪元。在过去20年中,二维材料家族迅速扩大,目前实验可获得的二维材料达数百种,理论预测的更是近2000种。然而,这些二维材料基本局限在范德华层状材料体系。原子薄极限的二维金属是近年来科...


科研人员开发出基于随机阻变存储器的深度极限点云学习机系统
2025-03-07

当前,边缘智能硬件系统正越来越多地将各种类型的视觉传感器集成于一体以提升系统性能。在边缘智能系统上对不同传感器输出的多模态数据进行分析,对各种新型应用如增强现实/虚拟现实、无人机等较为重要。这对软硬件系统提出了挑战。目前,多模态信号在数据结构上的异构性导致边缘系统开发具有较高复杂性,传统数字硬件的性能...


微电子所在多模态数据表示学习方面取得进展
2025-03-06

当前,边缘智能硬件系统正越来越多地将各种不同类型的视觉传感器集成于一体(包括3D激光雷达、神经形态动态视觉传感器以及传统相机)以提升系统性能。直接在边缘智能系统上对不同传感器输出的多模态数据进行分析,对于各种新型应用如增强现实/虚拟现实、无人机等都很重要,这一需求对软硬件系统的多个方面提出了挑战。比如,系...


有机自旋电子器件磁响应信号调控研究获进展
2025-02-27

近日,中国科学院国家纳米科学中心研究员孙向南团队在有机自旋电子学研究方面取得进展。该团队基于电光补偿策略,实现了室温下有机自旋电子学器件磁响应信号的宽范围调控以及器件的多功能性应用。相关研究成果以Room-Temperature Organic Spintronic Devices with Wide Range Magnetocurrent Tuning and Multifunctionalit...


科学家利用“搭积木”方式构建碳化硅片上异质集成量子光源
2025-02-27

中国科学院上海微系统与信息技术研究所在集成光量子芯片研究方面取得进展。该研究采用“搭积木”式混合集成策略,将III-V族半导体量子点光源与CMOS工艺兼容的碳化硅(4H-SiC)光子芯片异质集成,构建出新型混合微环谐振腔。这一结构实现了单光子源的片上局域能量动态调谐,并通过微腔的Purcell效应提升了光子发射效率,为光量...


微电子所在Chiplet热仿真工具研究方面取得新进展
2025-02-24

芯粒异构集成给半导体行业带来一次重大升级,能有效解决芯片设计制造中的诸多瓶颈。然而,高密度集成在降低算力芯片成本的同时也面临功耗显著增加、散热困难等技术挑战,热管理成为提升芯片性能的关键问题。如何针对芯粒异构集成的复杂性,提出新的热仿真方法,这对Chiplet热管理技术提出了新的要求。针对以上问题,微电子所ED...


有机自旋电子器件磁响应信号调控研究获进展
2025-02-24

近日,中国科学院国家纳米科学中心研究员孙向南团队在有机自旋电子学研究方面取得进展。该团队基于电光补偿策略,实现了室温下有机自旋电子学器件磁响应信号的宽范围调控以及器件的多功能性应用。相关研究成果以Room-Temperature Organic Spintronic Devices with Wide Range Magnetocurrent Tuning and Multifunctional...


微电子所存算一体芯片论文入选ISSCC 2025大会
2025-02-24

当前,边缘智能计算设备部署神经网络时,往往需要通过训练微调以提升网络精度。但基于远程云端训练的方法存在高延迟、高功耗以及存在隐私泄露风险等缺点,因此,实现支持本地训练的存算一体技术至关重要。传统的存算一体宏仅支持网络推理,无法进行网络训练所需要的转置运算。现有方案无法对训练中的前向与反向传播过程中的乘...


大晶粒钙钛矿薄膜助力智能眼镜系统构建
2025-02-12

人类获取的信息70%以上来源于视觉,眼睛是生物采集的关键感知器官之一。其中,眼动追踪传感器在无干扰、隐蔽监测人类视觉行为方面展现出潜力。目前,多数眼动追踪设备依赖复杂的传感系统,图像处理过程繁琐且设备体积较大;而基于隐形眼镜的侵入式方案具备一定便携性但测量精度有限,并可能引发异物引入的不适感。因此,探讨高...


微电子所在人工智能工艺器件建模方面取得重要进展
2025-02-11

随着集成电路特征尺寸的不断微缩,工艺和器件模拟的计算复杂度显著增加,传统物理建模方法难以满足大规模仿真和快速迭代的需求,亟需引入前沿人工智能技术,开发高效的仿真模型以支撑先进工艺参数优化和新型器件设计。在刻蚀工艺的仿真加速方面,EDA中心姚振杰副研究员和陈睿研究员开展联合攻关,提出一种级联递归神经网络(CRN...


科研人员研制出超导双光子空间符合计数器
2025-02-07

中国科学院上海微系统与信息技术研究所尤立星与李浩团队在面向多光子空间符合探测方面取得进展。1月30日,相关研究成果以《具有组合时间逻辑和幅度复用的超导纳米线双光子空间符合计数器》(A superconducting nanowire two-photon coincidence counter with combinatorial time logic and amplitude multiplexing)为题...