基于多光晶体管-单忆阻器阵列的可重构传感器内处理：一种融合机器学习与类脑神经网络的新型视觉计算平台 学术背景及问题提出 人工视觉系统作为智能边缘计算的重要组成部分，长期以来受到传统基于CMOS（互补金属氧化物半导体）技术与冯·诺依曼架构的限制。这类系统的图像处理效率受制于独立的图像传感器、存储模块以及处理器之间的物理分离。这种分离导致大量数据冗余和信号处理延迟，增加了电路复杂性和功耗问题，限制了实时处理能力。在自然环境中，传统视觉系统需要完成从信号捕获到图像处理的一系列繁杂过程，但其效率有限。 近年来，传感器内计算（in-sensor computing）这一融合感知与计算的新型架构，由于其具备内存计算（in-memory computing）和神经形态特性，逐渐受到关注。在此领域，光学神经...

基于光电偏振特征向量的片上全斯托克斯偏振计研究 学术背景 光的偏振态在光学通信、生物医学诊断、遥感、宇宙学等多个领域中具有重要的应用价值。斯托克斯矢量（Stokes vector）是描述光偏振态的四个参数，能够完整地反映光的强度和偏振状态。传统的偏振计通常依赖于离散的光学元件，如棱镜、透镜、滤波器和波片等，这些元件体积庞大，限制了偏振计的小型化和广泛应用。近年来，随着纳米光子学和超表面（metasurface）技术的发展，研究人员开始探索基于超表面的紧凑型偏振计。然而，现有的超表面偏振计在红外波段的应用中面临诸多挑战，如像素对齐问题、光学串扰以及红外吸收等。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于光电偏振特征向量（optoelectronic polarization eigenvector,...

无缝石墨烯自旋阀的构建：基于范德华磁体Cr₂Ge₂Te₆的邻近效应 研究背景与意义 石墨烯作为一种二维材料，因其优异的电子传输性能和长自旋扩散长度，在自旋电子学中具有重要的潜在应用价值。然而，石墨烯自身的自旋-轨道耦合（Spin-Orbit Coupling, SOC）和磁交换耦合（Magnetic Exchange Coupling, MEC）较弱，这限制了其在自旋信息生成和操控中的功能。而通过邻近效应（Proximity Effects），即利用与相邻材料的短程相互作用，可以在石墨烯中引入额外的物理性质，从而提升其自旋器件的性能。尽管此前研究已分别在石墨烯中实现了SOC和MEC的独立调控，但二者共存的案例尚未被明确验证。此外，完全依赖邻近效应构建一体化自旋电子器件仍是一个技术挑战。 近期...

超量子限域下垂直纳米线异质结隧道晶体管实现高性能低能耗电子器件的新突破 学术背景 集数据密集型计算和人工智能的快速发展对电子器件能效提出了更高的需求。然而，目前传统硅基互补金属氧化物半导体（CMOS）技术由于受物理极限的制约，已难以通过尺寸进一步缩小实现理想性能和功耗的平衡。这些限制包括短沟道效应和直接源漏隧穿效应所引发的最小栅长限制，以及受费米-狄拉克（Fermi-Dirac）电子统计学制约的60 mV/dec的亚阈值摆幅（subthreshold swing, SS）热极限，亦称为”玻尔兹曼暴政”。因此，为实现下一代高性能计算设备对低能耗、高驱动电流和小占用面积的需求，科学家们正在寻求超越传统MOSFET设计的新型晶体管架构。 其中，隧道场效应晶体管（TFET）因其实现深亚热学开启特性和...

基于二维范德华金属阴极的模拟电阻开关存储器研究 学术背景 随着人工智能（AI）应用的快速发展，传统的冯·诺依曼架构在数据密集型计算任务中面临性能瓶颈。神经形态计算（neuromorphic computing）作为一种新兴的计算范式，能够以更高的速度和效率处理数据密集型任务。在这一领域中，忆阻器（memristor）因其能够实现内存计算和模拟计算而备受关注。特别是具有多级电导状态的模拟忆阻器，能够显著提高神经形态计算的效率。然而，现有的模拟忆阻器通常具有较小的开关比（on/off ratio），这限制了其在高精度权重映射中的应用。 为了解决这一问题，研究人员一直在探索如何提高模拟忆阻器的开关比，同时保持其多级电导状态。传统的忆阻器主要分为两类：基于价态变化机制（valence-change-...