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搜索结果: 1-15 共查到工学 北京大学微纳电子学系相关记录33条 . 查询时间(0.594 秒)
于晓梅,教授,研究领域:微光机电系统,生物微机电系统,纳机电器件。目前主要从事微纳电系统方面的研究工作,研究方向包括:基于MEMS技术的非制冷红外和太赫兹焦平面阵列及其成像技术研究;超材料功能元件及其在红外和太赫兹成像技术领域的应用研究;微悬臂梁式生化传感器及其与CMOS电路的单片集成技术研究;硅基纳米结构和器件的制造技术研究等。近年来,主持国家自然科学基金项目5项、国家高技术研究发展计划项目1...
杨振川,教授。研究领域:微机电系统。
于民,副教授。从事辐射探测器技术,集成电路工艺模拟研究,参加了多项国家级科研项目,先后发表期刊学术论文11篇,会议论文30篇。2008年北京市科学技术奖,技术发明类一等奖,2009年教育部,科技进步一等奖。
杨玉超,研究员。研究领域:类脑计算、智能硬件、忆阻器。长期从事类脑计算研究工作,迄今共发表Nature Electronics、Nature Communications、Advanced Materials、Nano Letters、IEEE EDL等期刊和会议论文70余篇,SCI引用3800余次,6篇文章入选TOP 1% ESI高被引论文,多篇论文入选封面、年度论文、编辑精选等,另撰写中英文专...
王兆江,教授级高级工程师。研究领域:微电子设备与技术。
王源,教授,主要研究领域是神经形态集成电路芯片设计,集成电路可靠性设计。主要科研项目是系统级和芯片级ESD有效协同设计,纳米尺度SOI器件ESD工艺方法、模型模拟和器件结构研究。
王漪,教授,研究领域:半导体材料和薄膜晶体管。
王金延,教授,目前主要研究领域包括宽禁带半导体微波/开关功率器件理论、结构电路设计、关键工艺、可靠性及其新型系统集成技术。长期从事化合物半导体器件物理、结构设计、工艺和器件特性表征等方面的研究工作,也一直承担半导体器件物理方面的教学工作。作为项目负责人,承担 “973”预研项目、国家电子预研项目、国家自然科学基金、教育部博士点基金等科研项目。作为核心成员参加了国家核高基项目、国家重点基础研究发展规...
王润声,北京大学副教授、博士生导师。现开设本科生基础课2门、研究生专业课1门。已发表SCI/EI论文100余篇,其中包括50余篇专业顶级会议IEDM/VLSI和顶级期刊IEEE TED/EDL论文。应邀作国际学术会议特邀报告10余次。获中国专利授权30余项、美国专利授权10余项。相关成果被列入国际半导体技术路线指南(ITRS)。获2013年美国IEEE电子器件青年科学家奖(IEEE EDS Ear...
王茂俊,副教授,主要从事基于GaN的第三代宽禁带半导体电子器件的研究,研究方向包括GaN基射频微波器件以及电力电子功率开关器件的器件物理和工艺。在国际物理及器件期刊,如IEEE Electron Device Letters, IEEE Transactions on Electron Devices, Applied Physics Letters,Journal of Applied Phys...
魏进,研究员,博士生导师。研究领域:宽禁带半导体技术、半导体功率器件、功率电子学。主要研究领域当今社会迎来了新一轮的电气化浪潮,电动汽车、机器人、无人机、智能家居、智能电网等技术的发展,有望在未来深刻改变人类社会的形态。这些新型电子电气设备的出现对电源管理系统提出了苛刻的要求。半导体功率器件是电子电气设备中对电能进行管理与控制的核心元器件,功率器件的性能直接决定了电源管理、电机控制、电力传输等系统...
唐克超,研究员。主要研究方向通过材料生长、器件设计和制备流程等层面的创新,结合多角度表征和定量模型分析方法,致力于解决前沿微纳电子器件的核心问题,推动高性能存储和传感技术的应用。
孙雷,副教授。研究领域:半导体物理 新兴器件设计和实现 有机器件和电路设计。于北京大学获得学士(1997年),硕士(2000年),博士学位(2003年)。进入博士后工作站(2003年至2005年),留校任教(2005年至今)。
孙仲,研究员。长期从事阻变存储器(忆阻器)相关研究,具有跨学科的研究经验,包含底层的器件物理、材料,及上层的电路、人工智能算法和应用等方面。近几年的研究成果发表在PNAS、Science Advances、Nature Communications、Advanced Materials及IEEE T-ED等期刊,申请PCT专利1项(2019年意大利年度最佳专利)。担任IEEE EDL、IEEE T...
马宇飞,2020年加入北京大学微纳电子学系和人工智能研究院,担任研究员、博士生导师。研究领域是集成电路设计、FPGA硬件加速、人工智能芯片架构。在计算机硬件、超大规模数字集成电路设计和相应算法同步优化等领域进行了长期而深入的研究,特别是深度学习算法的高效硬件部署和加速方面。相关成果发表在IEEE TCAD、TVLSI、JETCAS等集成电路设计和自动化领域的一流学术期刊,以及IEEE/ACM IC...

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