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公开(公告)号:CN113990953A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111247985.4
申请日:2021-10-26
Applicant: 北京大学
IPC: H01L29/786 , H01L29/24 , H01L21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于Bi2O2Se的多模态布尔逻辑实现方法及其应用。本发明将Bi2O2Se纳米片转移到硅/高k衬底上作为沟道,通过CMOS兼容的工艺制备背栅场效应晶体管,该器件作为多模态光热传感器可以同时对光信号和热信号产生响应,通过光照和降温实现“AND”和“OR”逻辑操作,通过光照和升温实现“XOR”逻辑操作。利用该器件组成电路,通过以上布尔逻辑可实现对热点图的边缘检测,从而可以对具有光热特征的热点图进行预处理分类。
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公开(公告)号:CN119486290B
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510027717.3
申请日:2025-01-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自掺杂效应的光电探测器及其作为动态神经网络加速器的应用,属于高性能传感和感存算一体技术领域。所述光电探测器采用层状二维半导体铋氧硒作为沟道层,通过界面酸刻蚀法调控硒空位位置,使其与电子传输层分离,实现光响应度的自调制效应,并实现宽范围的光响应度幅度调制、光响应度变化时间常数调制。采用该光电探测器作为动态片上光学神经网络加速器可有效进行动态权重调节,用于连续变化的物体特征识别,包括旋转、移动、退化条件下物体的识别与探测任务。
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公开(公告)号:CN119486290A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202510027717.3
申请日:2025-01-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自掺杂效应的光电探测器及其作为动态神经网络加速器的应用,属于高性能传感和感存算一体技术领域。所述光电探测器采用层状二维半导体铋氧硒作为沟道层,通过界面酸刻蚀法调控硒空位位置,使其与电子传输层分离,实现光响应度的自调制效应,并实现宽范围的光响应度幅度调制、光响应度变化时间常数调制。采用该光电探测器作为动态片上光学神经网络加速器可有效进行动态权重调节,用于连续变化的物体特征识别,包括旋转、移动、退化条件下物体的识别与探测任务。
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公开(公告)号:CN119421512A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202510020263.7
申请日:2025-01-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种基于范德华异质结的超快运动感知浮栅晶体管及其应用。本发明浮栅晶体管包括背栅衬底、范德华异质结沟道层以及该沟道层两侧的源、漏电极,所述背栅衬底为表面覆盖用于非易失光存储的氧化铪/氧化铝/氧化铪(HfO2/Al2O3/HfO2)的重掺杂硅,所述范德华异质结沟道层由用于传感的铋氧硒‑硒化钯纳米片组成。本发明浮栅晶体管同时具备对紫外‑近红外宽光谱的快速响应与光的非易失存储能力,可以有效提高光电探测器的敏感光谱响应范围和响应度,从而实现对动态目标光信号在空间域和时间域上的器件内整合。
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公开(公告)号:CN117743927A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311759196.8
申请日:2023-12-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种基于多模态传感输入库网络的时序信号分析方法,属于感存算一体与智能识别技术领域。该方法利用多模态传感输入库网络与多个被不同温度偏置下的同类型多模态传感融合突触器件的非线性响应相对应;输入的时序信号以光信号的形式分别施加于多模态传感融合突触器件,随着光照的施加产生光生电流响应,以器件沟道电流值作为多模态传感输入库网络中的库节点状态,当光照与温度同时改变时,沟道电流随着两个模态的输入实时变化,生成对光热信号的融合特征的表达,经过线性权重加权,输出拟合的时序信号。采用本发明成功模拟出了果蝇在周期性光照、周期性温度、以及二者共存时的生物节律,优于同规模多层感知机与递归神经网络的拟合表现。
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公开(公告)号:CN114093438A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111263213.X
申请日:2021-10-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Bi2O2Se的多模态库网络时序信息处理方法。该方法利用具有高电子迁移率且性质稳定的层状二维材料Bi2O2Se作为有效层沟道制备背栅场效应晶体管结构的多模态光热传感器,根据该器件对电脉冲、光脉冲、升温脉冲和降温脉冲的高维度、非线性的记忆衰退特性,实现了多模态库网络设计,通过该多模态库网络处理时序信息,训练成本低,且效率高、精度高。
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