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山东大学学子在全国大学生集成电路创新创业大赛首获佳绩（图）
山东大学 全国大学生集成电路创新创业大赛 集成电路
2022/8/27
2022年8月22日，由工业和信息化部人才交流中心主办的第六届全国大学生集成电路创新创业大赛（以下简称“集创赛”）全国总决赛落下帷幕，山东大学微电子学院四支队伍参与总决赛，获得全国一等奖一项，二等奖一项，三等奖两项。这也是我校学生在此项赛事中首获一等奖和历史最好成绩。
近日，南方科技大学深港微电子学院助理教授李毅达、林龙扬、周菲迟等课题组和南科大交叉研究院沈美研究助理教授和深圳江波龙电子股份有限公司合作完成，在金属氧化物半导体器件领域取得多项研究成果，包括源漏缺陷调控低温ALD ZnO 薄膜晶体管迁移率、HfO2钝化层改善ALD ZnO 薄膜晶体管稳定性以及基于氧化铪合金的高性能忆阻器（HfZrO、HfZnO RRAM）。相关成果分别发表在国际微电子期刊IEEE...
2022年8月18-19日，由中国电子元件行业协会电接插件元件分会组织的《1.27mm印制板用自由电缆用连接器》、《0.8mm间距浮动式印制板用连接器》、《数据通信用CRE系列矩形连接器》、《射频连接器用硅胶柔性防护帽》和《EBP-10J、EBP-30Y、EBP-40J型换电锂电池用连接器》等五项团体标准技术审查会在广东省东莞市召开，本次会议特邀中国电子元件行业协会、标准化研究院所、行业用户单位及...
中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室张俊研究员团队在半导体的激子-声子耦合的研究方面取得了一系列进展，相关工作分别以“锰掺杂氧化锌纳米线的多声子过程”（Multiphonon Process in Mn-Doped ZnO Nanowires），“卤化物双钙钛矿中自陷激子介导的高阶拉曼散射”（High-order Raman scattering mediated by self-tr...
AspenCore主办的2022国际集成电路展览会暨研讨会（IIC）于2022年8月16 - 17日在南京国际博览中心成功举办。IIC作为中国具影响力的电子系统和IC设计盛会，为各界科技交流合作及推进市场化进程搭建全方位、多层次、多领域的互动平台。
中国科学院微电子研究所在垂直沟道纳米晶体管研发方面获进展（图）
垂直沟道 纳米晶体管 集成电路
2022/8/18
垂直沟道纳米器件因其对栅长限制小、布线灵活及便于3D一体集成等优势，在1纳米逻辑器件/10纳米 DRAM存储器及以下技术代的集成电路先进制造技术方面具有巨大应用潜力。
中国科学院半导体研究所新型感算器件研究获进展（图）
新型感算器件 冯诺依曼架构 半导体储能设备
2022/8/16
随着人工智能、物联网及智慧医疗等新型信息交互领域的发展，基于传统冯诺依曼架构的计算机系统以及工艺迭代带来的算力提升越来越难以满足数据处理及复杂神经网络模型运算的需求。神经形态器件作为一种模拟人脑的高效低功耗的信息处理模型，在信息处理方面具有天然优势。目前，以忆阻器为代表的人工突触器件广泛应用于神经形态计算，并构建多种类型的神经网络。然而，传统的人工突触器件存储的权重固定，重新部署费时费力，无法根据...
2022年8月6日至7日，第五届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛应用赛道全国总决赛在南京集成电路培训基地举办，经过区赛选拔、现场演示及答辩等激烈角逐，我校学生获得全国二等奖1项、三等奖2项。
近日，中国科协公布首批“科创中国”创新基地认定名单，共194家单位入选。获得认定的创新基地进入建设阶段，建设周期为2022年至2024年。其中，由中国图象图形学学会推荐的团体会员单位中科亿海微为依托单位的“中科亿海微-北理工创新基地”入选首批“科创中国”创新基地（产学研协作类）。
自旋逻辑器件由于具有非易失性、低功耗以及易于小型化等优点，尤其是基于SOT的自旋逻辑器件具有高速、高耐久性，因而更加适合存内计算领域的应用，具有较大应用潜力。然而，目前报道的SOT逻辑器件大都是以双极性电信号的形式进行逻辑操作，需要额外的辅助电路对给定电信号进行转化从而完成逻辑操作（图1a），导致该电路结构复杂，能量和面积的开销大，严重阻碍了自旋逻辑器件在低功耗和高密度集成领域的应用。
中国科学院半导体研究所吴南健研究员、刘力源研究员带领的技术团队长期致力于高速成像芯片研究，并取得一系列重要进展。采用梯度掺杂光电二极管和非均匀掺杂传输管沟道的新型像素结构，有效降低电荷转移路径中的电荷势垒/势阱、电荷反弹效应和光电二极管中电荷残留，减小了拖尾现象。采用低功耗设计的像素信号读出电路阵列，降低了图像传感器芯片的整体功耗。研制出1000帧每秒高速低功耗CMOS图像传感芯片，发表相关方向学...
中国科学院微电子研究所在三维存算一体芯片领域取得重要进展（图）
三维 存算一体 芯片
2022/7/29
随着芯片工艺制造的进步，工艺制程逐渐接近物理极限，深度神经网络的发展使得计算量和参数量呈指数上升，阻变存储器应用于大规模神经网络面临多个个挑战：1）由于卷积神经网络权值数量不断增加，使得阻变存储器的面积开销越来越大；2）对于多值大规模阻变存储器阵列，当参与乘累加计算的阻变单元数量很大时，由于阻变单元电导漂移而引起的误差累积更严重；3）三维阻变存储器阵列由于制造工艺难度更大，使得阻变单元与电路协同设...