一种部分耗尽型SOI MOSFET体区电阻的计算方法

    公开(公告)号:CN115544937A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211168809.6

    申请日:2022-09-24

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于半导体集成电路技术领域,具体为一种部分耗尽型绝缘层上硅金属氧化物半导体场效应管体区电阻的计算方法。本发明根据H型栅MOSFET结构特点,利用电容感应电荷原理,求解正面栅压和背面栅压在器件体硅内产生的耗尽电荷量。然后根据源极pn结、漏极pn结模型,得到体硅中pn结的耗尽电荷。在此基础上,建立一个基本的体区多子电荷模型,并得到体区内所有剩余多子电荷电量。然后根据电荷移动规律,建立体硅的电阻模型,以便快速准确得到体区电阻。模型结果与仿真和实验结果都高度吻合。本发明物理概念清晰,易于计算,且计算精度高,为提取SOI MOSFET的关键参数提供了一种有效的计算办法。

    基于二维材料的生物化学传感模块的制备方法

    公开(公告)号:CN111293091B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202010083085.X

    申请日:2020-02-07

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 陆叶 包文中

    Abstract: 本发明属于生物化学传感技术领域,具体为一种基于二维材料的生物化学传感模块的制备方法。本发明方法包括:在硅/二氧化硅衬底上沉积二维材料;制备与二维材料连接或者不连接的金属电极;二维材料和金属电极周边封装树脂材料;以及硅片下面附着印刷线路板。二维材料作为一种外界敏感材料,适用于多种传感领域,特别是作为气态或者液态的感应器或探测器。本发明解决了制造基于二维材料的生物化学传感芯片模块的问题,可以广泛的应用于生物化学感应和测量应用中。

    基于二维过渡金属硫族化合物和碲的三维CMOS及其制备方法

    公开(公告)号:CN111293085A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010083084.5

    申请日:2020-02-07

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于半导体技术领域,具体为基于二维过渡金属硫族化合物和碲的三维CMOS及其制备方法。本发明的三维CMOS由一层TMDs为活性层的N沟道场效应晶体管和一层单质碲(Te)为活性层的P沟道场效应晶体管连接而成;这种三维结构的CMOS可实现反相器、与非门、或非门等数字逻辑,以及其他模拟电路和射频模拟电路的功能。制备方法包括:器件基底的准备;制备TMDs或单质Te,无掩膜光刻制备底层场效应晶体管;单质Te或TMDs及其场效应晶体管(通孔及氧化物保护层)的制备。本发明通过无掩膜光刻制备三维的CMOS,其器件具有多功能集成、缩短互连、提高集成度、降功耗等优势。

    一种晶体管、集成电路以及电子设备

    公开(公告)号:CN117882177A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202180101044.1

    申请日:2021-10-30

    Abstract: 本申请的实施例提供了一种晶体管、集成电路以及电子设备,涉及半导体技术领域,能够降低晶体管的亚阈值摆幅。上述的晶体管包括:衬底;衬底上沿平行于衬底的第一方向依次设置有第一源区、第二源区、沟道以及漏区;沟道上设置有绝缘层;绝缘层上设置有第一栅极;漏区上设置有漏极;第一源区上设置有源极;晶体管还包括导体,其中,第一源区与第二源区接触形成接触面,导体与第一源区以及第二源区接触,并且接触面与导体垂直。

    晶体管的制备方法、芯片和终端
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117859207A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202180101222.0

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本申请实施例提供了一种晶体管的制备方法、芯片和终端,涉及半导体技术领域,可以在第一掺杂层与第二掺杂层间形成结面清晰的PN结。一种晶体管的制备方法,其特征在于,所述晶体管包括有源层,所述有源层包括冷源极,所述冷源极的制备方法包括:在衬底上形成半导体层;所述半导体层包括源区,所述源区至少包括第一注入区和与所述第一注入区邻接的第二注入区;对所述半导体层中位于所述第一注入区的部分进行第一类型的掺杂,得到第一掺杂层;对所述半导体层中位于所述第二注入区的部分进行第二类型的掺杂,得到第二掺杂层;所述第一掺杂层和所述第二掺杂层互为P型掺杂和N型掺杂。

    基于二维材料的生物化学传感模块的制备方法

    公开(公告)号:CN111293091A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010083085.X

    申请日:2020-02-07

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 陆叶 包文中

    Abstract: 本发明属于生物化学传感技术领域,具体为一种基于二维材料的生物化学传感模块的制备方法。本发明方法包括:在硅/二氧化硅衬底上沉积二维材料;制备与二维材料连接或者不连接的金属电极;二维材料和金属电极周边封装树脂材料;以及硅片下面附着印刷线路板。二维材料作为一种外界敏感材料,适用于多种传感领域,特别是作为气态或者液态的感应器或探测器。本发明解决了制造基于二维材料的生物化学传感芯片模块的问题,可以广泛的应用于生物化学感应和测量应用中。

    基于并行MOEA/D的模拟放大电路自动化设计方法

    公开(公告)号:CN118551708A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410615054.2

    申请日:2024-05-17

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 陆叶 周杰锦

    Abstract: 本发明属于电路设计技术领域,具体为一种基于并行MOEA/D的模拟放大电路自动化设计方法。本发明提出了一种基于社区检测算法的并行MOEA/D算法框架CD‑PMOEA/D,本发明首先利用社区检测算法将基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)中的子问题进行动态分组,得到多个子问题组。然后对不同的子问题并行地使用MOEA/D算法进行优化,最后将该算法框架应用在模拟放大电路的优化设计中。本发明的CD‑PMOEA/D算法框架不仅能成功对模拟放大电路进行优化设计,相比传统的MOEA/D算法电路设计方法还节约了至少3倍的设计时间,极大地提高了模拟放大电路的设计速度。

    一种基于强化学习的器件模型高维参数自动提取方法

    公开(公告)号:CN118114744A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410196075.5

    申请日:2024-02-22

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 陆叶 单淑慧

    Abstract: 本发明属于器件模型参数提取技术领域,具体为一种基于强化学习的器件模型高维参数自动提取方法。本发明首先利用先进的强化学习算法,在连续参数搜索空间中进行高维器件模型参数提取;然后在强化学习算法框架中结合器件模型知识,进一步提高器件模型的输出精度。本发明能够实现器件模型高维参数的自动提取,并且无需训练数据集,可灵活设置待提取的参数,可以广泛应用于模拟电路仿真自动化中的创建器件紧凑模型中。

    针对场效应管生物传感器的板级多通道无线测量系统

    公开(公告)号:CN116183699A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310066206.3

    申请日:2023-02-06

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 陆叶 朱子阳

    Abstract: 本发明属于生物化学传感技术领域,具体为一种针对场效应管生物传感器的板级多通道无线测量系统。其包括主控模块、电压信号模块、电流‑电压转换模块、PCIE接口和蓝牙模块;主控模块,用于向电压信号模块发送控制命令,以完成对传感器的电信号采集与处理;电压信号模块,用于向不同通道上的传感器施加偏置电压,并采集电流;电流‑电压转换模块,用于测量出传感器上的微小电流变化;本发明系统具有外设丰富,易于开发,实时性高,集成度高等优势;解决了传统生物传感检测技术中对精密电学测量仪器的依赖,并且无需探针即可随时随地一次性对多个场效应管生物传感器进行信号采集和分析。可以广泛应用于生物化学感应和测量应用中。

    基于多梯度神经网络的半导体器件特性建模方法和系统

    公开(公告)号:CN112580288B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202011393933.3

    申请日:2020-12-03

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于集成电路半导体技术领域,具体为一种基于多梯度神经网络的半导体器件特性建模方法和系统。在现存的基于神经网络的半导体器件建模方法之上,提出了利用神经网络反向传播中梯度的特性来拟合半导体器件的电导、电荷量变化曲线的方案,该建模方案能够高精度地表达晶体管电导特性和电容特性。基于该建模方开发的建模软件系统,只需点击相关功能按钮并设置合适的参数,就自动化地能完成繁琐的模型建立、模型练训、模型测试等过程;本发明方法大大提高了半导体器件的建模精度,降低了建模难度,缩短了建模周期,为半导体器件的建模与仿真提供了更准确、便捷、快速的方案。

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