“记忆晶体管”可同时存储和处理信息
《自然》杂志22日在线发布的一项研究成果显示，美国西北大学科学家开发了一种被称为“记忆晶体管”的新型器件，能同时发挥存储器和信息处理功能，运行方式非常类似神经元。 计算机有单独的处理和存储单元，而大脑使用神经元来执行这两种功能。据物理学家组织网报道，凭借忆阻器和晶体管的组合特性，该新型器件包含多个端子，能像神经网络那样运行。 这项研究是在美国标准与技术研究院和国家科学基金会的支持下，在2015年的工作成果基础上展开的。那时，团队使用单层二硫化钼创建了一个三端门控可调忆阻器，以实现快速可靠的数字存储器存储。忆阻器是“记忆电阻器”的缩写，它是一种电流电阻器，可以“记住”以前施加于其上的电压。 现在，团队再次使用原子级薄的二硫化钼和明确的晶界，让其像木材纤维排列方式那样，在材料内排列成有序区域——晶粒，当施加大电压时，晶界促进原子运动，导致电阻变化。 由于二硫化钼只有原子级那么薄，容易受到施加电场的影响，这种特性使其很容易......阅读全文
二硫化钼摩擦离子电子学晶体管研究获进展
两种不同材料接触分离可产生静电荷并引发一个摩擦静电场，该摩擦电场可以驱动自由电子在外部负载流通，得到脉冲输出信号。一方面，摩擦纳米发电机 (TENG) 就是利用了这种脉冲信号实现了将外部环境机械能转换成电能，近期在许多领域实现了许多突破性进展，包括从多种机械运动获取能源、自驱动机械感应系统、高灵
栅极长度仅一纳米的晶体管问世
在7日出版的《科学》杂志上，一美国研究小组发表论文称，他们利用碳纳米管和二硫化钼（MoS2），成功制出目前世界最小晶体管，其栅极长度仅有1纳米，这一仅是人类发丝直径五万分之一的尺度，远低于硅基晶体管栅极长度最小5纳米的理论极值。 制出更小的晶体管，是半导体行业一直努力的方向，栅极长度则被认为
半导体技术新突破：轻薄体软易传导
将二硫化钼作为 2D 半导体材料有一项非常优异的性能，那就是它们很容易弯曲。电子在这样的半导体中可以快速移动。同时，因为只有大约一个原子的厚度，这类半导体是透明的。这些特点让它们成为制作柔性 OLED 显示屏的理想材料。然而，当生产商试图将二硫化钼加工到控制 OLED 像素的晶体
全球最小晶体管抛弃硅材料
北京时间10月7日晚间消息，美国劳伦斯伯克力国家实验室(以下简称“伯克力实验室”)教授阿里-加维(Ali Javey)领导的一个研究小组日前利用碳纳米管和一种称为二硫化钼的化合物开发出了全球最小的晶体管。 晶体管由三个终端组成：源极(Source)、漏极(Drain)和栅极(Gate)。电流从
我国利用压电材料实现对MoS2场效应晶体管动、静态调控
自2004年Geim等人第一次在实验室得到单层石墨烯以来，二维材料的出现为传感器领域的进一步发展提供了可能，相对于传统的三维材料，二维材料的层状结构决定了其器件厚度可以达到单原子层，为实现更轻、更薄、体积更小的电子器件提供了可能。相较于其他二维材料，以单层二硫化钼 (MoS2) 为代表的二维半导
“记忆晶体管”可同时存储和处理信息
《自然》杂志22日在线发布的一项研究成果显示，美国西北大学科学家开发了一种被称为“记忆晶体管”的新型器件，能同时发挥存储器和信息处理功能，运行方式非常类似神经元。 计算机有单独的处理和存储单元，而大脑使用神经元来执行这两种功能。据物理学家组织网报道，凭借忆阻器和晶体管的组合特性，该新型器件包含
简述锂电池材料二硫化钼的用途
二硫化钼是重要的固体润滑剂，特别适用于高温高压下。它还有抗磁性，可用作线性光电导体和显示P型或N型导电性能的半导体，具有整流和换能的作用。二硫化钼还可用作复杂烃类脱氢的催化剂。 它也被誉为“高级固体润滑油王”。二硫化钼是由天然钼精矿粉经化学提纯后改变分子结构而制成的固体粉剂。本品色黑稍带银灰色
清华团队首次实现具有亚1纳米栅极长度的晶体管
晶体管是芯片的核心元器件。更小的栅极尺寸可以使得芯片上集成更多的晶体管，并带来性能上的提升。近日，清华大学集成电路学院教授任天令团队在小尺寸晶体管研究方面取得重要进展，首次实现了具有亚1纳米栅极长度的晶体管，该晶体管具有良好的电学性能。相关成果以“具有亚1纳米栅极长度的垂直硫化钼晶体管”为题，在
我国学者首次实现具有亚1纳米栅极长度的晶体管
晶体管是芯片的核心元器件。更小的栅极尺寸可以使得芯片上集成更多的晶体管，并带来性能上的提升。近日，清华大学集成电路学院教授任天令团队在小尺寸晶体管研究方面取得重要进展，首次实现了具有亚1纳米栅极长度的晶体管，该晶体管具有良好的电学性能。相关成果以“具有亚1纳米栅极长度的垂直硫化钼晶体管”为题，在线发
新晶体管能模拟单个神经元执行运算
可用来构建类大脑功能人工神经系统 据物理学家组织网6月20日报道，中国和新加坡科学家合作，利用二硫化钼创建出一种新型“神经元晶体管”。每个晶体管能模拟大脑中的单个神经元执行计算任务，可成为构建各种类神经硬件的基本组件。相关论文发表在最新一期《纳米技术》杂志上。 只有具备能像神经元一样执行加权