科学家
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我国科学家开发出可规模制造的光子芯片材料
光子芯片是未来信息产业的重要基础,业界一直在寻找可规模制造光子芯片的优势材料。中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员欧欣领衔的团队在该领域取得突破性进展,他们开发出钽酸锂异质集成晶圆,并成功用其制作高性能光子芯片。该成果5月8日发表于国际学术期刊《自然》。
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我国科学家开发出可规模制造的光子芯片材料
光子芯片是未来信息产业的重要基础,业界一直在寻找可规模制造光子芯片的优势材料。中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员欧欣领衔的团队在该领域取得突破性进展,他们开发出钽酸锂异质集成晶圆,并成功用其制作高性能光子芯片。该成果5月8日发表于国际学术期刊《自然》。
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我国科学家实现钽酸锂集成光子芯片批量制造
5月8日,中国科学院上海微系统与信息技术研究所(以下简称上海微系统所)研究员欧欣团队与瑞士洛桑联邦理工学院Tobias Kippenberg团队合作,在钽酸锂异质集成晶圆及高性能光子芯片制备领域取得突破性进展。
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中国科学家研发智能光计算芯片“太极”
记者从清华大学获悉,近日,清华大学电子工程系方璐副教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组构建了智能光计算的通用传播模型,首创了分布式广度光计算架构,研制了全球首款大规模干涉—衍射异构集成芯片“太极”,实现了160 TOPS/W(每焦耳160万亿次运算)的通用智能计算。相关研究成果近日发表于《科学》杂志。
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科学家制备2英寸二硫化钼单晶薄膜,推动亚纳米芯片走向实际应用
当前,为了解决芯片微缩瓶颈、以及推进晶体管尺度的进一步微缩,必须寻找全新的沟道材料,从而开发新的器件功能和器件架构。2017 年,作为下一代晶体管沟道材料,二维半导体被纳入国际半导体器件与系统路线图(IRDS,International Roadmap for Devices and Systems)。
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突破!我国科学家研发出“神奇材料”,无需芯片和电池便可发光
你见过穿上身就能发光发电的纤维吗?你期待智能可穿戴设备实现哪些功能?对于未来的人机交互场景,你又是如何畅想的呢?据东华大学官微,近日,东华大学材料科学与工程学院先进功能材料课题组在Science(《科学》)上发表了题为“Single body-coupled fiber enables chipless textile electronics”的研究论文。
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科学家研发铌酸锂微波光芯片,兼具超宽带处理和高精度计算
近期,香港城市大学王骋副教授课题组基于薄膜铌酸锂平台,开发出一款集成微波光子处理器,首次在同一芯片上结合了超快电光转换模块和低损耗、多功能信号处理模块。
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科学家发明新型机械传感器:靠声音驱动,可以节省数百万节电池
新型机械传感器的发明将为监控基础设施和医疗设备带来革命性的变化。传统的传感器需要持续供电,通常使用电池,而电池耗尽后需要立即更换,造成了巨大的浪费问题。根据欧盟的一项研究,到 2025 年,每天将有 7800 万块电池最终被丢弃。
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在光子芯片上减慢光速!中国科学家找到新方法
记者8日从中国科学院深圳先进技术研究院获悉,该院先进集成技术研究所副研究员李光元团队提出在光子芯片上减慢光速新方法,有望极大地提高慢光光子芯片器件的性能,并在光传感、光通信、光计算和光缓存等领域获得广泛的应用,也将为慢光技术研究提供新思路。
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中国科学家造出256核RISC-V大芯片
近日,中国科学院计算技术研究所的研究人员在《基础研究》杂志上发表了论文《The Big Chip: Challenge, Model and Architecture》,讨论了光刻和小芯片(Chiplet)的局限性,并提出了一种称之为“大芯片”的架构。
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我国科学家研制出首个全模拟光电智能计算芯片
经长期联合攻关,清华大学研究团队突破传统芯片的物理瓶颈,创造性提出光电融合的全新计算框架,并研制出国际首个全模拟光电智能计算芯片(简称ACCEL)。经实测,该芯片在智能视觉目标识别任务方面的算力可达目前高性能商用芯片的3000余倍,为超高性能芯片的研发开辟全新路径。该成果近日发表于《自然》杂志上。
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我科学家研发超高速光电计算芯片
从清华大学获悉,该校自动化系戴琼海院士、吴嘉敏助理教授与电子工程系方璐副教授、乔飞副研究员联合攻关,研发出超高速光电模拟芯片,算力达到目前高性能商用芯片的3000余倍。相关成果以“高速视觉任务中的纯模拟光电芯片”为题,以长文形式发表在《自然》期刊上。
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“龟兔赛跑”:科学家发现最快半导体材料,芯片速度最高提升千倍
10 月 27 日消息,科学家近日发现了名为 Re6Se8Cl2 的超原子(superatomic)材料,用其制作计算机芯片可以大幅提升运行速度,是当前商用产品的数百甚至是数千倍。注:传统计算机芯片主要采用硅材质,通过电子流来传输数据。不过在传输过程中,这些粒子会剧烈分散,以热量的形式浪费能量,并减慢数据从 A 到 B 所需的时间。