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单层二硫化钼低功耗柔性集成电路
应用场景:二维半导体基集成电路
关键性能:器件兼具高良率(> 96%)、高性能(平均迁移率~70 cm2 · V-1 · s-1)以及均匀的阈值电压分布(0.96 ± 0.4 V)。当操作电压在降低到0.5 V以下时,反相器依然具备大噪音容限和高增益、器件单元功耗低至10.3 pW·μm-1
标签属性:集成电路
界面捕获效应打印原子级厚半导体薄膜器件
应用场景:印刷二维材料电子器件
关键性能:用商用石墨烯作为电极,制备的晶体管在室温下显示出超过了此前印刷MoS2薄膜晶体管的性能
标签属性:印刷 薄膜
纸质基底碳纳米管薄膜
晶体管
应用场景:晶体管
关键性能:能够实现0.2 V超低工作电压,0.0124 pW/μm的超低功耗和2 Mrad的抗辐照能力
标签属性:半导体器件 碳纳米管薄膜
晶体管
纸基电子技术
制备具有超低亚阈值摆幅并且实现饱和输出特性的垂直场效应
晶体管
应用场景:有机场效应晶体管
关键性能:实现了73 mv/dec的亚阈值摆幅,接近室温下的理想值
标签属性:有机场效应
晶体管
光电
晶体管
系统研究了Q-D-A聚合物的化学结构-光电性质-器件性能的互相作用规律
应用场景:有机场效应晶体管(OFETs)
关键性能:有效空穴迁移率最高可达3.35 cm2 V–1 s–1
标签属性:有机场效应
晶体管
(OFETs)
可拉伸色敏量子点纳米复合材料用于实现形状可调光电
晶体管
应用场景:光电晶体管
关键性能: isQDSN内形成了独特的量子点空间分布,实现了高光敏特性
标签属性:人工视觉 纳米复合材料 量子点 光电
晶体管
金属衬底表面外延周期性MX2单晶条带阵列和晶圆级单层单晶薄膜
应用场景:半导体器件
关键性能:借助MoS2与Au(111)完美的晶格匹配和较强的界面相互作用,实现了单一取向单层MoS2条带的可控制备
标签属性:半导体器件 MoS2单晶薄膜
有机双极
晶体管
应用场景:双极晶体管
关键性能:具有(超过100倍的)高差分放大率和优越的高频性能
标签属性:双极
晶体管
由n型和p型掺杂的高结晶性的Rubrene薄膜晶体构成有机双极
晶体管
应用场景:双极晶体管
关键性能:具有(超过100倍的)高差分放大率和优越的高频性能
标签属性:双极
晶体管
有机场效应
晶体管
有机半导体材料
一种逐层外延方法实现层数可控的多层二硫化钼4英寸晶圆的可控制备
应用场景:二维半导体材料
关键性能:所外延的多层二硫化钼具有极高的晶体学质量和优异的电学性质
标签属性:二维半导体材料 二硫化钼
褶皱衬底提高二维半导体载流子迁移率
应用场景:电子、光电子器件
关键性能:极大地提高了二硫化钼晶体管的室温载流子迁移率
标签属性:光电子器件 二维半导体材料
晶体管
器件
可转移的超高κ单晶钙钛矿锶钛氧化物膜作为二维场效应
晶体管
的栅极电介质
应用场景:开发高介电常数材料
关键性能:表现出理想的亚一纳米级CET,具有低漏电流
标签属性:二维半导体
晶体管
钙钛矿
一种对于应变不敏感的有机电化学
晶体管
应用场景:可穿戴器件
关键性能:在应变下仍然可以实现有效的电子和离子传输,保持较高的跨导和稳定的输出特性曲线
标签属性:
晶体管
可穿戴器件
99%的均匀成核制备了厘米级二硫化钼薄膜
应用场景:过渡金属硫化物
关键性能:迁移率可达122.6 cm2·V−1·s−1,短沟道FET开态电流可达1.27 mA·μm−1
标签属性:二硫化钼 MoS2器件
直写电子束光刻技术制备有机薄膜
晶体管
应用场景:有机薄膜晶体管
关键性能:p沟道晶体管的on/off比可以达到4×109,亚阈值波动可达70 mV/devade,n沟道晶体管的on/off比可以达到108,亚阈值波动可达80 mV/decade
标签属性:柔性电子 TFTs 有机薄膜
晶体管
生产有源矩阵微LED显示屏
应用场景:Micro-LED显示屏
关键性能:无需额外的复杂工艺即可制造用于高分辨率micro-LED显示器的背板TFT
标签属性:Micro-LED显示屏 微LED芯片
通过BN-PAHs的“边缘工程”实现高性能有机光电材
应用场景:光探测
关键性能:在405 nm光照下表现出优异的光探测性能
标签属性:光电器件 边缘工程
多功能黑磷图像传感器
应用场景:智能夜视和多光谱传感
关键性能:能够响应1.5 µm ~ 3.1 µm范围宽的红外光谱
标签属性:传感器
二维共价有机框架薄膜材料制备
应用场景:有机框架材料
关键性能:电导约为8.40 × 10–6 S/cm,组装成场效应晶体管,器件开关比为105,空穴迁移率为1.89×10–3 cm2 V–1 s–1,相对于报道的其他希夫碱结构的COF材料,提高了近三个数量级
标签属性:COFs
基于图论的结构化学方法
应用场景:低维材料特别是一维材料的开发
关键性能:发现了一批新型的一维材料,并找到部分一维材料与二维材料结构图之间的子图同构关联
标签属性:人工智能 机器学习 图论
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