一种基于纳米格子分子的有机场效应晶体管存储器及其制备方法

    公开(公告)号:CN109524546A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811350364.7

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于纳米格子分子的有机场效应晶体管存储器及其制备方法,属于有机电子和信息技术领域。该存储器从上至下依次包括源漏电极、有机半导体层、纳米格子分子存储层、栅绝缘层、衬底及形成于该衬底之上的栅电极。本发明的存储器属于典型的电荷捕获-释放机制,对比聚合物驻极体存储器和浮栅型存储器,表现出明显的电荷维持稳定、耐受性以及大的存储窗口和存储密度,还表现出了有机存储器适合柔性、大面积以及工艺成本低等优势。本发明通过简单的工艺手段制备存储器件,使其存储容量、开关速度和稳定性得到很大提升,并且降低了器件制备成本,便于推广、应用。

    氧化还原格芳烃及合成方法、基于该氧化还原格芳烃的有机场效应晶体管存储器及制备方法

    公开(公告)号:CN111848698A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010716229.0

    申请日:2020-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种氧化还原格芳烃、基于该氧化还原格芳烃的有机场效应晶体管存储器及制备方法,所述氧化还原格芳烃具有对称的几何结构,具有较明显分离的LUMO和HOMO能级,结构式如下: 本发明将氧化还原格芳烃作为有机场效应晶体管存储器的电荷存储层。该存储器件可用于制造非易失性存储设备,例如:移动硬盘、U盘;以及柔性存储设备,例如:电子皮肤,可穿戴设备。该场效应存储器件表现出了有机存储器适合柔性、大面积以及工艺成本低等优势。本发明通过简单的工艺制备了存储器件,并且降低了器件制备成本。对于应用有较大优势。

    纳米格子与纳米聚合物格子材料及其制备和应用方法

    公开(公告)号:CN105348289B

    公开(公告)日:2018-03-02

    申请号:CN201510728912.5

    申请日:2015-10-30

    Abstract: 本发明涉及一类纳米格子与纳米聚合物格子材料及其制备和应用方法,属于光电高新技术领域。该类纳米聚合物材料是以纳米格子为单体的均聚物或共聚物,具体通式结构如下:该类材料具有以下特点:(1)纳米格子单体表现兼有孔与半导体光电特征;(2)原料廉价、易得,反应条件温和、容易操作;(3)具有纳米材料优良的机械特性;(4)具有较好的溶解度,方便进行纳米薄膜或纤维化加工;(5)刚性骨架具有高玻璃化转变温度、高热学、电化学稳定性、光谱稳定性等优点。因此,聚格子有希望成为新一代实用纳米高分子光电材料,这类纳米聚合物格子材料在有机电子、自旋电子、光电子、机械电子以及纳米生物等领域具有很好的应用前景。

    4,5-二氮杂芴-9-醇及其傅克反应后修饰材料的制备方法

    公开(公告)号:CN103709159A

    公开(公告)日:2014-04-09

    申请号:CN201410003801.3

    申请日:2014-01-06

    CPC classification number: C07D471/04 C07D519/00

    Abstract: 4,5-二氮杂芴-9-醇及其傅克反应后修饰材料涉及有机合成和光电材料领域,包括有机电致发光、有机太阳能电池、有机场效应晶体管、生物传感、有机电存储等领域。本发明为一种4,5-二氮杂芴-9-醇及其傅克反应后修饰材料的制备方法,包括:(1)在不同的反应温度下,将格氏试剂加入到4,5-二氮杂芴-9-酮中,反应生成三种4,5-二氮杂芴-9-醇;(2)将催化剂加入含4,5-二氮杂芴-9-醇和材料通式II中Ar2分子的混合溶液中反应,可得到傅克反应后修饰材料。两类结构如下图所示:。本方法具有如下优势:(1)合成方法简单易行且环保;(2)傅克反应后修饰材料是一类打断共轭给受体(D-A)型有机小分子;并且可以与金属离子进行配位。

    一种面向多类入侵的异常检测方法

    公开(公告)号:CN102420723A

    公开(公告)日:2012-04-18

    申请号:CN201110418632.6

    申请日:2011-12-14

    Abstract: 本发明的一种面向多类入侵的异常检测方法实现步骤如下:1).对原始数据集进行预处理,识别出完整的请求报文,再以服务类型划分网络连接,以提取相关特征;2).特征提取单元通过分析各类攻击的特点,考虑数据包头部的相关字段的同时结合应用层信息,提取包括基本特征、流量特征和内容特征的三种特征,3).采用基于区分矩阵的属性约简算法对提取出的大量数据特征属性作处理,删除其中的冗余属性,得到约简的属性集,然后按照约简后的属性集从原训练数据中提取数据,成为新的训练数据,传送到支持向量机SVM模块进行训练并分类;4).采用基于二叉树的多分类SVM方法对粗糙集约简后的最小属性子集进行分类,实现入侵检测的快速分类性能。

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