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公开(公告)号：CN105978520B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610311205.0
申请日：2016-05-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及声表波器件制造领域，特别涉及一种多层结构的SAW器件及其制备方法。该多层结构的SAW器件，从上至下依次包括叉指换能器、压电单晶薄片和Diamond薄膜。压电单晶薄片厚度1‑10nm粗糙度1‑10nm，其上制备有叉指换能器。叉指换能器厚度1‑10nm。Diamond薄膜厚度1‑10μm，粗糙度5‑10nm，制备于硅基上。本发明通过降低压电晶体的厚度，使其只是激发和接收声表面波，而声表面波的传播在金刚石内，在相同的叉指换能器指宽的情况下，能够显著提高器件的工作频率。可满足高频、高机电耦合系数、小体积的声表面波的器件应用领域的需求。
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公开(公告)号：CN106209002B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610494499.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及微电子器件领域，具体提供一种新型薄膜体声波谐振器及其制备方法，该薄膜体声波谐振器包括Si衬底，于Si衬底上相键合的Si键合层，于Si键合层上设置单晶铌酸锂薄片，所述Si键合层上表面开设空腔，对应设置于空腔内的下电极附着于单晶铌酸锂薄片下表面，于单晶铌酸锂薄片上表面设置上电极，所述上电极与下电极对应设置。本发明谐振器采用单晶铌酸锂薄片作为压电层，能够便捷精确的控制压电层晶格取向，显著提升谐振器的谐振频率和机电耦合系数等性能，同时，利用单晶铌酸锂薄片作为器件支撑结构，有效避免电极支撑带来的性能损害，进一步提升器件性能；并且本发明谐振器结构简单，加工重复性好，能够获得一致性良好的大规模线列和阵列。
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公开(公告)号：CN106209001B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610489078.3
申请日：2016-06-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及微电子器件领域，具体涉及一种基于单晶铌酸锂薄片压电材料的薄膜体声波谐振器，以及该谐振器的制备方法。本发明用于克服现有薄膜体声波谐振器机电耦合系数过低的缺陷，该薄膜体声波谐振器包括Si衬底，于Si衬底上形成的图形化键合胶支撑层，于键合胶支撑层上设置的单晶铌酸锂薄片，于键合胶间隙中设置的下电极层附着于铌酸锂薄片下表面，于铌酸锂薄片上表面形成上电极层，所述上电极层、下电极层对应设置。该薄膜体声波谐振器既能满足高频率，也能保持极大的机电耦合系数，能够达到43％，从而极大的提高了器件传输频率带宽；且该谐振腔结构简单、加工重复性好，能够获得一致性良好的大规模线列和阵列器件。
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公开(公告)号：CN108063185A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711452824.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明涉及半导体存储器及其制造技术领域，具体涉及一种三维堆叠结构的单晶薄膜忆阻交叉阵列制备方法。本发明选用忆阻薄膜材料为单晶薄膜材料，采用聚合物进行晶圆键合，代替传统离子注入剥离法常用的SiO2亲水性键合，结合局部Ar+离子注入对交叉阵列进行氧空位掺杂，再通过多次键合剥离的步骤，最终获得具有三维堆叠结构的单晶薄膜忆阻交叉阵列，每一步键合剥离的过程均不需要额外制备SiO2或Si3N4钝化层对交叉阵列进行隔离保护，省去化学机械抛光的过程，简化工艺流程。本发明相对现有三维堆叠结构的单晶薄膜忆阻交叉阵列制备工艺，降低了工艺难度，并简化了工艺流程。
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公开(公告)号：CN105345277A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510835007.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: B23K26/38 , B23K26/364 , B23K26/402 , G01J5/12
Abstract: 一种热释电红外器件的制备方法，包括：1)在热释电敏感材料的两个表面上均制备金属薄膜电极，作为上、下电极；2)在上电极表面制备红外吸收层；3)采用紫外激光直写技术对热释电敏感材料、上电极和红外吸收层进行切割，激光功率为0.5～2W，重复频率为40～90KHz，激光切割速度为200～300mm/s，切割深度大于上电极与红外吸收层的厚度之和，且小于上电极、红外吸收层和热释电敏感材料的厚度之和。本发明采用紫外激光直写技术制备线列或阵列单元，工艺简单，重复性好，且可通过激光切割工艺灵活调整单元和热隔离槽的结构和尺寸，可通过调整激光直写次数和激光功率精确地控制相邻单元之间热隔离槽的深度与宽度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105006499A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510381720.1
申请日：2015-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L31/09 , H01L31/0203 , H01L31/024 , H01L31/02
CPC classification number: H01L31/09 , H01L31/02 , H01L31/0203 , H01L31/024
Abstract: 本发明属于电子材料与元器件技术领域，提供一种基于FPC柔性衬底的全集成热补偿型热释电红外探测器，包括：器件外壳、器件底座、设置在底座上的电路板；所述电路板为FPC柔性电路板，该电路板上表面集成有场效应管和双元敏感元，所述双元敏感元中每一个敏感元由从下往上依次设置在电路板上的下电极、复合材料层和上电极构成，且双元敏感元上电极相连接；所述双元敏感元中其中一个敏感元还包括设置在上电极上的红外吸收层、构成热释电红外敏感元，其下电极与所述场效应管的栅极相连接；另一个则成为热释电补偿敏感元，其下电极作为探测器的接地端。该热补偿型热释电红外单元探测器具有性能优越、制作简单、生产成本低、生产效率高的优点。
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公开(公告)号：CN118132982A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410192133.7
申请日：2024-02-21
Applicant: 重庆邮电大学 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
IPC: G06F18/213 , G06F30/20 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及半导体器件领域，尤其涉及一种基于多项式拟合的声表面波谐振器COM参数提取方法，包括采用实测拟合法提取多组COM参数，对每一组COM参数及其对应的谐振频率进行中心化和缩放，得到中心化缩放COM参数和中心化缩放谐振频率；定义9阶多项式模型组，并采用加权残差优化方法处理得到最优9阶多项式模型组；将目标谐振频率进行中心化和缩放后输入最优9阶多项式模型组，得到目标中心化缩放COM参数；将目标中心化缩放COM参数还原后代入COM模型得到目标谐振器的电声特性曲线；本发明能够实现声表面波谐振器的快速、精确模拟。
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公开(公告)号：CN117131917A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311095235.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于忆阻器神经网络计算领域，具体涉及一种忆阻器神经网络权重训练方法。本发明将神经网络权重参数写入到忆阻器阵列后，通过对忆阻器施加正向脉冲使得该忆阻器的电导值增大ΔG1，若修改后推理过程的损失值相比于修改前降低了，则保存本次修改；若忆阻器电导值增大后推理过程产生的损失值相比于修改前增大了，则对该忆阻器施加反向脉冲，使得该忆阻器的电导值降低2ΔG2；如此循环使得本发明对目标忆阻器训练得到的权重精度逐次逼近的方式趋近于理想值。本发明有效解决了现有技术中神经网络以离线训练的方式移植到忆阻器上后，神经网络性能下降的缺陷，且本发明中提出的忆阻器神经网络权重训练规则简单，易于实现自动化。
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公开(公告)号：CN115605026A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211288678.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 电子科技大学(CN)
Abstract: 本发明属于电子器件领域，具体涉及一种可直接实现权重差分的无源忆阻交叉阵列器件。本发明基于缺陷分布对阻变方向进行调控，发明了一种新的无源忆阻交叉阵列器件，通过对忆阻交叉阵列中相邻两行忆阻单元输入相反极性的读电压直接进行权重差分。本发明大幅降低了外围电路的复杂度，不再需要依赖减法电路进行权重差分；同时，也不再依赖三极管进行多阻态设置，通过不同的外部电压脉冲刺激，可分别在相反的读电压下读取多个稳定且可区分的电阻状态，进一步降低了外围电路的复杂度，这使得整个系统的能耗将进一步降低。本发明大幅降低了整个神经网络计算过程的能耗，可直接用于后续基于忆阻器的神经网络计算中。
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公开(公告)号：CN114279491A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111390502.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明属于电子信息技术领域，具体涉及一种基于忆阻交叉阵列的传感器信号注意力权重分配方法。本发明通过对信息系统的传感单元以一一对应的方式配置忆阻单元，充分利用了忆阻单元的电导值在外界的电压脉冲的不断刺激下会发生单调性变化的特点，忆阻交叉阵列中以电导值存储的注意力权重可直接用于后续基于忆阻交叉阵列的矩阵运算中；实现了一种依据传感阵列中传感单元接受到外界刺激的数量与强度进行传感单元注意力权重分配的方法，极大地简化了注意力权重分配的方法，大幅降低了注意力权重的计算的复杂度，不再需要依赖计算机软件进行计算。而且，注意力权重的分配可以随着传感器实时接收到的刺激而发生实时变化。
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