本技术涵盖大尺寸铌酸锂晶体生长工艺及装备、晶圆制备、单晶薄膜制备及声表面波器件，实现材料、装备、器件协同发展。主要针对8英寸铌酸锂晶体、单晶薄膜及声表面波器件进行开发研究，该技术属于我国“卡脖子”技术，目前国际市场空白。在铌酸锂晶体生长方面，开发了大尺寸智能单晶生长设备及工艺，包括大尺寸铌酸锂晶体生长模拟仿真设计、铌酸锂熔体-晶体固液界面特性与控制、大尺寸铌酸锂晶体生长工艺开发、生长-检测-分析-控制人工智能系统。采用离子束切片键合技术制备铌酸锂单晶薄膜，突破传统的薄膜制备方法无法制备单晶铌酸锂薄膜

本项目的创新点主要是采用环形镜解调和GSM数字移动网传输信号的技术。具有响应速度快、调谐范围宽、可实时检测、使用寿命长、抗电磁干扰能力强等优点，有重要实用意义。 光纤光栅传感器阵列的每一个光栅反射率大于90%，线宽小于0.4nm，各光栅中心波长间隔大于1nm。 研制出宽带光源等实验装置，宽带光源输出功率大于1mw，带宽30nm；已成功应用于光纤光栅传感器阵列检测实验。 研制出宽带光源、高双折射光纤环镜滤波边缘滤波解调系统的实验样机。 研制出快

项目简介： 南开大学微电子专业以集成电路设计为主要发展目标，现有一批 集成电路设计的师资力量，具有现成的教学体系，能够在数模混合集 成电路、射频集成电路、SoC 系统集成设计等方面提供技术服务。 具有 10 余批次集成电路流片的经验，具有集成电路设计与实践 的软硬件条件，支持设立集成电路设计实验基地，支持集成电路设计 的小微企业的创立和发展，提供技术培训、设计实验和合作开发等。 

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电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。

本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发，从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通，第一 PMOS 开通之后，给 Nwell 施加一触发电流，第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通，晶闸管电流（ SCR current ）导通大部分 ESD  电流，从而实现了 ESD 保护。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

项目采用了中山大学自主研发的低损耗低应力超低温氮化硅材料平台，研制了一系列光子集成的关键 器件

复旦大学微电子学院教授卢红亮团队首次结合硬模板法、原子层沉积技术和水热工艺，在低功耗MEMS器件上原位合成了单层有序SnO2纳米碗支化ZnO纳米线的多级异质复合纳米材料，并以此作为气体传感器，对浓度低至1 ppm的硫化氢实